基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计.docx
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基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计
基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计
数字信号处理大作业
基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计
班级：
物联网1401
学号：
姓名：
zk
一、设计目的
综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB和C语言作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
二、设计内容及要求
2.1设计内容
①录制一段自己的语音信号（我是物联网1401班的张坤），并对录制的信号进行采样。
②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
③给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应。
④利用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化，回放语音信号。
⑤用MATLAB设计一信号处理系统界面。
⑥利用C语言对录制语音信号进行FFT变换（取其中的1024进行），计算出自己声带的带宽。
2.2设计要求
①学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
②掌握在Windows环境下语音信号采集的方法。
③掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
④掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。
⑤学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
学会用C语言进行FFT程序的编写和算法效果的仿真。
三、详细设计过程
3.1语音信号的采集
利用PC机上的声卡和Windows操作系统实现语音信号的的采集。
打开“开始”菜单，选择“程序\附件\娱乐\录音机”项，打开Windows中自带的录音机程序，点击录音机程序界面中的录音按钮，开始声音录制。
录完后点击放音按钮,可以实现所录音的重现。
以文件名“zhangkun”保存入D:
\中。
文件存储器的后缀默认为.wav,这是Windows操作系统规定的声音文件存的标准。
3.2原始语音信号的时域频域分析
利用MATLAB中的“audioread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
根据help文档，下面介绍audioread函数三种调用格式。
（1）[y,Fs]=audioread（filename）
从指定filename，文件中读取数据并返回采样数据， y和对于该数据，Fs的采样率。
（2）[y,Fs]=audioread（filename,samples）。
读取所选的范围的音频采样在文件中，samples在哪里一个向量形式[start,finish]。
（3）[y,Fs]=audioread（___,dataType）
返回采样数据在数据范围对应dataType的'native'或'double'，及可以在以前的语法中包含的任何输入参数。
对zhangkun.wav进行采样，选用方式
（1）。
程序如下：
Fs=16000;
[x,Fs]=audioread（'D:
\ai.wav'）;
然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式如下：
y=fft（x,N）;
参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn的长度时，fft函数自动在xn后面补零。
当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。
在本次设计中，利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，即可以得到信号的频谱特性。
其程序如下：
figure
（1）
subplot（2,1,1）
plot（x,'b'）;title（'原始语音信号的时域波形'）
N=length（x）;n=0:
N-1;
q=n*2^pi/N;
y=fft（x,N）;
subplot（2,1,2）
plot（q/pi,abs（y）,'b'）;title（'原始语音信号频谱分析'）
%sound（x,Fs）
图1原始信号波形及频谱
3.3原始语音信号加噪
由于条件有限，找不到适当频率的噪声源，所以采用白噪声。
MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，直接用randn函数产生高斯分布序列。
randn函数有两种基本调用格式：
randn（n）和randn（m,n）,前者产生n×n服从标准高斯分布的随机数矩阵，后者产生m×n的随机数矩阵。
实际选用randn（m,n）函数。
语音信号添加噪声及其频谱分析的主要程序如下：
Noise=zeros（N,2）;
Noise=0.01*randn（N,2）;
Si=x+Noise;
figure
（2）
subplot（2,1,1）
