语音信号处理基于MATLAB的子带编码实现.docx
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语音信号处理基于MATLAB的子带编码实现
一：
子带编码
1.子带编码首先将输入信号分割成几个不同的频带分量，然后再分别进行编码，这类编码方式称为频域编码。
2.把语音信号分成若干子带进行编码主要有两个优点：
（1）.如果对不同的子带合理分配比特数，可以控制各子带的量化电平数目，以及相应的重建信号的量化误差方差值，以获得更好的主观听音质量。
（2）.各子带的量化噪声相互独立，被束缚在自己的子带内，不影响其它子带的量化噪声。
3.影响子带编码效率的因数
子带数目、子带划分、编码参数、子带中比特的分配、每样值编码比特、带宽。
4.分类
（1）等带宽子带编码
各子带的带宽是相同的，其优点是易于硬件实现，便于理论分析。
其中，k=1,2,3…,m为子带总数，B编码信号总带宽
（2）变带宽子带编码
各子带带宽是不同的，常用的子带划分是令各子带宽度随K的增加而增加（低频段子带带宽窄，高频段宽），其优点是对不同的子带分配的比特数不同，能获得很好的质量。
二：
matlab实现
1.主要是使用非对称滤波器组来实现语音信号的子带分解和合并。
2.关键：
针对语音信号的频谱设计与之相适应的树形滤波器组。
3.编码采用u律pcm编码。
介绍：
*本编程所设计的树形结构滤波器组，是由两通道的正交镜像滤波器组通过级联或并联组建而成的。
*采用正交镜象滤波器（QMF，quandraturemirrorfilter）来划分频带，混迭效应在最后合成时可以抵消
*混迭失真：
这是由于分析滤波器组和综合滤波器组的频带不能完全分开及x（n）的抽样频率fs不能大于其最高频率成分的m倍所致。
*两通道的滤波器组
两通道的滤波器组
两通道的滤波器组的幅频特性
两通道的正交镜像滤波器组的幅频特性
*（从频频特性可以看出采用正交镜象滤波器来划分频带，混迭效应在最后合成时可以抵消）
重构滤波器组
U律pcm编码
处理后语音y_he
·
整体框图
频带分解（主要）
（下附matlab源程序语音为wav格式自己录音）
%主程序
clearall;closeall;clc;
N=4096*50;%采集点数
[y,fs,bits]=wavread（'tangshi',N）;%读取音频信息（双声道）
Fs=fs;
ts=1/fs;
%仅处理1通道信号
y1=y（:
1）';%thesignalofchannelone
%y2=y（:
2）;%thesignalofchanneltwo
t=0:
1/fs:
（N-1）/fs;%time
%原始语音信号读取
sound（y1,fs）;
%原始语音信号画图
figure
（1）;
subplot（2,1,1）;
plot（t,y1）;%1通道信号
title（'原始信号y1'）;
%预滤波
%语音信号预处理人耳可识别范围（300~3400），因此多于此频率的信号可以滤掉而不用传输
[y1_yu,fs_yu]=pre_process（y1,fs）;
subplot（2,1,2）;
plot（t（1:
fs/fs_yu:
3*floor（length（t）/3））,y1_yu）;%滤波后的信号时域波形
title（'预滤波后的信号y1_yu'）;
%对上面两个信号进行频谱分析
Y1=fft（y1）;
Y1_YU=fft（y1_yu）;
%画出图形
figure
（2）;
subplot（2,1,1）
dfs=fs/length（Y1）;
H1=abs（Y1（1:
length（Y1）/2））;
f1=0:
dfs:
fs-dfs;
f1=f1（1:
length（Y1）/2）;
plot（f1,H1）
axis（[0,10000,0,max（abs（fftshift（Y1）））]）
title（'原始信号频谱y1'）
subplot（2,1,2）
H2=abs（Y1_YU（1:
length（Y1_YU）/2））;
f2=0:
dfs:
fs_yu-dfs;
f2=f2（1:
length（Y1_YU）/2）;
plot（f2,H2）
axis（[0,10000,0,max（abs（fftshift（Y1_YU）））]）
title（'抗混叠滤波后y1_yu的信号频谱，fl=300Hz，fh=3400Hz'）
%抗混叠滤波后语音信号读取
sound（y1_yu,fs_yu）;
%分解
[yu1,yu2]=fenjie（y1_yu,fs_yu）;
%y1
%2次分解
[y1_1,y1_2]=fenjie（yu1,fs_yu）;
%3次分解
[y1_11,y1_12]=fenjie（y1_1,fs_yu）;
[y1_21,y1_22]=fenjie（y1_2,fs_yu）;
%y2
%2次分解
[y2_1,y2_2]=fenjie（yu2,fs_yu）;
