第一篇：語(yǔ)音信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)指導(dǎo)剖析

數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告

學(xué)院：電子信息學(xué)院

班級(jí)：通信131

姓名：*** 2016年 月 日

語(yǔ)音信號(hào)處理

目錄

一、設(shè)計(jì)目的.................................2

二、設(shè)計(jì)要求及任務(wù)...........................2 2.1 語(yǔ)音信號(hào)的采集........................2 2.2 語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析；..................2

三、課程設(shè)計(jì)平臺(tái).............................3

四、設(shè)計(jì)原理與計(jì)算方法.......................3 4.1卷積運(yùn)算..............................3 4.2 采樣定理..............................3

五、設(shè)計(jì)內(nèi)容.................................4 5.1利用帶阻濾波器的進(jìn)行濾波的具體步驟....4 5.1.1語(yǔ)音信號(hào)的錄入與提取..............4 5.1.2加入噪聲信號(hào)......................6 5.1.3 語(yǔ)音信號(hào)和噪聲信號(hào)相加...........8 5.1.4濾波器設(shè)計(jì)........................9 5.1.5對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波...................11 5.2利用低通濾波器進(jìn)行濾波...............12 六：總結(jié)....................................14

語(yǔ)音信號(hào)處理

一、設(shè)計(jì)目的

1、學(xué)會(huì)MATLAB的使用，掌握MATLAB程序設(shè)計(jì)方法；

2、掌握在Windows環(huán)境下語(yǔ)言信號(hào)采集的方法；

3、掌握數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本理論和基本方法；

4、掌握MATLAB設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器的方法；

5、學(xué)會(huì)用MATLAB對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理；

二、設(shè)計(jì)要求及任務(wù)

2.1 語(yǔ)音信號(hào)的采集

本設(shè)計(jì)利用計(jì)算機(jī)Windows下的錄音機(jī)錄入一句語(yǔ)音信號(hào)，然后在Matlab軟件平臺(tái)下，利用函數(shù)waveread對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。

2.2 語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析；

在Matlab中，可以利用函數(shù)FFT對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性，然后加入一干擾信號(hào)，要求畫(huà)出語(yǔ)音信號(hào)干擾前后的時(shí)域波形，并對(duì)其頻譜進(jìn)行分析。

1、設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器，給出性能指標(biāo)（參考指標(biāo)）；

（1）低通濾波器的性能指標(biāo)：fp=1000Hz,fs=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB（2）高通濾波器的性能指標(biāo)：fs=4800Hz,fp=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB（3）帶通濾波器的性能指標(biāo)：fp1=1200Hz,fp2=3000Hz,fs1=1000Hz, fps2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB；

采用雙線(xiàn)性變換法設(shè)計(jì)上面一種類(lèi)型的數(shù)字濾波器，要求使用切比雪夫II型濾波器。

2、用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波

語(yǔ)音信號(hào)處理

畫(huà)出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形及頻譜，并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化。

3、回放語(yǔ)音信號(hào)，分析濾波前后的語(yǔ)音變化。

在熟悉數(shù)字信號(hào)處理課程理論的基礎(chǔ)上，通過(guò)MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的采集與處理，進(jìn)一步加深對(duì)數(shù)字信號(hào)處理理論和技術(shù)的掌握。

三、課程設(shè)計(jì)平臺(tái)

計(jì)算機(jī)、MATLAB6.5以上

四、設(shè)計(jì)原理與計(jì)算方法

4.1卷積運(yùn)算

卷積和乘積運(yùn)算在頻域和時(shí)域是一一對(duì)應(yīng)的，兩個(gè)信號(hào)在時(shí)域的卷積可以轉(zhuǎn)化為求兩者在頻域的乘積后再反變換，同理在頻域的卷積等時(shí)域的乘積。而信號(hào)的頻域求解有快速傅里葉FFT算法。

卷積與傅里葉變換有著密切的關(guān)系。利用這一點(diǎn)性質(zhì)，即兩函數(shù)的傅里葉變換的乘積等于它們卷積后的傅里葉變換，能使傅里葉分析中許多問(wèn)題的處理得到簡(jiǎn)化。

由卷積得到的函數(shù)f*g 一般要比f(wàn) 和g 都光滑。特別當(dāng)g 為具有緊支集的光滑函數(shù)，f 為局部可積時(shí)，它們的卷積f * g 也是光滑函數(shù)。利用這一性質(zhì)，對(duì)于任意的可積函數(shù)f，都可以簡(jiǎn)單地構(gòu)造出一列逼近于f 的光滑函數(shù)列，這種方法稱(chēng)為函數(shù)的光滑化或正則化。

卷積的概念還可以推廣到數(shù)列、測(cè)度以及廣義函數(shù)上去。4.2 采樣定理

采樣定理，又稱(chēng)香農(nóng)采樣定理，奈奎斯特采樣定理，是信息論，特別是通訊與信號(hào)處理學(xué)科中的一個(gè)重要基本結(jié)論。E.T.Whittaker(1915年發(fā)表的統(tǒng)計(jì)理論), 3

語(yǔ)音信號(hào)處理

克勞德·香農(nóng)與Harry Nyquist都對(duì)它作出了重要貢獻(xiàn)。另外，V.A.Kotelnikov也對(duì)這個(gè)定理做了重要貢獻(xiàn)。

采樣是將一個(gè)信號(hào)（即時(shí)間或空間上的連續(xù)函數(shù)）轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)值序列（即時(shí)間或空間上的離散函數(shù)）。采樣定理指出，如果信號(hào)是帶限的，并且采樣頻率高于信號(hào)帶寬的兩倍，那么，原來(lái)的連續(xù)信號(hào)可以從采樣樣本中完全重建出來(lái)。帶限信號(hào)變換的快慢受到它的最高頻率分量的限制，也就是說(shuō)它的離散時(shí)刻采樣表現(xiàn)信號(hào)細(xì)節(jié)的能力是有限的。采樣定理是指，如果信號(hào)帶寬不到采樣頻率的一半（即奈奎斯特頻率），那么此時(shí)這些離散的采樣點(diǎn)能夠完全表示原信號(hào)。高于或處于奈奎斯特頻率的頻率分量會(huì)導(dǎo)致混疊現(xiàn)象。大多數(shù)應(yīng)用都要求避免混疊，混疊問(wèn)題的嚴(yán)重程度與這些混疊頻率分量的相對(duì)強(qiáng)度有關(guān)。

五、設(shè)計(jì)內(nèi)容

5.1利用帶阻濾波器的進(jìn)行濾波的具體步驟

5.1.1語(yǔ)音信號(hào)的錄入與提取

用電腦所帶的錄音工具錄制一段錄音，并將聲音保存，因?yàn)殇浫氲穆曇舨皇莣av格式，因此用格式工廠軟件將其進(jìn)行轉(zhuǎn)換位wav格式。

利用Matlab對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行FFT分析，并畫(huà)出源語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻域波形。實(shí)驗(yàn)代碼：

[x,fs]=wavread('c1.wav');%利用wavread函數(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行提取 figure(1)subplot(2,1,1);N=length(x);T=1/fs;

t=0:T:(N-1)*T;%時(shí)間間隔

plot(t,x)%以時(shí)間為橫軸，x為縱軸畫(huà)圖 title('原語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域分析')%圖形命名 xlabel('t(s)')ylabel('x')