plot（Si,'b'）;
title（'原始语音信号加噪时域波形'）;
sound（Si）;
S=fft（Si）;
subplot（2,1,2）
plot（q/pi,abs（S）,'b'）
title（'原始语音信号加噪频谱分析'）;
程序结果如下图：
图2语音信号添加噪声及其频谱分析
3.4设计滤波器
用窗函数法设计FIR滤波器的步骤如下：
（1）根据对阻带衰减及过渡带的指标要求，选择串窗数类型（矩形窗、三角窗、汉宁窗、哈明窗、凯塞窗等），并估计窗口长度N。
先按照阻带衰减选择窗函数类型。
原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣的窗函数。
（2）构造希望逼近的频率响应函数。
（3）计算h（n）。
（4）加窗得到设计结果。
MATLAB信号处理工具箱提供了两个函数进行FIR数字滤波器的设计，分别为fir1和fir2。
可以用来设计具有标准频率响应的FIR数字滤波器。
这里采用fir1函数设计kaiser凯塞窗低通滤波器，fir1调用格式如下：
b=fir1（n,Wn,window）;
参数window用来制定所用的窗函数的类型，其长度为n+1。
默认时自动认为window为汉宁窗。
在这里window应为kaiser
根据语音信号的特点给出低通滤波器的技术指标设计低通滤波器指标为：
fp=700Hz，fs=800Hz，
，,Ap=1dB,As=30dB,采样频率16000Hz。
滤波器程序如下：
fp=700;fs=800;rs=40;
wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;
Bt=ws-wp;
alph=0.5842*（rs-21）^0.4+0.07886*（rs-21）;
M=ceil（（rs-8）/2.285/Bt）;
wc=（wp+ws）/2/pi;
hn=fir1（M,wc,kaiser（M+1,alph））;
凯塞窗滤波器频率响应图如下：
图3凯塞窗滤波器频率响应
滤波前后语音信号时域波形对比：
图4滤波前后语音信号时域波形对比
滤波前后语音信号频谱图对比：
图5滤波前后语音信号频谱图对比
滤波前后声音回放结果发现噪声被滤除还原之前没有噪声污染的语音信号。
3.5MATLAB语音信号处理界面设计
MATLAB提供了强大的集成GUI开发环境，图形用户界面（graphicaluserinterfaces，GUI）则是由窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象（objects）构成的一个用户界面。
用户通过一定的方法（如鼠标或键盘）选择、激活这些图形对象，使计算机产生某种动作或变化。
在MATLAB中GUI是一中包含多种对象的图形窗口，并为GUI开发者提供一个方便高效的集成开发环境GUIDE。
GUIDE主要是一个界面设计工具集，MATLAB将所有GUI支持度控件都集成在这个环境中，并提供界面外观、属性和行为响应方式的设置方法。
通过设计，界面如下图所示：
图6语音信号处理界面
界面功能介绍：
（1）原始语音信号的时域及频谱波形显示，原始语音信号的播放。
运行结果如下：
图7原始信号GUI界面显示
（2）滤波后语音信号的时域及频谱波形显示，语音信号的播放。
运行结果如下：
图8滤波后信号GUI界面显示
（3）凯塞窗滤波器频率响应曲线显示。
运行结果如下所示：
图9凯塞窗频率响应曲线
（4）退出语音处理系统界面。
3.6利用C语言得出声音带宽
利用VC++6.0软件编写FFT的C语言程序变换。
输入数字1,2,3,4,5,6,7,8，求解其快速傅里叶变换，运行结果与MATLAB运算结果一致，说明FFT的程序是正确的。
运行截图如下：
图10C语言8点FFT结果图
图11MATLAB8点FFT结果图
通过MATLAB自身声音的采样1024点，并通过C语言FFT变换，通过变换后的对变换后幅值的分析得出自己的声音带宽。
运行结果如下图所示：
图10声音带宽结果图
四、调试结果
结果调试结果如下图所示：
图11功能调试结果图
五、结论
通过对有噪声语音信号的分析与处理，进一步加深了对数字信号处理的学习，作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
在处理过程中自己学会了通过MATLAB对语音信号进行采样和利用MATLAB信号处理箱快速傅里叶变换等函数对语音信号进行频谱分析。
在滤波器的设计中，利用fir1函数设计了凯塞窗低通滤波器，同时进一步加深了滤波器的参数指标同滤波器的实现关系。
通过比较加噪前后，语音的频谱和语音回放，能明显的感觉到加入噪声后回放的声音与原始的语音信号有很大的不同,前者随较尖锐的干扰啸叫声。
从含噪语音信号的频谱图中可以看出含噪声的语音信号频谱,在整个频域范围内分是布均匀。
在MATLAB界面设计过程中，学会了GUIDE界面设计的使用方法，了解到每个控件与整体功能的实现方法，增加了自身对MATLAB的了解。
在C语言实现快速傅里叶变换过程中，自己对fft的计算过程又有了更进一步的学习，同时也增强了自己的C语言编程能力。
通过这次大作业，开拓视角，收获颇丰！
参考文献
[1]高西全，丁玉美．数字信号处理．第3版．北京：
西安电子科技大学出版社，2008
[2]阮文武.Matlab在信号与系统中的应用[M].清华大学出版社,2012.
[3]张德丰,杨文茵.MATLAB工程应用仿真[J].2012.
[4]张威．MATLAB基础与编程入门．西安：
西安电子科技大学出版社，2006
[5]周利清，苏菲．数字信号处理基础．北京：
北京邮电大学出版社，2005
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