对语音信号进行分析及处理Word文件下载.docx
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xlabel（'
时间轴n'
ylabel（'
幅值A'
（2）然后用函数fft对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性；
y1=fft（x,6000）;
%对信号做N=6000点FFT变换
figure
（2）
subplot（2,1,1）,plot（k,abs（y1））;
|X（k）|'
幅度谱'
subplot（2,1,2）,plot（k,angle（y1））;
arg|X（k）|'
相位谱'
（3）产生高斯白噪声，并且对噪声进行一定的衰减，然后把噪声加到信号中，再次对信号进行频谱特性分析，从而加深对频谱特性的理解；
d=randn（1,60000）;
%产生高斯白噪声
d=d/100;
%对噪声进行衰减
x2=x+d;
%加入高斯白噪声
3、设计数字滤波器
（1）IIR低通滤波器性能指标通带截止频，阻带截止频率Hz?
1000fc?
Hz1200?
f。
，阻带最小衰减，通带最大衰减dB100?
?
dB?
1st21
（2）FIR低通滤波器性能指标通带截止频率，阻带截止频率Hz?
1000fc?
Hz?
1200f100dB，阻带衰减，通带衰减。
1dB12st（3）IIR高通滤波器的设计指标，，，阻带最小衰Hz?
2000fHz?
1000fzpA?
30dB，通带最大衰减减。
dB1A?
sPf?
2000Hz，阻带，4（4）（）FIR高通滤波器的设计指标，Hz1000f?
zpA?
50dB，通带最大衰减。
最小衰减dB?
A1sP（5）用自己设计的各滤波器分别对采集的信号进行滤波，在Matlab中，FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
比较滤波前后语音信号的波形及频谱，在一个窗口同时画出滤波前后2
的波形及频谱。
在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式：
sound（x，fs，bits）；
可以感觉滤波前后的声音有变化。
三、结果分析
1、原始语音信号采样后的时域波形及FFT变换后频谱
图1.原始信号时域图
图2.原始信号的频谱图
3
2、加入噪声后信号的时域波形及FFT变换后频谱
加入噪声后的时域信号图3.分析：
由图可以看出加入噪声后有明显的不一样，运行sound（x2,fs）;
播放加入高斯噪声后的语音，可以明显听出兹兹的噪声
加入噪声后的频谱图4.图
4
3IIR后的时域波形频谱变化滤波器及原始信号通过、IIR
5.IIR图低通滤波器
低通滤波器滤波前后时域波形图6.IIR分析：
经过滤波器后的信号和原始信号很近似5
图7.IIR低通滤波器滤波前后的频谱
分析：
从图7可以看出，经过IIR低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。
4、FIR滤波器及原始信号通过FIR后的时域波形频谱变化
图8.FIR低通滤波器
6
低通滤波器滤波前后时域波形图9.FIR
10.FIR低通滤波器滤波前后频谱图
FIR可以看出，经过低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。
10分析：
从图
7
5、IIR高通滤波器的设计
图11.IIR高通滤波器
图12.IIR高通滤波器滤波前后时域波形
8
图13.IIR高通滤波器滤波前后频谱
6、FIR高通滤波器的设计
高通滤波器图14.FIR9
15.FIR高通滤波器滤波前后时域波形图
16.FIR高通滤波器滤波前后频谱图
10
四、结束语
这次的数字信号处理大作业的题目是应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波，首先通过网络和书籍查找有关本次作业所需的资料，编写相关程序，并通过Matlab软件运行得到相关波形频谱图。
在做作业的过程中，我将上课所学的理论知识运用到实践中。
通过这次应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波，让我对Matlab的应用以及数字滤波器的设计有了更深层次的理解，每个程序中的语句表示什么意思也有了很清楚的了解。
在实践中增强了我的动手能力，并提高了我的综合能力，使自身得到了很大的锻炼。
另外，在设计滤波器的过程中由于个人知识学得不到位，后面的仿真结果不是很理想，我希望以后多查阅资料，多积累，多思考，只有这样，才能取得更大的进步，才能学有所用，学有所长。
11
五、程序附录
（1）采样+噪声
clear
clc
%读取语音信号的数据，赋给变量x1
sound（x1,fs）;
%播放原始语音信号
N=length（x1）
fs%采样频率为44100Hz
bits%比特率为16
N1=length（x）
figure
（1）
sound（x,fs）;
%播放截取后语音信号，仍能清晰地听到“数字信号”
k=0:
5999;
mean（x）%求得语音信号平均幅值-2.1368e-04
mean（d）
%对噪声进行衰减
sound（x2,fs）;
%播放加入高斯噪声后的语音，可以明显听出噪声
figure（3）
plot（x2）
加入噪声后时域信号'
12
y2=fft（x2,6000）;
%对信号做N点FFT变换
figure（4）
subplot（2,1,1）,plot（k,abs（y2））;
加入噪声后|X（k）|'
subplot（2,1,2）,plot（k,angle（y2））;