以上為時(shí)域分析，接下來(lái)為頻域分析

語(yǔ)音信號(hào)處理

f=(0:N-1)*fs/N;X=fft(x);subplot(2,1,2)plot(f,abs(X))axis([0 25000 0 60]);title('原語(yǔ)音信號(hào)頻域分析')xlabel('f(Hz)')ylabel('X')

語(yǔ)音信號(hào)圖形：

語(yǔ)音信號(hào)處理

5.1.2加入噪聲信號(hào)

在此選擇余弦函數(shù)作為噪聲信號(hào)，因?yàn)檎液陀嘞液瘮?shù)的頻域?yàn)閮蓷l豎直的線(xiàn)，便于濾波

實(shí)驗(yàn)代碼：

y=0.003*sin(50000*t);

y1=[y' y'];%對(duì)噪音信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，便于信號(hào)相加（見(jiàn)下圖有說(shuō)明）Y=fft(y);figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,y)

title('干擾信號(hào)時(shí)域波形')xlabel('t(s)')

ylabel('y=0.003*sin(50000*t)')Y=fft(y);subplot(2,1,2)plot(f,abs(Y))

axis([0 25000 0 60]);%取在語(yǔ)音信號(hào)范圍內(nèi)的噪聲信號(hào) title('干擾信號(hào)頻域波形')xlabel('f(Hz)')ylabel('Y')

語(yǔ)音信號(hào)處理

通過(guò)圖中劃線(xiàn)的部分可以看出，通過(guò)y1=[y' y']此句可以將x和y這兩個(gè)變量類(lèi)型統(tǒng)一，以便噪聲與語(yǔ)音信號(hào)的相加

語(yǔ)音信號(hào)處理

噪聲信號(hào)圖形：

5.1.3 語(yǔ)音信號(hào)和噪聲信號(hào)相加

實(shí)驗(yàn)代碼：

x1=wavread('c1.wav');x2=x1+y1;figure(3)subplot(2,1,1)plot(t,x2)

title('加入噪聲信號(hào)時(shí)域波形')xlabel('t(s)')ylabel('x')X2=fft(x2);subplot(2,1,2)plot(f,abs(X2))

axis([0 25000 0 60]);title('加入噪聲信號(hào)頻域波形')

語(yǔ)音信號(hào)處理

xlabel('f(Hz)')ylabel('Y')

兩信號(hào)相加圖形：

5.1.4濾波器設(shè)計(jì)

fp1=0.5*10^4;fp2=4*10^4;fs1=0.6*10^4;fs2=3.7*10^4;Rp=1;As=100;Fs=80000;

wp11=2*pi*fp1/Fs;wp22=2*pi*fp2/Fs;ws11=2*pi*fs1/Fs;

語(yǔ)音信號(hào)處理

ws22=2*pi*fs2/Fs;

OmegaP11=2*Fs*tan(wp11/2);OmegaP22=2*Fs*tan(wp22/2);OmegaS11=2*Fs*tan(ws11/2);OmegaS22=2*Fs*tan(ws22/2);OmegaP=[OmegaP11,OmegaP22];OmegaS=[OmegaS11,OmegaS22];%預(yù)畸變化

[N,OmegaC]=cheb2ord(OmegaP,OmegaS,Rp,As,'s');[b,a]=cheby2(N,As,OmegaS,'stop','s');[bz,az]=bilinear(b,a,Fs);%AD轉(zhuǎn)換 [H,w]=freqz(bz,az);db=20*log10(abs(H));figure(4)plot(w/pi,db)title('帶阻濾波器')xlabel('w/pi')ylabel('Db')

濾波器圖形：

語(yǔ)音信號(hào)處理

5.1.5對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波

實(shí)驗(yàn)代碼：

H=filter(bz,az,x2);figure(5)subplot(211)plot(t,H)

title('濾波后時(shí)域')xlabel('t(s)')ylabel('x')subplot(212)H1=fft(H);plot(f,abs(H1));axis([0 25000 0 60]);title('濾波后頻域')xlabel('f(Hz)')

語(yǔ)音信號(hào)處理

ylabel('Y')

濾波后圖形：

對(duì)比原圖源信號(hào)已經(jīng)被濾出來(lái)了 5.2利用低通濾波器進(jìn)行濾波

前三步和上面帶阻濾波器一樣便不再重復(fù)敘述，從低通濾波器的設(shè)計(jì)開(kāi)始 低通濾波器實(shí)驗(yàn)代碼： fp1=0.25*10^4;fs1=0.5*10^4;Rp=1;As=100;Fs=30000;

wp11=2*pi*fp1/Fs;ws11=2*pi*fs1/Fs;

OmegaP=2*Fs*tan(wp11/2);OmegaS=2*Fs*tan(ws11/2);%頻率預(yù)畸

語(yǔ)音信號(hào)處理

[N,OmegaC]=cheb2ord(OmegaP,OmegaS,Rp,As,'s');%為了得到N C [z0,p0,k0]=Cheb2ap(N,As);%歸一化原型低通濾波器零極點(diǎn) a0=real(poly(p0));b0=k0*real(poly(z0));

[b,a]=lp2lp(b0,a0,OmegaC);%將歸一化原型低通轉(zhuǎn)換成低通濾波器

[bz,az]=bilinear(b,a,Fs);%雙線(xiàn)性變換AF到DF [H,w]=freqz(bz,az);db=20*log10(abs(H));figure(4)plot(w/pi,db)title('低通濾波器')xlabel('w/pi')ylabel('Db')

此處設(shè)計(jì)低通濾波器時(shí)與上面方法不同，此處先求出了歸一化原型低通濾波器，在利用歸一化原型低通濾波器轉(zhuǎn)換成低通濾波器 低通濾波器圖形：

語(yǔ)音信號(hào)處理

濾波后圖形：

從圖中可以看出，利用低通濾波器也還原出了源語(yǔ)音信號(hào)，并且比帶阻的效果稍好一點(diǎn)

六、總結(jié)

這次課程設(shè)計(jì)雖然遇到了很多問(wèn)題，很多困難，但是也學(xué)到了很多東西。不僅學(xué)到了書(shū)本上的東西，而且學(xué)到了很多課本上沒(méi)有的東西，很多程序里的東西，特別是程序語(yǔ)法，總是有錯(cuò)誤，但是總是不知道錯(cuò)在哪里，在細(xì)心的檢查下，終于找出了錯(cuò)誤和警告，排除困難后，程序編譯就通過(guò)了，心里終于舒了一口氣。還有各種各樣問(wèn)題，通過(guò)查網(wǎng)絡(luò)和請(qǐng)教同學(xué)來(lái)弄明白，這個(gè)過(guò)程是痛苦的，有時(shí)候有些問(wèn)題不能馬上解決，感到很頭痛，真想放棄這個(gè)問(wèn)題，但是堅(jiān)持下來(lái)，并且解決這些問(wèn)題的時(shí)候，真的有種苦盡甘來(lái)的感覺(jué)。

應(yīng)用MATLAB進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)的處理是與我們所學(xué)課程及專(zhuān)業(yè)緊密相連的，有著很強(qiáng)的實(shí)踐性。做這個(gè)課程設(shè)計(jì)的時(shí)候，并不是非常的順利，我也有遇到很多困難。剛開(kāi)始，我用自己的mp3錄制的一個(gè)音頻文件做語(yǔ)音信號(hào)處理，程序始終現(xiàn)實(shí)如下錯(cuò)誤提示：

