数字信号处理课程设计.docx
《数字信号处理课程设计.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字信号处理课程设计.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
数字信号处理课程设计
山东建筑大学
课程设计说明书
题目：
语音信号分析与处理及其MATLAB实现
课程：
数字信号处理课程设计
院（部）：
信息与电气工程学院
专业：
电子信息工程
班级：
学生姓名：
学号：
指导教师：
魏莉
完成日期：
2012年1月
目录
摘要I
1设计目的和要求1
2设计原理2
2.1理论依据2
2.2信号采样3
2.3构造干扰信号并对其进行FFT频谱分析5
2.4数字滤波器的设计6
2.5信号处理7
总结10
致谢11
参考文献12
摘要
用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号进行过滤﹑检测与参数估计等处理。
IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低得多。
椭圆低通滤波器选择性相对较好，但通带和阻带内均呈现等波纹幅频特性，在不考虑非线性的条件下选择椭圆滤波器可得到较好效果。
信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅里叶变换（Fouriertrangsform,FT）。
关键字：
MATLAB;滤波器；语音信号；加入噪声；滤除噪声
1设计目的和要求
1.1设计要求：
（1）待处理语音信号是一个在20Hz——20KHz频段的低频信号。
（2）本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，要求采集信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入干扰噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
1.2设计内容和步骤
（1）理论依据：
根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论（采样频率、采样位数的概念、采样定理；时域信号的FFT分析；数字滤波器设计原理与方法，各种不同类型滤波器的比较），阐明设计原理。
（2）信号采集：
采集语音信号，并对其进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。
（3）构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析：
对所采集的语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放，感觉加噪声前后的声音的变化，分析原因，得出结论。
并对其进行FFT频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所的结果进行分析，阐明原因，得出结论。
（4）数字滤波器设计：
根据待处理信号特点，设计合适数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。
（5）信号处理：
用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。
对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。
画出处理过程中所得各种波形及频谱图。
对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。
比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所的结果和滤波器性能进行频谱分析，阐明原因，得出结论.
2设计原理
2.1理论依据
（1）采样频率：
采样频率（也称为采样速度或者采样率）定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期采样的采样器没有规则限制。
通俗地讲，采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的时间间隔约短，则在单位时间内计算机得到的声音数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
（2）采样位数：
即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数。
（3）采样定理：
在进行模拟/数字转换的过程中，当采样频率Fs大于信号中最高频率fmax的2倍时，即Fs>=2fmax，则采样之后的数字信号完整的保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5-10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
（4）始于信号的FFT分析：
信号的谱分析就是计算信号的傅立叶变换。
连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于直接用计算机进行计算，使其应用受限制。
而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值运算，成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。
对连续信号和系统，可以通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。
下面分别介绍用DFT对连续信号和离散信号（序列）进行谱分析的基本原理和方法。
（5）数字信号滤波器与力和方法：
IIR数字滤波器系统函数
其中H（z）成为N阶IIR数字滤波器系统函数。
IIR滤波器设计方法有间接法和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。
其步骤是：
先设计过度模拟滤波器得到系统函数Ha（s）,然后将Ha（s）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H（z）。
利用有限脉冲响应（FIR）滤波器设计滤波器。
有限脉冲响应滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到有严格的线性相位。
用N表示FIR滤波器单位脉冲响应h（n）的长度，其系统函数H（z）为：