加入噪声后arg|X（k）|'
（2）IIR低通滤波器
%IIR低通滤波器
%读取语音信号的数据，赋给变量x1
mean（d）;
%播放加入高斯噪声后的语音，可以明显听出噪声
fs=44100;
Ts=1/fs;
wp=2*pi*45000/fs;
%通带截止频率
ws=2*pi*50000/fs;
%阻带截止频率
Rp=1;
%通带衰减
Rs=100;
%阻带衰减
wp1=2/Ts*tan（wp/2）;
%将模拟指标转换成数字指标
ws1=2/Ts*tan（ws/2）;
[N,Wn]=buttord（wp1,ws1,Rp,Rs,'
s'
%选择滤波器的最小阶数
[Z,P,K]=buttap（N）;
%创建butterworth模拟低通滤波器
[Bap,Aap]=zp2tf（Z,P,K）;
[b,a]=lp2lp（Bap,Aap,Wn）;
%将模拟原型低通滤波器转换为低通滤波器
[bz,az]=bilinear（b,a,fs）;
%用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换
[H,W]=freqz（bz,az）;
%绘制频率响应曲线
plot（W*fs/（2*pi）,abs（H））
grid
频率／Hz'
）
频率响应幅度'
IIR低通滤波器'
13
f1=filter（bz,az,x2）;
subplot（2,1,1）
plot（x2）%画出滤波前的时域图
IIR低通滤波器滤波前的时域波形'
subplot（2,1,2）
plot（f1）;
%画出滤波后的时域图
IIR低通滤波器滤波后的时域波形'
sound（f1,44100）;
%播放滤波后的信号
F0=fft（f1,1024）;
f=fs*（0:
511）/1024;
y2=fft（x2,1024）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,abs（y2（1:
512）））;
%画出滤波前的频谱图
IIR低通滤波器滤波前的频谱'
频率/Hz'
幅值'
F1=plot（f,abs（F0（1:
%画出滤波后的频谱图
IIR低通滤波器滤波后的频谱'
（3）FIR低通滤波
%FIR低通滤波
x1=wavread（'
产生高斯白噪声d=randn（1,60000）;
%%对噪声进行衰减d=d/100;
%加入高斯白噪声x2=x+d;
sound（x2,fs）;
wp=2*pi*1000/fs;
ws=2*pi*1200/fs;
Rp=1;
Rs=100;
wdelta=ws-wp;
取整N=ceil（8*pi/wdelta）;
%14
wn=（wp+ws）/2
[b,a]=fir1（N,wn/pi,hamming（N+1））;
%选择窗函数，并归一化截止频率
freqz（b,a,512）;
FIR低通滤波器'
f2=filter（b,a,x2）;
plot（x2）
FIR低通滤波器滤波前的时域波形'
subplot（2,1,2）plot（f2）;
'
FIR低通滤波器滤波后的时域波形播放滤波后的语音信号sound（f2,44100）;
%F0=fft（f2,1024）;
f=fs*（0:
figure（3）y2=fft（x2,1024）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,abs（y2（1:
title（'
FIR）低通滤波器滤波前的频谱'
）;
'
xlabel（）;
subplot（2,1,2）F2=plot（f,abs（F0（1:
）title（'
FIR低通滤波器滤波后的频谱）;
ylabel（'
高通滤波器4）IIR（wp=2*2000/fs;
ws=2*1000/fs;
ap=1;
as=30;
[N,Wc]=buttord（wp,ws,ap,as）;
[B,A]=butter（N,Wc,'
high'
[H,W]=freqz（B,A）;
figure
（1）plot（W,abs（H））高通滤波的幅值响应title（'
）f1=filter（B,A,x2）;
15
sound（f1,fs）
IIR高通滤波器滤波前的时域波形'
plot（f1）
IIR高通滤波器滤波后的时域波形'
f0=fft（f1,2048）;
1023）/2048;
y=fft（x2,2048）;
y0=fft（f1,2048）;
plot（f,abs（y（1:
1024）））
IIR高通滤波前的幅频图'
plot（f,abs（y0（1:
1024）））;
IIR高通滤波厚的幅频图'
（5）FIR高通滤波器
clc;
t=（0:
length（x1）-1）/fs;
Au=0.05;
d=[Au*cos（2*pi*11025*t）];
x2=x1'
+d;
T=1/fs;
wp=2*pi*2000/fs;
ws=2*pi*1000/fs;
as=50;
B=wp-ws;
N0=ceil（6.6*pi/B）;
N=N0+mod（N0+1,2）;
wc=（wp+ws）/2/pi;
hanning（N））;
h=fir1（N-1,wc,'
t=1:
N;
figure
（1）plot（t,h）y=fftfilt（h,x2）;
sound（y,fs）figure
（2）subplot（2,1,1）plot（x2）16
FIR高通滤波器滤波前的时域波形'
plot（y）
FIR高通滤波器滤波后的时域波形'
f0=fft（y,2048）;
y0=fft（x2,2048）;
FIR高通滤波前的幅频图'
plot（f,abs（f0（1:
FIR高通滤波厚的幅频图'
17
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