語(yǔ)音信號(hào)處理

??? Error using ==> wavread Error using ==> wavread Data compression format(IMA ADPCM)is not supported.我在查閱了很多資料，在網(wǎng)上也查閱相關(guān)信息，最后發(fā)現(xiàn)只有WAV格式的音頻信號(hào)才能被wavread函數(shù)識(shí)別，這只是其中的一個(gè)小困難，當(dāng)然后來(lái)也出現(xiàn)了許多錯(cuò)誤，不過(guò)在我們的精心調(diào)試下，代碼終于運(yùn)行成功 通過(guò)這次設(shè)計(jì)，進(jìn)一步加深了對(duì)數(shù)子信號(hào)處理的了解，讓我對(duì)它有了更加濃厚的興趣。通過(guò)這次課設(shè)使我懂得，平時(shí)的理論知識(shí)只有通過(guò)自己動(dòng)手做一個(gè)課題，從做這個(gè)課題的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題，這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程，會(huì)比我們平時(shí)在課堂上聽(tīng)到的知識(shí)更加的生動(dòng)立體，更能讓人記憶深刻。

總的來(lái)說(shuō)，通過(guò)這次的課程設(shè)計(jì)我對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有了全面的認(rèn)識(shí)，對(duì)數(shù)字信號(hào)處理又有了深刻的理解，讓我們感受到只有在充分理解課本知識(shí)的前提下，才更更好的應(yīng)用這個(gè)工具。同時(shí)我相信，matlab會(huì)對(duì)我以后的學(xué)習(xí)中起到更大的幫助

參考文獻(xiàn)

[1] 高西全、丁玉美編著，數(shù)字信號(hào)處理。西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2008.[2]丁玉美、高西全編著，數(shù)字信號(hào)處理學(xué)習(xí)指導(dǎo)。西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2001.[3]鄭君里等編，信號(hào)與系統(tǒng)。北京：高等教育出版社，2000.[4]劉樹(shù)棠譯，數(shù)字信號(hào)處理——使用MATLAB。西安：西安交通大學(xué)出版社，2002.[5]導(dǎo)向科技編著，MATLAB程序設(shè)計(jì)與實(shí)例應(yīng)用。北京：中國(guó)鐵道出版社，2001.[6]羅軍輝等編著，MATLAB7.0在數(shù)字信號(hào)處理中的應(yīng)用。北京：機(jī)械工程出版社，2005.[7]陳懷琛等編著，MATLAB及在電子信息課中的應(yīng)用。北京：電子工業(yè)出版社，2002.[8]胡廣書(shū)編組，數(shù)字信號(hào)處理——理論、算法與實(shí)現(xiàn)。北京：清華大學(xué)出版社，2002.[9]梁虹等編，信號(hào)與線(xiàn)性系統(tǒng)分析——機(jī)遇MATLAB的方法與實(shí)現(xiàn)。北京：高等教育出版社，2006.語(yǔ)音信號(hào)處理

[10]劉衛(wèi)國(guó)主編，MATLAB程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用（第二版）。北京：高等教育出版社，2006.

第二篇：DSP語(yǔ)音信號(hào)處理

摘

要

語(yǔ)音信號(hào)處理是研究數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的一門(mén)學(xué)科，是一門(mén)新型的學(xué)科，是在多門(mén)學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的綜合性技術(shù)，它涉及到數(shù)字信號(hào)處理、模式識(shí)別、語(yǔ)言學(xué)。語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)處理的一門(mén)學(xué)科。處理的目的是要得到一些語(yǔ)音參數(shù)以便高效的傳輸或存儲(chǔ)；或者是通過(guò)處理的某種運(yùn)算以達(dá)到某種用途的要求。語(yǔ)音信號(hào)處理又是一門(mén)邊緣學(xué)科。如上所訴，它是“語(yǔ)言語(yǔ)音學(xué)”與“數(shù)字信號(hào)處理”兩個(gè)學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物。

語(yǔ)音信號(hào)處理屬于信息科學(xué)的一個(gè)重要分支，大規(guī)模集成技術(shù)的高度發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速前進(jìn)，推動(dòng)了這一技術(shù)的發(fā)展。在數(shù)字音頻技術(shù)和多媒體技術(shù)迅速發(fā)展的今天，傳統(tǒng)的磁帶語(yǔ)音錄放系統(tǒng)因體積大、使用不便、放音不清晰而受到了巨大挑戰(zhàn)。本次課程設(shè)計(jì)提出的體積小巧，功耗低的數(shù)字化語(yǔ)音存儲(chǔ)與回放系統(tǒng)，可以有效的解決傳統(tǒng)的語(yǔ)音錄放系統(tǒng)在電子與信息處理的使用中受到的限制。

本文提出了語(yǔ)音信號(hào)處理課程建設(shè)的實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中的一些考慮，作為專(zhuān)業(yè)課程的學(xué)習(xí)，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容不能僅僅停留在驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)上，還應(yīng)增加實(shí)驗(yàn)延伸的設(shè)計(jì)要求，是學(xué)生加深對(duì)理論分析認(rèn)識(shí)的同時(shí)，強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際動(dòng)手能力和知識(shí)綜合運(yùn)用能力。從而提高語(yǔ)音信號(hào)的教學(xué)和實(shí)驗(yàn)的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容采用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)，不僅易于語(yǔ)音信號(hào)處理的實(shí)現(xiàn)，更易引導(dǎo)學(xué)生完成實(shí)驗(yàn)延伸的設(shè)計(jì)。

第一章 緒論

1.1選題背景

在我們的現(xiàn)實(shí)生活中從磁帶、錄像帶到CD、VCD、DVD；從黑白電視機(jī)、彩色電視機(jī)、高清晰度電視機(jī)到具有數(shù)字信號(hào)處理功能的電視機(jī)；從留聲機(jī)、錄音機(jī)到語(yǔ)音信箱；現(xiàn)在正出在模擬信息到數(shù)字信息的變革之中，傳統(tǒng)的磁帶語(yǔ)音錄放系統(tǒng)因其體積大，使用不便，在電子與信息處理的使用中受到許多限制。

雖然，目前廣播電視系統(tǒng)尚未實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化，相信在不久的將來(lái)，真正的數(shù)字電視、數(shù)字收音機(jī)、數(shù)字收錄機(jī)將進(jìn)入家庭。所以，研究音頻信號(hào)的數(shù)字化存儲(chǔ)、處理和回放系統(tǒng)有著很重要的現(xiàn)實(shí)意義。

通過(guò)設(shè)計(jì)語(yǔ)音信號(hào)實(shí)驗(yàn)箱可以對(duì)語(yǔ)音信號(hào)實(shí)現(xiàn)各種形式的變換，因此學(xué)會(huì)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的處理，也可自行研究將此語(yǔ)音處理技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中。

1.2課題意義

語(yǔ)音信號(hào)處理的一門(mén)比較實(shí)用的電子工程的專(zhuān)業(yè)課程，語(yǔ)音是人類(lèi)獲取信息的重要來(lái)源和利用信息的重要手段，通過(guò)語(yǔ)言相互傳遞信息是人類(lèi)最重要的基本功能之一，語(yǔ)音是人類(lèi)特有的功能，它是創(chuàng)造和記載幾千年來(lái)人類(lèi)文明史的根本手段，是人類(lèi)最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。

語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的一門(mén)學(xué)科，它是一門(mén)新興的學(xué)科，同時(shí)又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域剛也涉及面很廣的交叉學(xué)科。

第二章 課程設(shè)計(jì)要求及系統(tǒng)原理

2.1 課程設(shè)計(jì)基本要求

（1）學(xué)會(huì)MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設(shè)計(jì)方法；

