语音信号处理及MATLAB实现课程设计(2)

%加噪后语音信号变化

d=[0.15*cos(2*pi*4000*t)]'; %加噪 x1=x0+d;

y2=fft(x1,20480); %加噪后语音信号的时域图 figure(3) subplot(1,1,1); plot(t,x0) grid on; axis tight;

title('加噪后的信号时域'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度'); %加噪后语音信号的频域图 figure(4) subplot(1,1,1);

plot(f,abs(y2(1:10240))); grid on;

axis([0,8000,0,20]); title('加噪语音信号频谱'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度'); 程序运行结果如下：

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语音信号处理及MATLAB实现-数字信号处理 课程设计

加噪声后，听起来明显感觉嘈杂。通过图形比较也可以看出，时域波形图的变化不大，但频谱图的变化明显，显示出加了干扰。

3.3 设计窗函数带阻滤波器

要对加入噪声的语音信号进行滤波，需设计合适的滤波器。由图形可看出，用窗函数法设计带阻滤波器可对对加噪语音信号进行滤波。设计带阻滤波器，并绘制滤波器的图形。

程序设计如下：

%设计带阻滤波器

wlp=2850*pi*2/fs;wls=3400*pi*2/fs; wup=4900*pi*2/fs;wus=4600*pi*2/fs; B=(wus-wls); M=ceil(12*pi/B)-1;

wp=[(wls+wlp)/2/pi,(wus+wup)/2/pi]; [bz,az]=fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2)); hn=fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2)); %带阻滤波器窗函数图像 figure(5) subplot(1,1,1); freqz(hn); grid on; axis tight;

title('窗函数图像'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度');

程序运行结果如下：

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3.4 对信号进行滤波处理

对加入噪声的语音信号进行滤波。用加窗函数的方法设计了巴带阻滤波器对加噪语音信号进行滤波，并绘制了加噪语音信号滤波后的时域图和频谱图。

程序设计如下： %画滤波后的图 figure(6) freqz(bz,az); grid on; axis tight; y3=filter(bz,az,x1); X=fft(y3,20480); %滤波后时域图 subplot(2,1,1); plot(y3); grid on;

ylim([-0.03 ,0.03]);

title('滤波后信号时域波形');

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xlabel('time(s)'); ylabel('幅度'); %滤波后频谱 subplot(2,1,2); plot(abs(X(1:10240))); title('滤波后信号频谱'); grid on; ylim([0,20]); xlabel('Hz'); ylabel('幅度'); 程序运行结果如下

;

经过滤波后得出的语音信号相比较，低通滤波后，声音稍微有些发闷，但是很接近原来的声音。

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3.5对信号加低频噪音

程序如下： %加低频噪音

d1=[0.5*cos(2*pi*200*t)]'; %加噪 x4=x0+d1; y4=fft(x4,20480); %加噪后语音信号的时域图 figure(7) subplot(1,1,1); plot(t,x4) grid on; axis tight;

title('加噪后的信号时域'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度'); %加噪后语音信号的频域图 figure(8) subplot(1,1,1);

plot(f,abs(y4(1:10240))); grid on;

axis([0,8000,0,20]); title('加噪语音信号频谱'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度'); 运行结果：

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3.6对加高频噪音的程序进行滤波处理

用椭圆滤波器对信号的高频噪音进行滤波，程序如下： %加高通滤波 wp1=100*pi*2/fs; ws1=60*pi*2/fs; Rp1=1; As1=100;

[N1,wso]=ellipord(wp1,ws1,Rp1,As1); [B1,A1]=ellip(N1,Rp1,As1,wso,'high'); figure(9) freqz(B1,A1); grid on; ylim([0,1]); y4=filter(B1,A1,x4); X1=fft(y4,20480); %滤波后时域图 subplot(2,1,1); plot(y4); grid on; %axis tight; ylim([-0.03,0.03]);

title('滤波后信号时域波形'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度'); %滤波后频谱 subplot(2,1,2);

plot(abs(X1(1:10240))); title('滤波后信号频谱'); grid on;

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%ylim([0,20]); axis tight; xlabel('Hz'); ylabel('幅度'); 程序运行结果：

椭圆高通滤波器图像 %滤波器图像 figure(10)

hn1=ellip(N1,Rp1,As1,wso,'high'); subplot(1,1,1); freqz(hn1); grid on; xlim([0,0.2]); %axis tight;

title('椭圆函数图像');

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xlabel('Hz'); ylabel('幅度');

运行结果：

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总 结

本文对语音信号处理系统的设计作了详细的介绍，采用一系列图像分析和处理技术，实现了语音信号的基本处理的功能，经过测试运行，基本达到预期目的。完成了对语音信号的读取与打开；较好的完成了对语音信号的频谱分析，通过fft变换，得出了语音信号的频谱图；在滤波这一块，基本实现了滤波，完成了各种滤波器的滤波效果比较，与课题的要求十分相符。

本实验设计采用了高效快捷的开发工具——MATLAB，实现了语音信号的采集，对语音信号加噪声及设计滤波器滤除噪声的一系列工作。论文初步完成了设计任务，由于本人能力有限，还存在许多不足的地方，比如滤波器的设计种类还比较单一，没有做更多的滤波效果比较等。在以后的工作和学习中会更加努力来完善设计任务。

本设计圆满的完成了对语音信号的读取与打开，与课题的要求十分相符；本设计也较好的完成了对语音信号的频谱分析，通过fft变换，得出了语音信号的频谱图；也从一方面基本实现了滤波，得到与原信号相差不是很大的信号。

语音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术。

从课题的中心来看，课题是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音的处理。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，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。

在这里，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，很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。

课题的特色在于它将语音看作了一个向量，于是语音数字化了，则可以完全利用数字信号处理的知识来解决。我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来给语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。

但由于知识能力有限，当中也存在相当的不足，特别体现在滤波与界面设计这一块。对滤波的研究，本文只是举出了很小的一个方面，还有许多精髓都未能一一列举。当然，这些问题与不足在今后的进一步学习中，我会一步一步的去进行解决。

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致 谢

经过努力和完善，系统终于可以正常的运行。 在这里首先感谢老师，在这 …… 此处隐藏：2913字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……