对语音信号进行分析及处理文档格式.docx
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);
%读取语音信号的数据,赋给变量x1,返回频率fs44100Hz,比特率为16。
2、语音信号的频谱分析
(1)首先画出语音信号的时域波形;
程序段:
x=x1(60001:
1:
120000);
%?
?
60000?
plot(x)%?
title('
'
xlabel('
n'
ylabel('
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);
N=6000?
FFT?
figure
(2)
subplot(2,1,1),plot(k,abs(y1));
|X(k)|'
subplot(2,1,2),plot(k,angle(y1));
arg|X(k)|'
(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);
d=d/100;
%?
x2=x+d;
%?
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,通带最大衰减,阻带最小衰减。
(2)FIR低通滤波器性能指标通带截止频率,阻带截止频率,通带衰减1dB,阻带衰减100dB。
(3)IIR高通滤波器的设计指标,,,阻带最小衰减,通带最大衰减。
(4)(4)FIR高通滤波器的设计指标,,,阻带最小衰减,通带最大衰减。
(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。
3、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
2、加入噪声后信号的时域波形及FFT变换后频谱
图3.加入噪声后的时域信号
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
图4.加入噪声后的频谱图
3、IIR滤波器及原始信号通过IIR后的时域波形频谱变化
图5.IIR低通滤波器
图6.IIR低通滤波器滤波前后时域波形
经过滤波器后的信号和原始信号很近似
图7.IIR低通滤波器滤波前后的频谱
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
图9.FIR低通滤波器滤波前后时域波形
图10.FIR低通滤波器滤波前后频谱
从图10可以看出,经过FIR低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。
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
图13.IIR高通滤波器滤波前后频谱
6、FIR高通滤波器的设计
图14.FIR高通滤波器
图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
4、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。
5、程序附录
(1)采样+噪声
clear
clc
\?
.wav'
?
x1
sound(x1,fs);
N=length(x1)
fs%?
44100Hz
bits%?
16
N1=length(x)
figure
(1)
plot(x)%?
sound(x,fs);
“?
”
k=0:
5999;
mean(x)%?
-2.1368e-04
mean(d)
sound(x2,fs);
figure(3)
plot(x2)
y2=fft(x2,6000);
N?
figure(4)
subplot(2,1,1),plot(k,abs(y2));
subplot(2,1,2),plot(k,angle(y2));
(2)IIR?
%IIR?
x1
mean(d);
fs=44100;
Ts=1/fs;
wp=2*pi*45000/fs;
ws=2*pi*50000/fs;
Rp=1;
Rs=100;
wp1=2/Ts*tan(wp/2);
ws1=2/Ts*tan(ws/2);
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'
s'
[Z,P,K]=buttap(N);
butterworth?
[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);
[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);
[bz,az]=bilinear(b,a,fs);
[H,W]=freqz(bz,az);
plot(W*fs/(2*pi),abs(H))
grid
/Hz'
)
IIR?
f1=filter(bz,az,x2);
subplot(2,1,1)
plot(x2)%?
subplot(2,1,2)
plot(f1);
sound(f1,44100);
F0=fft(f1,1024);
f=fs*(0:
511)/1024;
y2=fft(x2,1024);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:
512)));
F1=plot(f,abs(F0(1:
(3)FIR?
%FIR?
x1=wavread('
wp=2*pi*1000/fs;
ws=2*pi*1200/fs;
Rs=
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- 语音 信号 进行 分析 处理