（2）掌握在windows環(huán)境下語(yǔ)音信號(hào)的采集方法；

（3）掌握數(shù)字信號(hào)處理的基本概念，基本理論和基本方法；

（4）掌握MATLAB設(shè)計(jì)方法；

（5）學(xué)會(huì)用MATLAB對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理。

2.2 系統(tǒng)基本原理

語(yǔ)音采集原理是，人耳能聽(tīng)到的聲音是一種范圍為20Hz—20kHz，而一般語(yǔ)音頻率最高為3.4kHz。語(yǔ)音的采集是指語(yǔ)音聲波信號(hào)經(jīng)麥克風(fēng)和高頻放大器轉(zhuǎn)換成有一定幅度的模擬量電信號(hào)，然后再轉(zhuǎn)換成數(shù)字量的全過(guò)程。

本次設(shè)計(jì)的基本原理是對(duì)語(yǔ)音的錄音和放音進(jìn)行數(shù)字化控制。其中，關(guān)鍵技術(shù)在于：為了增加語(yǔ)音存儲(chǔ)時(shí)間，提高存儲(chǔ)器的利用率，采用了非失真壓縮算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行壓縮后再存儲(chǔ)，而在回放時(shí)再進(jìn)行解壓縮；同時(shí)，對(duì)輸入語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行數(shù)字濾波以抑制雜音和干擾，從而確保了語(yǔ)音回放的可靠質(zhì)量。

通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)GUI實(shí)驗(yàn)箱，并添加相應(yīng)的控制控件，添加一個(gè)聲音文件，通過(guò)MATLAB編程，使其通過(guò)各種按鈕實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)處理的各種功能，最后做成一個(gè)完整的語(yǔ)音信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)箱。

第三章 設(shè)計(jì)方案論證

3.1 設(shè)計(jì)理論依據(jù)

3.1.1采樣定理：

在進(jìn)行模擬/數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換過(guò)程中，當(dāng)采樣頻率fs.max大于信號(hào)中最高頻率fmax的2倍時(shí)，則采樣之后的數(shù)字信號(hào)完整的保留了原始信號(hào)中的信號(hào)，一般實(shí)際應(yīng)用中保證采樣頻率為信號(hào)最高頻率的5—10倍；采樣定理又稱(chēng)奈奎斯特定理。

3.1.2采樣頻率：

采樣頻率是指計(jì)算機(jī)每秒鐘采集多少個(gè)聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)、衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高，即采樣的間隔時(shí)間越短，則在單位時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對(duì)聲音波形的表示也就越精確，采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系，根據(jù)奈奎斯特理論，只有采樣頻率高于聲音信號(hào)最高頻率的2倍的時(shí)候，才能把數(shù)字信號(hào)表示的聲音還原成為原來(lái)的聲音，這就是說(shuō)采樣頻率是衡量聲卡采集、記錄和還原聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

3.1.3采樣位數(shù)與采樣頻率

采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來(lái)衡量聲音波動(dòng)變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放聲音文件時(shí)候使用數(shù)字聲音信號(hào)的二進(jìn)制為數(shù)。采樣頻率是指錄音設(shè)備在一秒鐘內(nèi)對(duì)聲音信號(hào)的采樣次數(shù)，采樣頻率越高聲音的還原就越真實(shí)越自然。

采樣位數(shù)和采樣頻率對(duì)于音頻接口來(lái)說(shuō)是最為重要的兩個(gè)基本指標(biāo)，也是選擇音頻接口的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。無(wú)論采樣頻率如何，理論上來(lái)說(shuō)采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。每增加一個(gè)采樣位數(shù)相當(dāng)于力度范圍增加了6dB。采樣位數(shù)越多則捕捉到的信號(hào)越精確。對(duì)于采樣率來(lái)說(shuō)你可以想象它類(lèi)似于一個(gè)照相機(jī)。顯然采樣率越高，計(jì)算機(jī)提取的聲音越多，對(duì)于原始的還原也越加精確。

第四章 圖形用戶(hù)界面設(shè)計(jì)

4.1 圖形用戶(hù)界面概念

圖形用戶(hù)界面或圖形用戶(hù)接口是指采用圖形方式顯示的計(jì)算機(jī)操作環(huán)境由用戶(hù)接口。與早期計(jì)算機(jī)使用的命令行界面相比，圖形界面對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)更為簡(jiǎn)便易用。

GUI是MATLAB提供的圖形用戶(hù)界面開(kāi)發(fā)環(huán)境，提供了一系列用于創(chuàng)建圖形用戶(hù)界面的工具，從而簡(jiǎn)化界面布局和編程工作。

4.2用戶(hù)界面設(shè)計(jì)

4.2.1 GUI設(shè)計(jì)模板

在MATLAB主窗口中，選擇File菜單中的New菜單項(xiàng)，再選擇其中的GUI命令，就會(huì)顯示圖形用戶(hù)界面的設(shè)計(jì)模板。

MATLAB為GUI設(shè)計(jì)一共準(zhǔn)備了四個(gè)模板，分別是Blank GUI、GUI with Uicontrols、GUI with Axes and Menu、Modal Question Dialog。

當(dāng)用戶(hù)選擇不同的模板時(shí)，在GUI設(shè)計(jì)模板界面的右邊就會(huì)顯示出與該模板對(duì)應(yīng)的GUI圖形。

4.2.2 GUI設(shè)計(jì)窗口

在GUI設(shè)計(jì)模板中選中一個(gè)模板，然后單擊OK按鈕，就會(huì)顯示GUI設(shè)計(jì)窗口，選擇不同的GUI設(shè)計(jì)模式時(shí)，在GUI設(shè)計(jì)窗口中顯示的結(jié)果是不一樣的。

GUI設(shè)計(jì)窗口由菜單欄、工具欄、空間工具欄以及圖形對(duì)象設(shè)計(jì)區(qū)等部分組成。GUI設(shè)計(jì)窗口的菜單欄有File、Edit、View、Layout、Tools和Help六個(gè)菜單項(xiàng)，使用其中的命令可以完成圖形用戶(hù)界面的設(shè)計(jì)操作。

4.2.3 GUI設(shè)計(jì)窗口的基本操作

（1）前面板的設(shè)計(jì)：在GUI設(shè)計(jì)窗口創(chuàng)建圖形對(duì)象后，通過(guò)雙擊該對(duì)象，就會(huì)顯示該對(duì)象的屬性編輯器。如下圖所示。例如，創(chuàng)建一個(gè)Push Button對(duì)象，并設(shè)計(jì)該對(duì)象的屬性值。

圖4-1 按鈕屬性編輯器

通過(guò)以上的按鈕屬性編輯器可以根據(jù)個(gè)人情況對(duì)按鈕的名稱(chēng)、顏色、大小等方面的屬性進(jìn)行修改，使按鈕在視覺(jué)上變的更加完美。

（2）按鈕功能的實(shí)現(xiàn)：在GUI設(shè)計(jì)窗口創(chuàng)建按鈕后，通過(guò)右鍵單擊按鈕，選擇View callbacks下的callback對(duì)相應(yīng)的按鈕進(jìn)行編程，使按鈕實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能，如下圖所示對(duì)按鈕的響應(yīng)功能進(jìn)行設(shè)置。

圖4-2 按鈕功能編輯器

進(jìn)入到按鈕程序編輯窗口，通過(guò)編程即可實(shí)現(xiàn)按鈕的相應(yīng)功能，如下圖：

圖4-3 按鈕的編程實(shí)現(xiàn)界面

通過(guò)對(duì)各個(gè)按鈕控件的修改，和對(duì)m文件程序的添加就完成對(duì)GUI窗口的設(shè)計(jì)，最后得到的圖形化操作界面如下圖所示:

圖4-4 圖形化操作界面

4.2.4 語(yǔ)音的錄入與打開(kāi)

在MATLAB中，[y,fa,bits]=wavread(‘Blip’,[N1 N2]);用于讀取語(yǔ)音，7

采樣值放在向y中，fs表示采樣頻率，bits表示采樣位數(shù)。[N1 N2]表示讀取從N1點(diǎn)到N2點(diǎn)的值。

Suond(x，fs，bits)；用于對(duì)聲音的回放，向量y則就代表了一個(gè)信號(hào)也就是說(shuō)可以像處理一個(gè)信號(hào)表達(dá)式一樣處理這個(gè)聲音信號(hào)。

第五章 課程設(shè)計(jì)的軟件實(shí)現(xiàn)

5.1 部分函數(shù)語(yǔ)法格式

讀wav文件： x=wavread(‘filename’)數(shù)組a及b中元素相乘： a.*b 創(chuàng)建圖形窗口命令： figure 繪圖函數(shù)： plot(x)坐標(biāo)軸： axis([xmin xmax ymin ymax])坐標(biāo)軸注解： xlabel(‘?’)ylabel(‘?’)圖例注解： legend(‘?’)一階高通濾波器： y=filter([1-0.09375],1,x)分幀函數(shù)： f=enframe(x,len,inc)x為輸入語(yǔ)音信號(hào)，len指定了幀長(zhǎng)，inc指定幀移，函數(shù)返回為nXlen的一個(gè)矩陣，每一行都是一幀數(shù)據(jù)。

5.2語(yǔ)音信號(hào)處理的相關(guān)函數(shù)

5.2.1語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)譜：

周期性聲門(mén)波可表示為:

(5-1)其中，g[n]是聲門(mén)波的單周期的波形，p[n]是間隔為P的周期采樣序列。當(dāng)u[n]通過(guò)線(xiàn)性非時(shí)變聲道，且該聲道的單位沖擊響應(yīng)為h[n]時(shí)，聲道輸出為：

(5-2)為了觀察一段語(yǔ)音，需要降生到輸出乘以一個(gè)一時(shí)刻τ 為中心的窗函數(shù) w[n,τ] ,即得到：

（5-3）

這段語(yǔ)音信號(hào)的頻域表達(dá)式為：

（5-4）

即語(yǔ)音信號(hào)的譜包絡(luò)為

語(yǔ)譜圖就是現(xiàn)實(shí)時(shí)變頻譜幅度特征的圖形表達(dá)式為：

（5-5）

將語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)譜程序?qū)懭氲組ATLAB中得到單色語(yǔ)譜圖的波形如下：

圖5-1 語(yǔ)音信號(hào)單色語(yǔ)譜圖

5.2.2 自相關(guān)方法估計(jì)語(yǔ)音信號(hào)的聲道參數(shù)：

由均方預(yù)測(cè)誤差最小的得到正則方程：

（5-6）

其中，（5-7）

在最佳解時(shí)的誤差為

（5-8）

在自相關(guān)法中式5-6，式5-8變?yōu)?/p>

（5-9）

(5-10)由式5-9和式5-10可列出方程組式5-11

（5-11）

解方程組式5-9求出線(xiàn)性預(yù)測(cè)系數(shù)，通過(guò)誤差式5-11可求出增益G

（5-12）

加窗后信號(hào)頻譜圖如下：

圖5-2 加窗后信號(hào)頻譜圖

通過(guò)以上的方法，改變參數(shù)分別求得4極點(diǎn)模型頻率響應(yīng)和6極點(diǎn)模型頻率響應(yīng)，6極點(diǎn)波形如下圖所示：

圖5-3 六極點(diǎn)波形圖

最后通過(guò)以上方法用一個(gè)函數(shù)分別實(shí)現(xiàn)以上三個(gè)功能，三個(gè)波形顯示在一個(gè)界面，通過(guò)觀察圖形，查看它們之間的分別。三者比較所得到的波形如下：

圖5-4 三者比較波形圖

5.2.3 基音周期檢測(cè)

數(shù)據(jù)為濁音語(yǔ)音信號(hào)speech1_10k(10000樣點(diǎn)/秒)用25ms的漢明窗對(duì)語(yǔ)音信號(hào)speech1_10k進(jìn)行加窗處理，并畫(huà)出所得到的加窗信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)，再用根據(jù)中心消波法及三電平中心消波法原理改進(jìn)程序，最后對(duì)比中方法基音檢測(cè)的效果并分析結(jié)果。

實(shí)驗(yàn)原理及方法

（1）自相關(guān)檢測(cè)原理：對(duì)于離散的數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)序列x(n)，如果周期N，則自相關(guān)函數(shù)也是同周期的周期函數(shù)。即：x(n)=x(n+N)。清音信號(hào)沒(méi)有周期性，他的自相關(guān)函數(shù)也沒(méi)有周期。濁音新海具有準(zhǔn)周期性。自相關(guān)基音檢測(cè)正是利用這一性質(zhì)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行基音檢測(cè)的。

（2）中心消波法檢測(cè)原理：中心消波處理是使用如下圖所示的中心消波函數(shù)進(jìn)行處理的：

圖5-5 中心消波檢測(cè)圖

（3）三電平消波法原理：為了減少自相關(guān)計(jì)算中的乘法運(yùn)算，可以把上述中心消波以后的信號(hào)y(n)的自相關(guān)用兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)代替，其中一個(gè)信號(hào)是y(n)另一個(gè)信號(hào)是對(duì)y(n)進(jìn)行三電平量化產(chǎn)生的結(jié)果。且這個(gè)信號(hào)有三種可能的取值，因而這里的互相關(guān)計(jì)算只需要做加減法，而這個(gè)互相關(guān)序列的周期性與y(n)的自相關(guān)序列是近似相同的。

三電平法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)處理得到的波形如下：

圖5-6 三電平法波形圖

中心消波法得到的波形如下圖：

圖5-7 中心消波法波形圖

5.3 GUI實(shí)驗(yàn)箱操作界面設(shè)計(jì)

通過(guò)對(duì)各個(gè)控件的編程和對(duì)參數(shù)的設(shè)計(jì)，最后得到的GUI實(shí)驗(yàn)箱操作界

面如下圖所示，通過(guò)界面上的各個(gè)按鈕即可實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。

圖5-8 GUI實(shí)驗(yàn)箱操作界面

第六章 心得體會(huì)

通過(guò)本次課程設(shè)計(jì)完成了對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的讀取與打開(kāi)，與課題的要求十分相符；初略的完成了界面的設(shè)計(jì)，但也存在相當(dāng)?shù)牟蛔?，達(dá)到了打開(kāi)語(yǔ)音文件，顯示已定波形。語(yǔ)音信號(hào)處理時(shí)語(yǔ)音學(xué)與數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合的交叉學(xué)科，將語(yǔ)音當(dāng)做一種特殊的信號(hào)，即一種“復(fù)雜向量”來(lái)看待。也就是說(shuō)，體現(xiàn)了數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)。

本次課程設(shè)計(jì)時(shí)希望將數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用與某一實(shí)際領(lǐng)域，這里就是指對(duì)語(yǔ)音的處理。作為存儲(chǔ)與計(jì)算機(jī)中的語(yǔ)音信號(hào)，其本身就是離散化了的向量，我們只需要將這些離散的量提取出來(lái)美酒可以對(duì)其進(jìn)行處理了。