%3次分解
[y2_11,y2_12]=fenjie（y2_1,fs_yu）;
[y2_21,y2_22]=fenjie（y2_2,fs_yu）;
%分解图示
figure
subplot（4,1,1）
plot（f2,H2）;
title（['原始信号频谱，fs=',num2str（fs_yu）]）
subplot（4,2,3）
hy1=abs（fft（yu1））;
fhy1=0:
dfs:
fs_yu/2-dfs;
fhy1=fhy1（1:
length（hy1）/2）;
plot（fhy1,hy1（1:
length（hy1）/2））
title（['1次分解，fs=',num2str（fs_yu/2）]）
subplot（4,2,4）
hy2=abs（fft（yu2））;
fhy2=0:
dfs:
fs_yu/2-dfs;
fhy2=fhy2（1:
length（hy2）/2）;
plot（fhy2,hy2（1:
length（hy2）/2））
subplot（4,4,9）
hy1_1=abs（fft（y1_1））;
fhy1_1=0:
dfs:
fs_yu/4-dfs;
fhy1_1=fhy1_1（1:
length（hy1_1）/2）;
plot（fhy1_1,hy1_1（1:
length（hy1_1）/2））
title（['2次分解，fs=',num2str（fs_yu/4）]）
subplot（4,4,10）
hy1_2=abs（fft（y1_2））;
fhy1_2=0:
dfs:
fs_yu/4-dfs;
fhy1_2=fhy1_2（1:
length（hy1_2）/2）;
plot（fhy1_2,hy1_2（1:
length（hy1_2）/2））
subplot（4,4,11）
hy2_1=abs（fft（y2_1））;
fhy2_1=0:
dfs:
fs_yu/4-dfs;
fhy2_1=fhy2_1（1:
length（hy2_1）/2）;
plot（fhy2_1,hy2_1（1:
length（hy2_1）/2））
subplot（4,4,12）
hy2_2=abs（fft（y2_2））;
fhy2_2=0:
dfs:
fs_yu/4-dfs;
fhy2_2=fhy2_2（1:
length（hy2_2）/2）;
plot（fhy2_2,hy2_2（1:
length（hy2_2）/2））
subplot（4,8,25）
hy1_11=abs（fft（y1_11））;
fhy1_11=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy1_11=fhy1_11（1:
length（hy1_11）/2）;
plot（fhy1_11,hy1_11（1:
length（hy1_11）/2））
title（['3次分解，fs=',num2str（fs_yu/8）]）
subplot（4,8,26）
hy1_12=abs（fft（y1_12））;
fhy1_12=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy1_12=fhy1_12（1:
length（hy1_12）/2）;
plot（fhy1_12,hy1_12（1:
length（hy1_12）/2））
subplot（4,8,27）
hy1_21=abs（fft（y1_21））;
fhy1_21=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy1_21=fhy1_21（1:
length（hy1_21）/2）;
plot（fhy1_21,hy1_21（1:
length（hy1_21）/2））
subplot（4,8,28）
hy1_22=abs（fft（y1_22））;
fhy1_22=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy1_22=fhy1_22（1:
length（hy1_22）/2）;
plot（fhy1_22,hy1_22（1:
length（hy1_22）/2））
subplot（4,8,29）
hy2_11=abs（fft（y2_11））;
fhy2_11=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy2_11=fhy2_11（1:
length（hy2_11）/2）;
plot（fhy2_11,hy2_11（1:
length（hy2_11）/2））
subplot（4,8,30）
hy2_12=abs（fft（y2_12））;
fhy2_12=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy2_12=fhy2_12（1:
length（hy2_12）/2）;
plot（fhy2_12,hy2_12（1:
length（hy2_12）/2））
subplot（4,8,31）
hy2_21=abs（fft（y2_21））;
fhy2_21=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy2_21=fhy2_21（1:
length（hy2_21）/2）;
plot（fhy2_21,hy2_21（1:
length（hy2_21）/2））
subplot（4,8,32）
hy2_22=abs（fft（y2_22））;
fhy2_22=0:
dfs:
fs_yu/8-dfs;
fhy2_22=fhy2_22（1:
length（hy2_22）/2）;
plot（fhy2_22,hy2_22（1:
length（hy2_22）/2））
%PCM编码
pcm1=upcm（y1_11）;
pcm2=upcm（y1_12）;
pcm3=upcm（y1_21）;
pcm4=upcm（y1_22）;
pcm5=upcm（y2_11）;
pcm6=upcm（y2_12）;
pcm7=upcm（y2_21）;
pcm8=upcm（y2_22）;
%decode解码
dpcm1=dupcm（pcm1,8）;
dpcm2=dupcm（pcm2,8）;
dpcm3=dupcm（pcm3,8）;
dpcm4=dupcm（pcm4,8）;
dpcm5=dupcm（pcm5,8）;
dpcm6=dupcm（pcm6,8）;
dpcm7=dupcm（pcm7,8）;
dpcm8=dupcm（pcm8,8）;
%信号的合成
y_he=hebing8（y1_11,y1_12,y1_21,y1_22,y2_11,y2_12,y2_21,y2_22）;%低频信号8通道合成
figure;
subplot（2,1,1）;
plot（y1_yu）;
title（'预滤波后的信号y1_yu'）;
subplot（2,1,2）
plot（y_he）;%合成后的信号
title（'信宿端恢复信号y_he'）;
wavwrite（y_he,fs_yu,16,'sound.wav'）
%sound（y,fs）
%sound（y1,fs）
%sound（y1_yu,fs_yu）
sound（y_he,fs_yu）
%抗混迭滤波器
function[y1,fs_yu]=pre_process（y,Fs）
%降低采样率，抽取
y=y（1:
3:
3*floor（length（y）/3））;
fs_yu=Fs/3;
fl=300;
fh=3400;
wn1=fl/（fs_yu/2）;
wn2=fh/（fs_yu/2）;
wn=[wn1,wn2];
a=1;
N=70;
b=fir1（N,wn,'bandpass'）;
y1=filter（b,a,y）;
%信号插值子程序（完成信号的零插值和高通滤波）
functionf=interp1（x）
%实现信号的零插值
f=interp（x,2）;
fori=1:
length（x）
f（2*i）=0;
end
%设计高通滤波器
a1=fir1（200,1/2,'high'）;
%完成对信号的高通滤波
f=filter（a1,1,f）;
%树形结构分解子程序（完成信号的2通道分解以及降采样率）
function[y1,y2]=fenjie（x,fs）
a1=fir1（100,1/2）;%频谱的一半滤波
a2=qmf（a1）;%镜像滤波器
w1=filter（a1,1,x）;%低通滤波
w2=filter（a2,1,x）;%高通滤波
%抽取
%y1=w1;y2=w2;
y1=downsample（w1,2）;%抽取2
y2=downsample（w2,2）;%抽取2
%信号的8通道的分解子程序（）
function[f1f2f3f4f5f6f7f8]=fenjie8（x,fs）
%1次分解
[y1,y2]=fenjie（x,fs）;
%y1
%2次分解
[y1_1,y1_2]=fenjie（y1,fs）;
%3次分解
[f1,f2]=fenjie（y1_1,fs）;
[f3,f4]=fenjie（y1_2,fs）;
%y2
%2次分解
[y2_1,y2_2]=fenjie（y2,fs）;
%3次分解
[f5,f6]=fenjie（y2_1,fs）;
[f7,f8]=fenjie（y2_2,fs）;
%μ律PCM编码
functionpcm=upcm（x）
L=length（x）;
fori=1:
L
x（i）=x（i）/4;
x（i）=fix（x（i）*4079）;
s=sign（x（i））;
ifs<0
pcm（（i-1）*8+1）=0;
else
pcm（（i-1）*8+1）=1;
end
x（i）=abs（x（i））;
p（i）=x（i）;