H（z）是z-1的N-1次多项式，它在z平面内有N-1个零点，在原点z=0处有一个N-1重极点，因此，H（z）永远稳定。
稳定和线性相位是FIR滤波器最突出的优点。
（6）各种不同类型滤波器的性能比较：
巴特沃斯滤波器具有单调递减的幅度特性；切比雪夫滤波器的幅度特性在通带或阻带内有等波纹特性，可以提高选择性；贝塞尔滤波器通带内有较好的线性相位特性；椭圆滤波器的选择性相对前三种是最好的，但是通带和阻带内均呈现等波纹幅度特性，相位特性的非线性稍重。
IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器低得多。
IIR数字滤波器的设计方法是利用模拟滤波器成熟的理论及设计图进行设计的，因而保留了一些典型模拟滤波器优良的幅度特性。
但设计中只考虑了幅度特性，没考虑相位特性，所设计的滤波器一般是某种确定的非线性相位特性。
为了得到线性相位特性，对IIR滤波器必须另外增加相位校正网络。
FIR滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到严格的线性相位特性。
稳定和线性相位时FIR滤波器最突出的优点。
（7）离散傅里叶变换：
其中
，N为DFT变换区间长度。
2.2信号采集
用windows录音机录一段文件，把文件“jinguangqing.wav”保存在MATLAB的文件夹下的work文件夹中。
以wav格式保存（8KHz,8位，单声道）。
这是windows操作系统规定的声音文件保存的标准。
[y,fs]=wavread（‘speech.wav’）;%把语音信号进行加载入MATLAB仿真软件平台中，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz）。
w=（0:
7999）*2/8000;%数字频率的归一化频率
sound（x,fs）;%回放语音信号
n=length（x）;%求出语音信号长度
X=fft（x,n）;%求信号的快速傅里叶变换
调用参数x为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于x的长度时，fft函数自动在x后面补零。
函数返回x的N点DFT变换结果向量X。
当N小于x的长度时，fft函数计算x的前面N个元素构成的N长序列的N点DFT，忽略x后面的元素。
首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
在MATLAB中利用fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
subplot（2,1,1）;plot（x）;title（‘原始信号波形’）；%分区显示图形
subplot（2,1,2）;plot（abs（X））;title（‘原始信号频谱’）
其源程序如下：
>>fs=8000;
[x,fs]=wavread（'jinguangqing.wav'）;%读取音频信号
sound（x,fs）;%回放语音信号
w=（0:
7999）*2/8000;%数字频率的归一化频率
X=fft（x）;%求信号快速傅里叶变换
magX=abs（X）;%取模值
angX=angle（X）;%取相角
subplot（2,2,1）;plot（x）;title（'原始信号波形'）;xlabel（'时间'）;ylabel（'幅度'）;
subplot（2,2,2）;plot（w',magX）;title（'原始信号幅值'）;xlabel（'w/π'）,ylabel（'幅值'）;
subplot（2,2,3）;plot（w',angX）;title（'原始信号相位'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'相位'）;
运行结果图：
图1：
原始信号波形和频谱
2.3构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析
加入3.5KHz余弦信号噪声：
t=（0:
length（y）-1）/8000;
noise=[0.05*cos（2*pi*3500*t）];
对语音回放：
sound（y,fs）;
其源程序如下:
>>fs=8000;
[x,fs]=wavread（'jinguangqing.wav'）;
n=length（x）;%求出语音信号长度
t=（0:
length（x）-1）/8000;
noise=[0.01*cos（2*pi*3500*t）];%噪声为3.5KHz的余弦信号
s=x+noise';%语音信号加入噪声
sound（s）;%对语音回放
w=（0:
7999）*2/8000;%数字频率的归一化频率
S=fft（s）;%求信号快速傅里叶变换
magS=abs（S）;%取模值
angS=angle（S）;%取相角
subplot（2,2,1）;plot（s）;title（'加噪声信号的时域波形'）;xlabel（'时间'）;ylabel（'幅度'）;
subplot（2,2,2）;plot（w',abs（S））;title（'加噪声信号的频域波形'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'幅值'）;
subplot（2,2,3）;plot（w',angS）;title（'加噪声信号的相位波形'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'相位'）;
运行结果图：
图2：
加噪后信号波形和频谱
由上两图可知，在时间3*103到5*103之间噪声明显，即噪声主要集中在高频区域。
加入噪声回放后的声音与原始的语音信号有明显不同。
2.4数字滤波器的设计
设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H（z）具有指定的频率特性。
数字滤波器从实现的网络结构或者从单位冲激响应分类，可以分为无限长单位冲激响应（IIR）和有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器。
函数fftfilt的调用格式为y=fftfilt（B,x）。
椭圆低通滤波器的选择性相对于巴特沃斯﹑切比雪夫﹑贝塞尔是最好的，但是通带和阻带内均呈现等波纹的幅度特性，在不考虑线性相位的情况下选择椭圆滤波器可得到相对较好的实验结果。
椭圆低通滤波器的性能指标：
Fp=2000Hz,Fc=2800Hz,As=60dB,Rp=0.5dB
在MATLAB中，可以利用函数firl设计FIR滤波器，
其源程序如下：
>>Fp=2000;
Fs=2800;
w=（0:
511）*2/8000;
wp=2*Fp/fs;%归一化数字角频率
ws=2*Fs/fs;%归一化数字角频率
As=60;
Rp=0.5;
[N,wpo]=ellipord（wp,ws,Rp,As）
[B,A]=ellip（N,Rp,As,wpo）
[Hz,f1]=freqz（B,A）;
plot（w,abs（Hz））;title（'数字滤波器'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'频响幅度'）;
N=
5
wpo=
0.5000
B=
0.04960.18130.31580.31580.18130.0496
A=
1.0000-0.82911.4480-0.89150.5277-0.1615
运行结果如下图：
图3：
椭圆低通滤波器的特性曲线
2.5信号处理
FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波。
用设计的滤波器对含噪声的语音信号进行滤波，对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。
函数fftfilt的调用格式为y=fftfilt（B,x）,该格式是利用基于FFT的重叠相加法对数据进行滤波，这种频域滤波技术只对FIR滤波器有效。
低通滤波器：
y=fftfilt（B,s）;
其源程序如下：
>>fs=8000;
[x]=wavread（'jinguangqing.wav'）;
n=length（x）;%求出语音信号长度
t=（0:
length（x）-1）/8000;
noise=[0.01*cos（2*pi*3500*t）];%噪声为3.5KHz的余弦信号
s=x+noise';%语音信号加入噪声
sound（s）;
w=（0:
7999）*2/8000;
Fp=2000;
Fs=2800;
wp=2*Fp/fs;
ws=2*Fs/fs;
As=60;
Rp=0.5;
[N,wpo]=ellipord（wp,ws,Rp,As）;
[B,A]=ellip（N,Rp,As,wpo）;
X=fft（s）;
magX=abs（X）;
angX=angle（X）;
subplot（231）;plot（s）;title（'滤波前信号的波形'）;xlabel（'时间'）;ylabel（'幅度'）;
subplot（232）;plot（w',magX）;title（'滤波前信号幅值'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'幅值'）;
subplot（233）;plot（w',angX）;title（'滤波前信号相位'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'相值'）;
y=fftfilt（B,s）;
Y=fft（y）;
magY=abs（Y）;
angY=angle（Y）;
subplot（234）;plot（y）;title（'FIR滤波后信号的波形'）;xlabel（'时间'）;ylabel（'幅度'）;
subplot（235）;plot（w',magY）;title（'FIR滤波后信号的幅值'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'幅值'）;
subplot（236）;plot（w',angY）;title（'滤波后信号相位'）;xlabel（'w/π'）;ylabel（'相值'）;
运行结果如下图：
图4：
信号滤波前后时域﹑频域波形对比
由图四信号特征可明显得出,干扰信号集中在高频区域，经椭圆低通滤波器滤波后得到原始信号时域、频域波形，滤波效果较好。
总结
通过这次语音信号分析与处理及其MATLAB的实现设计与制作，让我了解了语音信号采集和处理的程序，也让我了解了关语音信号处理的原理与设计理念，这次课程设计是让我对所学知识的进一步巩固，提高了自己的动手能力，也是对自己耐心和信心的考验，从失败到最后模拟成功，极大增强了自己的信心。
熟练应用MATLAB，学会分析滤波器的优劣和性能，提高了分析和动手实践能力。
通过课程设计实践，使我加深了对课堂抽象理论的理解，并掌握语音信号处理中的基本分析方法、理论应用和基于软硬件平台的算法实现技术。
通过MATLAB里几个常用命令函数的调用，很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭一座桥。
在设计前做了很多准备，可是在设计过程中仍然遇到了很多意想不到的困难，经参阅资料和请教老师后才得以解决，很享受这个让人难以忘记的过程。
生活就是这样，汗水预示着结果也见证着收获。
劳动是人类生存生活永恒不变的话题。
通过课程设计，我才真正领略到“艰苦奋斗”这一词的真正含义。
此次课程设计，我的收获很大，自己学到了很多的东西，锻炼了自己的动手能力，学到了很多有用的知识，受益匪浅。
致谢
在本课程设计进行过程中得到魏莉老师的悉心指导。
论文行文过程中，魏老师多次帮助我分析思路，开拓视角，在我遇到困难想放弃的时候给予我最大的支持和鼓励，这是我能顺利完成这次课程设计的主要原因，更重要的是老师帮我解决了许多技术上的难题，让我能把系统做的更加完善。
在此期间，我不仅学到了许多新的知识，而且也开阔了视野，提高了自己设计能力。
感谢帮助过的同学，他们也为我解决了不少我不太明白的设计难题。
魏老师严谨求实的治学态度，踏实坚韧的工作精神，将使我终生受益。
再多华丽的言语也显苍白。
在此，谨向魏老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
参考文献
[1]高西全﹑丁玉美编著.数字信号处理.西安：
西安电子科技大学出版社，2008.
[2]丁玉美﹑高西全编著.数字信号处理学习指导.西安：
西安电子科技大学出版社，2008.
[3]郑君里等编.信号与系统.北京：
高等教育出版社，2000.
[4]刘树棠译.数字信号处理——使用MATLAB.西安：
西安交通大学出版社，2002.
[5]导向科技编著.MATLAB程序设计与实例应用.北京：
中国铁道出版社，2004.
[6]罗军辉等编著.MATLAB7.0在数字信号处理中的应用.北京：
机械出版社，2005.
[7]陈怀琛等编著.MATLAB及在电子信息课中的应用.北京：
电子工业出版社，2002.
[8]胡广书编著.数字信号处理——理论、算法与实现.北京：
清华大学出版社，2002.
[9]梁虹等编.信号与线性系统分析——基于MATLAB的方法与实现.北京：
高等教育出版社，2006.
[10]刘卫国主编.MATLAB程序设计与应用（第二版）.北京：
高等教育出版社.2006.
升级会员 