本次課設(shè)，用到了處理數(shù)字信號(hào)的強(qiáng)有力工具M(jìn)ATLAB，通過(guò)MATLAB李的幾個(gè)命令函數(shù)的調(diào)用，很輕易的在實(shí)際化語(yǔ)音與數(shù)字信號(hào)的理論之間搭了一座橋。

最后，還利用了MATLAB的另一強(qiáng)大功能——GUI界面設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)出了一個(gè)建議的用戶(hù)應(yīng)用界面，可以讓人實(shí)現(xiàn)界面操作。

通過(guò)本次課程設(shè)計(jì)讓我更加了解了語(yǔ)音信號(hào)處理在現(xiàn)實(shí)中的強(qiáng)大的應(yīng)用空間，同時(shí)查閱了很多相關(guān)的資料，應(yīng)用MTALAB軟件來(lái)完成，熟練掌握了MATLAB軟件，本次課程設(shè)計(jì)要求用GUI設(shè)計(jì)模塊，查閱了很多資料，更加深刻的陸奧了了這方面知識(shí)。

本次課程設(shè)計(jì)，我明白了理論的學(xué)習(xí)需要在實(shí)踐中才能得到鞏固。在課程設(shè)計(jì)中，只有動(dòng)手慢慢研究，才能真正了解MATLAB軟件平臺(tái)中可以直接設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器的各個(gè)函數(shù)的調(diào)用，對(duì)設(shè)計(jì)GUI實(shí)驗(yàn)箱的所有函數(shù)的運(yùn)用有了比較好的認(rèn)識(shí)。

通過(guò)這個(gè)課程設(shè)計(jì)，我學(xué)到了很多MATLAB和語(yǔ)音信號(hào)的知識(shí)，提高了自己在語(yǔ)音信號(hào)設(shè)計(jì)方面的知識(shí)能力，動(dòng)手能力和思維能力都得到了一定的提升，希望自己以后可以更多的繼續(xù)學(xué)習(xí)這一門(mén)課程設(shè)計(jì)方面的知識(shí)。

附 錄

1.源程序代碼:

參考文獻(xiàn)

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[13] 王炳錫 《語(yǔ)音編碼》 西安電子科技大學(xué)出版社 2002 第一版

第三篇：數(shù)字信號(hào)處理教語(yǔ)音信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)心得

這次課程設(shè)計(jì)雖然遇到了很多問(wèn)題，很多困難，但是也學(xué)到了很多東西。不僅學(xué)到了書(shū)本上的東西，而且學(xué)到了很多課本上沒(méi)有的東西，很多程序里的東西，特別是程序語(yǔ)法，總是有錯(cuò)誤，但是總是不知道錯(cuò)在哪里，在細(xì)心的檢查下，終于找出了錯(cuò)誤和警告，排除困難后，程序編譯就通過(guò)了，心里終于舒了一口氣。還有各種各樣問(wèn)題，通過(guò)查網(wǎng)絡(luò)和請(qǐng)教同學(xué)來(lái)弄明白，這個(gè)過(guò)程是痛苦的，有時(shí)候有些問(wèn)題不能馬上解決，感到很頭痛，真想放棄這個(gè)問(wèn)題，但是堅(jiān)持下來(lái)，并且解決這些問(wèn)題的時(shí)候，真的有種苦盡甘來(lái)的感覺(jué)。

應(yīng)用MATLAB進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)的處理是與我們所學(xué)課程及專(zhuān)業(yè)緊密相連的，有著很強(qiáng)的實(shí)踐性。做這個(gè)課程設(shè)計(jì)的時(shí)候，并不是非常的順利，我也有遇到很多困難。剛開(kāi)始，我用自己的mp3錄制的一個(gè)wav文件做語(yǔ)音信號(hào)處理，程序始終現(xiàn)實(shí)如下錯(cuò)誤提示：

??? Error using ==> wavread Error using ==> wavread Data compression format(IMA ADPCM)is not supported.我在查閱了很多資料，在網(wǎng)上也查閱相關(guān)信息，花費(fèi)了大量時(shí)間也沒(méi)找出結(jié)果，最后發(fā)現(xiàn)在WAV格式的語(yǔ)音文件有兩種格式，即PCM格式和IMA ADPCM格式，而在MATLAB中用wavread函數(shù)進(jìn)行語(yǔ)音處理時(shí)，并不能直接處理IMA ADPCM格式的語(yǔ)音信號(hào)，經(jīng)過(guò)格式轉(zhuǎn)換之后（選擇PCM格式），我運(yùn)行出了正確的結(jié)果。剛開(kāi)始由于對(duì)濾波器的濾波原理并不是很了解，于是我又翻出學(xué)過(guò)的數(shù)字信號(hào)處理課本，認(rèn)真研究起各種濾波器了，這才使我明白了大多數(shù)濾波器是如何工作地，不再單單只是懂理論，理論與實(shí)際相結(jié)合是很重要的，只有理論知識(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只有把所學(xué)的理論知識(shí)與實(shí)踐相結(jié)合起來(lái)，從理論中得出結(jié)論。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我感覺(jué)到初始語(yǔ)音信號(hào)和濾波輸出后的語(yǔ)音信號(hào)在音色上有一定的差別，這說(shuō)明了信號(hào)在處理、傳輸過(guò)程中有損耗。不管對(duì)于什么樣的課題，其實(shí)也是有很多東西可以發(fā)掘的，這需要我們?cè)谄綍r(shí)多積累，多思考，只有這樣，才能取得更大的進(jìn)步，才能學(xué)有所用，學(xué)有所長(zhǎng)。

通過(guò)這次設(shè)計(jì)，進(jìn)一步加深了對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的了解，讓我對(duì)它有了更加濃厚的興趣。通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)使我懂得了，平時(shí)的理論知識(shí)只有通過(guò)自己動(dòng)手做一個(gè)課題，從做這個(gè)課題的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題，這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程，會(huì)比我們平時(shí)只通過(guò)課堂上聽(tīng)講得到的知識(shí)更加生動(dòng)立體，跟讓人記憶深刻。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)同學(xué)間的互幫互助真的很重要。當(dāng)我們有問(wèn)題的時(shí)候，大家一起討論，將自己的觀點(diǎn)表達(dá)出來(lái)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)別人的觀點(diǎn)與自己的不同的時(shí)候，我們通過(guò)查閱資料找到最終正確的答案，這個(gè)過(guò)程是互利互惠的。這也培養(yǎng)了我們以后走上工作崗位后的團(tuán)隊(duì)精神，對(duì)我們以后的為人處世都有很大幫助。同時(shí)我們?cè)谠O(shè)計(jì)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)了自己的不足之處，對(duì)以前所學(xué)過(guò)的知識(shí)理解得不夠深刻，掌握得不夠牢固。

總的來(lái)說(shuō)，通過(guò)這次的課程設(shè)計(jì)我對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有了全面的認(rèn)識(shí)，對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的知識(shí)又有了深刻的理解，讓我感受到只有在充分理解課本知識(shí)的前提下，才能更好的應(yīng)用這個(gè)工具；并且熟練的應(yīng)用MATLAB也可以很好的加深我對(duì)課程的理解，方便我的思維。這次設(shè)計(jì)使我了解了MATLAB的使用方法，學(xué)會(huì)分析濾波器的優(yōu)劣和性能，提高了分析和動(dòng)手實(shí)踐能力。同時(shí)我相信，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)MATLAB的學(xué)習(xí)與研究對(duì)我今后的學(xué)習(xí)將會(huì)起到很大的幫助！

