75基于MATLAB有噪声语音信号的处理

数字信号处理课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理系（院）：计算机工程学院专业：通信工程班级：通信1071学号：姓名：指导教师：-------------------------学年学期:2009~2010学年第1学期2009年12月18日设计任务书课题名称基于MATLAB有噪声语音信号的处理设计目的1.巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程；2.综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力；3.学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。实验环境1.微型电子计算机（PC）；2.安装Windows2000以上操作系统，MATLAB等开发工具。任务要求1.选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段各人自己的语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计FIR和IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。最后，设计一个信号处理系统界面。2.利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集与整理；3.在第15周末之前完成预设计，并请指导教师审查，通过后方可进行下一步工作；4.结束后，及时提交设计报告（含纸质稿、电子稿），要求格式规范、内容完整、结论正确，正文字数不少于3000字（不含代码）。工作进度计划序号起止日期工作内容12009.12.14~2009.12.14在预设计的基础上，进一步查阅资料，完善设计方案。22009.12.14~2009.12.17设计总体方案，构建、绘制流程框图，编写代码，上机调试。32009.12.17~2009.12.18测试程序，完善功能，撰写设计报告。42009.12.18参加答辩，根据教师反馈意见，修改、完善设计报告。指导教师（签章）：年月日摘要滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。关键词数字滤波器MATLAB窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1绪论···············································································································12课程设计内容·································································································23课程设计的具体实现·······················································································23.1语音信号的采集·························································································23.2语音信号的时频分析···················································································23.3语音信号加噪与频谱分析·············································································43.4设计FIR和IIR数字滤波器··········································································53.5用滤波器对加噪语音信号进行滤波································································123.6比较滤波前后语音信号的波形及频谱·····························································123.7回放语音信号····························································································193.8设计系统界面····························································································193.9小结········································································································21结论···································································································22致谢···································································································23参考文献·····························································································24数字信号处理课程设计报告11绪论数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。数字滤波器,是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应(FIR，FiniteImpulseResponse)滤波器和无限冲激响应(IIR，InfiniteImpulseResponse)滤波器。FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H(z)在处收敛，极点全部在z=0处（因果系统），因而只能用较高的阶数达到高的选择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带（或多阻带）滤波器等优点收到人们的青睐。IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。随着MATLAB软件及信号处理工具箱的不断完善，MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的数字信号处理课程设计报告2基础软件。它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。2课程设计内容选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段各人自己的语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计FIR和IIR数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型。3课程设计的具体实现3.1语音信号的采集利用PC机上的声卡和WINDOWS操作系统可以进行数字信号的采集。将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。点击放音按钮,可以实现所录音的重现。以文件名“speech”保存入g:\MATLAB\work中。可以看到,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语音信号的时频分析利用MATLAB中的“wavread”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。下面介绍Wavread函数几种调用格式。（1）y=wavread（file）功能说明：读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。（2）[y,fs,nbits]=wavread(file)功能说明：采样值放在向量y中，fs表示采样频率（hz），nbits表示采样位数。（3）y=wavread（file，N）功能说明：读取钱N点的采样值放在向量y中。（4）y=wavread（file，[N1,N2]）功能说明：读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。接下来，对语音信号OriSound.wav进行采样。其程序如下：数字信号处理课程设计报告3[y,fs,nbits]=wavered(‘OriSound’);%把语音信号加载入Matlab仿真软件平台中然后，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：Xk=fft(xn,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，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。其程序如下：[y,fs,nbits]=wavread('OriSound');sound(y,fs,nbits);%回放语音信号N=length(y);%求出语音信号的长度Y=fft(y,N);%傅里叶变换subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title('原始信号频谱')程序结果如下图：图1原始信号波形及频谱数字信号处理课程设计报告43.3语音信号加噪与频谱分析MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，有两个产生高斯白噪声的两个函数。我们可以直接应用两