ifx（i）<=15.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[0,0,0];
elseifx（i）<=47.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[0,0,1];
p（i）=floor（（x（i）-15.5）/2）;
elseifx（i）<=111.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[0,1,0];
p（i）=floor（（x（i）-47.5）/4）;
elseifx（i）<=239.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[0,1,1];
p（i）=floor（（x（i）-111.5）/8）;
elseifx（i）<=495.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[1,0,0];
p（i）=floor（（x（i）-239.5）/16）;
elseifx（i）<=1007.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[1,0,1];
p（i）=floor（（x（i）-495.5）/32）;
elseifx（i）<=2031.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[1,1,0];
p（i）=floor（（x（i）-1007.5）/64）;
elseifx（i）<=4079.5
pcm（（i-1）*8+2:
（i-1）*8+4）=[1,1,1];
p（i）=floor（（x（i）-2031.5）/128）;
end;end;end;end;end;end;end;end;
y=str2double（dec2bin（p（i）））;
pcm（（i-1）*8+5）=floor（y/1000）;
pcm（（i-1）*8+6）=floor（mod（y,1000）/100）;
pcm（（i-1）*8+7）=floor（mod（y,100）/10）;
pcm（（i-1）*8+8）=floor（mod（y,10））;
end
end
%u律pcm解码
functiondpcm=dupcm（pcm,nbit）
L=length（pcm）/nbit;
fori=1:
L
k（i）=pcm（（i-1）*8+2）*4+pcm（（i-1）*8+3）*2+pcm（（i-1）*8+4）;
h（i）=pcm（（i-1）*8+5）*8+pcm（（i-1）*8+6）*4+pcm（（i-1）*8+7）*2+pcm（（i-1）*8+8）;
switchk（i）
case0
dpcm（i）=h（i）;
case1
dpcm（i）=16.5+h（i）*2+1;
case2
dpcm（i）=49.5+h（i）*4+2;
case3
dpcm（i）=115.5+h（i）*8+4;
case4
dpcm（i）=247.5+h（i）*16+8;
case5
dpcm（i）=511.5+h（i）*32+16;
case6
dpcm（i）=1039.5+h（i）*64+32;
case7
dpcm（i）=2095.5+h（i）*128+64;
otherwise
disp（'error'）;
end
ifpcm（（i-1）*8+1）==0
dpcm（i）=0-dpcm（i）;
end;
dpcm（i）=dpcm（i）/1023;
end;
end
%树形结构综合子程序（完成2通道信号的综合）
functiony=hebing（y1,y2）
%信号的零插值和低通滤波
y1=interp（y1,2）;
%信号的零插值和高通滤波
y2=interp1（y2）;
%进行插值后的信号可能长度不一样，因此要进行长信号的截取
n=min（length（y1）,length（y2））;
y1=y1（1:
n）;
y2=y2（1:
n）;
%信号的合并
y=y1+y2;
%重构滤波器组8通道合并
functionf=hebing8（y1_1_1,y1_1_2,y1_2_1,y1_2_2,y2_1_1,y2_1_2,y2_2_1,y2_2_2）
%信号的3次合并
y1_1=hebing（y1_1_1,y1_1_2）;
y1_2=hebing（y1_2_1,y1_2_2）;
y2_1=hebing（y2_1_1,y2_1_2）;
y2_2=hebing（y2_2_1,y2_2_2）;
%信号的2次合并
y1=hebing（y1_1,y1_2）;
y2=hebing（y2_1,y2_2）;
%信号的1次合并
f=hebing（y1,y2）;
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