第四篇：基于+MATLAB+的語(yǔ)音信號(hào)分析與處理的課程設(shè)計(jì)

目

錄

1．課程設(shè)計(jì)目的………………………………………………………………（1）

2．課程設(shè)計(jì)基本要求……………………………………………...………….（1）

3．課程設(shè)計(jì)內(nèi)容………………………………………..……………………..（2）

4．課程設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)……………………………………………………..…..……………（3）

（1）語(yǔ)音信號(hào)的采集……………………………………………………..（5）

（2）語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析………………………………………………..（6）

（3）設(shè)計(jì)濾波器和畫(huà)出頻率響應(yīng)………………………………………..（6）

（4）用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波…………………………………………..（9）

（5）比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形及其頻譜…………………………..（9）

（6）回放語(yǔ)音信號(hào)………………………………………………………..（11）

（7）設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面………………………………………………………..（13）

5、心得體會(huì)……………………………………………..……………………..（14）

6、參考文獻(xiàn)…………………………………….……………………………..（14）

第五篇：基于matlab的語(yǔ)音信號(hào)濾波處理——數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)

數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)

題目： 學(xué)院： 專(zhuān)業(yè)： 班級(jí)： 學(xué)號(hào)： 姓名： 指導(dǎo)教師：

基于matlab的語(yǔ)音信號(hào)濾波處理

物理與電子信息學(xué)院電子信息工程

摘要：

語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語(yǔ)音學(xué)知識(shí)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的新興學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的學(xué)科之一，通過(guò)語(yǔ)音傳遞信息是人類(lèi)最重要，最有效，最常用和最方便的交換信息手段，所以對(duì)其的研究更顯得尤為重要。

Matlab語(yǔ)言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件，它可以將聲音文件變換成離散的數(shù)據(jù)文件，然后用起強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)。這為我們的本次設(shè)計(jì)提供了強(qiáng)大并良好的環(huán)境！

本設(shè)計(jì)要求自己錄制一段自己的語(yǔ)音后，在MATLAB軟件中采集語(yǔ)音信號(hào)、回放語(yǔ)音信號(hào)并畫(huà)出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。再在Matlab中分別設(shè)計(jì)不同形式的FIR數(shù)字濾波器。之后對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)過(guò)不同的濾波器（低通、高通、帶通）后，觀察不同的波形，并進(jìn)行時(shí)域和頻譜的分析。對(duì)比處理前后的時(shí)域圖和頻譜圖，分析各種濾波器對(duì)于語(yǔ)音信號(hào)的影響。最后分別收聽(tīng)進(jìn)行濾波后的語(yǔ)音信號(hào)效果，做到了解在怎么樣的情況下該用怎么樣的濾波器。

目錄

1.設(shè)計(jì)內(nèi)容……………………………………………………………4 2.設(shè)計(jì)原理……………………………………………………………4 2.1語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域分析…………………………………………4 2.2語(yǔ)音信號(hào)的頻域分析…………………………………………5 3.設(shè)計(jì)過(guò)程……………………………………………………………5 3.1實(shí)驗(yàn)程序源代碼………………………………………………6

3.1.1原語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域、頻域圖………………………………6

3.1.2低通濾波器的設(shè)計(jì)………………………………………6

3.1.3高通濾波器的設(shè)計(jì)………………………………………7

3.1.4帶通濾波器的設(shè)計(jì)………………………………………8

3.1.5語(yǔ)音信號(hào)的回放………………………………………9 3.2調(diào)試結(jié)果描述…………………………………………………10 3.3所遇問(wèn)題及結(jié)果分析…………………………………………15

3.3.1所遇主要問(wèn)題…………………………………………16

3.3.2結(jié)果分析………………………………………………16 4.體會(huì)與收獲…………………………………………………………17 5.參考文獻(xiàn)……………………………………………………………17

1.設(shè)計(jì)內(nèi)容：

1．首先錄制好一段自己的語(yǔ)音。

2．用Matlab分別設(shè)計(jì)好3種類(lèi)型的濾波器（指標(biāo)自己確定）：低通型、高通型、帶通型。3．用Matlab將語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，并分別將其通過(guò)所設(shè)計(jì)的3種濾波器。4．用Matlab自帶的語(yǔ)音返回函數(shù)收聽(tīng)濾波后的語(yǔ)音信號(hào)，分析并比較其與原語(yǔ)音信號(hào)的差異。

2.設(shè)計(jì)原理：

語(yǔ)音信號(hào)時(shí)一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)，它帶著各種信息。在語(yǔ)音編碼、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音增強(qiáng)等語(yǔ)音處理中無(wú)一例外需要提取語(yǔ)音中包含的各種信息。語(yǔ)音信號(hào)分析的目的就在于方便有效的提取并表示語(yǔ)音信號(hào)所攜帶的信息。語(yǔ)音信號(hào)處理可以分為時(shí)域和變換域等處理方法，其中時(shí)域分析是最簡(jiǎn)單的方法，直接對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形進(jìn)行分析，崎嶇的特征參數(shù)主要有語(yǔ)音的短時(shí)能量，短時(shí)平均過(guò)零率，短時(shí)自相關(guān)函數(shù)等。2.1語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域分析

信號(hào)提取：通過(guò)圖形用戶(hù)界面上的菜單功能按鍵采集電腦上的一段音頻信號(hào)，完成音頻信號(hào)的頻率，幅度等信息的提取，并得到該語(yǔ)音信號(hào)的波形圖。

信號(hào)調(diào)整：在設(shè)計(jì)的用戶(hù)圖形界面下對(duì)輸入的音頻信號(hào)進(jìn)行各種變化，如變化幅度、改變頻率等操作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)整。

2.2語(yǔ)音信號(hào)的頻域分析

信號(hào)的傅里葉表示在信號(hào)的分析和處理中起著重要的作用。因?yàn)閷?duì)于線(xiàn)性系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，可以很方便地確定其對(duì)正弦或復(fù)指數(shù)和的響應(yīng)，所以傅里葉分析方法能完善地解決許多信號(hào)分析和處理問(wèn)題。另外，傅里葉表示使信號(hào)的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說(shuō)明信號(hào)的各項(xiàng)紅物理現(xiàn)象。

由于語(yǔ)音信號(hào)時(shí)隨著時(shí)間變化的，通常認(rèn)為，語(yǔ)音是一個(gè)受準(zhǔn)周期脈沖或隨機(jī)噪聲源激勵(lì)的線(xiàn)性系統(tǒng)的輸出。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應(yīng)與激勵(lì)源頻譜的乘積。身份到系統(tǒng)的頻率響應(yīng)及激勵(lì)源都是隨時(shí)間變化的，因此一般標(biāo)準(zhǔn)的傅里葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的表示，但不能直接用于語(yǔ)音信號(hào)。由于語(yǔ)音信號(hào)可以認(rèn)為在短時(shí)間內(nèi)，近似不變，因而可以采用短時(shí)分析法。

1.信號(hào)變換：在用戶(hù)圖形界面西啊對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行Fourier等變換，并畫(huà)出變換前后的頻譜圖和倒譜圖。

2.信號(hào)濾波：濾除語(yǔ)音信號(hào)中的噪音部分，可以采用抵用濾波、高通濾波、帶通濾波，并比較各種濾波后的效果。

3．設(shè)計(jì)過(guò)程：

3.1實(shí)驗(yàn)程序源代碼（原語(yǔ)音信號(hào)存放在e:下）：

3.1.1．原語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域、頻域圖

[x1,fs,bits]=wavread('e:txwz.wav');%sound(x1,fs,bits);figure(1);

plot(x1);%做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形 title('原始語(yǔ)音信號(hào)');xlabel('時(shí)間 t');ylabel('音量 n');figure(2);y1=fft(x1);%做length(x1)點(diǎn)的FFT y1=fftshift(y1);%平移，是頻率中心為0 derta_fs = fs/length(x1);%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率 plot([-fs/2:derta_fs: fs/2-derta_fs],abs(y1));%畫(huà)出原始語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖

title('原始語(yǔ)音信號(hào)的頻譜');grid on;3.1.2低通濾波器的設(shè)計(jì)

%低通濾波：截止頻率4000，阻帶衰減20dB，過(guò)渡帶寬0.1π

fc1=4000;N1=2*pi*0.9/(0.1*pi)wc1=2*pi*fc1/fs;if rem(N1,2)==0 N1=N1+1;end Window= boxcar(N1+1);%長(zhǎng)度為N1的矩形窗Window b1=fir1(N1,wc1/pi,Window);

figure(3);freqz(b1,1,512);title('低通濾波器的頻率響應(yīng)');x1_low = filter(b1,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波 figure(4);plot(x1_low);title('信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波器(時(shí)域)');figure(5);plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low))));title('信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波器（頻域）');3.1.3高通濾波器的設(shè)計(jì)

%高通濾波：截止頻率4000，阻帶衰減40dB,過(guò)渡帶寬0.1π

fc2=4000;N2=2*pi*3.1/(0.1*pi)wc2=2*pi*fc1/fs;N2=N2+mod(N2,2);Window=hanning(N2+1);b2=fir1(N2,wc2/pi,'high',Window);figure(6);freqz(b2,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) title('高通濾波器的頻率響應(yīng)');

x1_high = filter(b2,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行高通濾波 figure(7);plot(x1_high);title('信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波器(時(shí)域)');figure(8);plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_high))));title('信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波器（頻域）')3.1.4帶通濾波器的設(shè)計(jì)

%帶通濾波：下截止頻率4000，上截止頻率8000，阻帶衰減20dB,過(guò)渡帶寬度0.1π

f1=4000;f2=8000;%帶通濾波器的通帶范圍 w1=2*pi*f1/fs;w3=w1+0.1*pi;w2=2*pi*f2/fs;w4=w2-0.1*pi;w=[(w1+w3)/2,(w2+w4)/2];B=0.1*pi;N3=ceil(2*0.9*pi/B);N3=N3+mod(N3,2);Window=boxcar(N3+1);b3=fir1(N3,w/pi,'stop',Window);%帶通濾波器

figure(9);freqz(b3,1,512);%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) title('帶通濾波器的頻率響應(yīng)');x1_daitong = filter(b3,1,x1);%對(duì)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波 figure(10);plot(x1_daitong);title('信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波器(時(shí)域)');figure(11);plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_daitong))));title('信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波器（頻域）');3.1.5語(yǔ)音信號(hào)的回放（分別執(zhí)行）

sound(x1,fs,bits);%原始信號(hào)

sound(x1_low,fs,bits);%經(jīng)過(guò)低通濾 sound(x1_high,fs,bits);%經(jīng)過(guò)高通濾波 sound(x1_daitong,fs,bits);%經(jīng)過(guò)帶通濾波

3.2調(diào)試結(jié)果描述

原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形：

原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜：

低通濾波器的頻率響應(yīng)：

信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波后的時(shí)域波形：

信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波后的頻域波形

高通濾波器的頻率響應(yīng)：

信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波后的時(shí)域波形：

信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波后的頻域波形：

帶通濾波器的頻率響應(yīng)：

信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波后的時(shí)域波形：

信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波后的頻域波形：

3.3所遇問(wèn)題及結(jié)果分析

3.3.1所遇主要問(wèn)題

1．在高通與帶通濾波器的設(shè)計(jì)時(shí)老是報(bào)錯(cuò)，但同樣的用法在低通濾波器中就可以實(shí)現(xiàn)

b2=fir1(N2,wc2/pi,'high',Window);??? Error using ==> fir1 The window length must be the same as the filter length.其要求在fir函數(shù)中所選用的窗長(zhǎng)要和濾波器長(zhǎng)度一致。但在參考書(shū)上指出，濾波器階數(shù)必須為窗長(zhǎng)加1。經(jīng)上網(wǎng)查詢(xún)后，原來(lái)高通、帶阻濾波器的階數(shù)應(yīng)該控制為奇數(shù)，因?yàn)槿绻A數(shù)為偶數(shù)，則在π點(diǎn)必有一零點(diǎn)，這對(duì)于高通帶阻來(lái)說(shuō)是不允許的，故取階數(shù)為奇數(shù)，而你FIR1濾波器階數(shù)為M+1階，所以你的M必須為偶數(shù)，所以可以將程序中去窗長(zhǎng)算法由原程序的: N2=2*pi*0.9/(0.1*pi);if rem(N2,2)==0 N2=N2+1;End 和: N3=2*pi*0.9/(0.1*pi);if rem(N3,2)==0 N3=N3+1;End 改為了：

N2=N2+mod(N2,2);和: B=0.1*pi;（B為過(guò)渡帶寬）N3=ceil(2*0.9*pi/B);N3=N3+mod(N3,2);2.在設(shè)計(jì)高通濾波器時(shí)先是使用的矩形窗，用矩形窗驗(yàn)證出來(lái)的結(jié)果中低頻語(yǔ)音分量依舊很強(qiáng)，不能將其全部抑制在0，之后換窗，選著了最小衰減可以到達(dá)53dB的海明窗，再次試驗(yàn)，非常成功！3.3.2結(jié)果分析

經(jīng)過(guò)回放三個(gè)不同類(lèi)型濾波器輸出的語(yǔ)音信號(hào)，并與原語(yǔ)音信號(hào)對(duì)比得到了如下結(jié)論。

語(yǔ)音高頻成分音質(zhì)非常尖銳，齒音中，聲音有些暗淡。語(yǔ)音低頻成分音質(zhì)沉穩(wěn)，空間感覺(jué)強(qiáng)，語(yǔ)音渾厚。語(yǔ)音中頻成分音質(zhì)有力度，有通透感。

4．體會(huì)與收獲

以往都是通過(guò)課本來(lái)感性的認(rèn)知語(yǔ)音信號(hào)，通過(guò)本次的課程設(shè)計(jì)，讓我對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有了一個(gè)較為實(shí)際的認(rèn)識(shí)。于此同時(shí)，讓我再次把數(shù)字信號(hào)處理及數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法重新進(jìn)行了復(fù)習(xí)和學(xué)習(xí)。而對(duì)于Matlab，也再次讓我感受到了其功能的強(qiáng)大。最為重要的是，本次課 17

程設(shè)計(jì)讓我重新審視了學(xué)習(xí)的過(guò)程：只去做實(shí)驗(yàn)是不行的，首先還是要思考，遇到了問(wèn)題查書(shū)籍，百度搜索也只是一種手段，更加重要的是想，再理解，只有這樣才能真正的做好實(shí)驗(yàn)。

5.參考文獻(xiàn)

《數(shù)字信號(hào)處理》錢(qián)同惠、百度文庫(kù)