语音信号处理与分析及MATLAB实现.doc
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1、个人收集整理 勿做商业用途目 录摘要2第一章 绪论31.1 语音课设的意义31.2 语音课设的目的及要求31.3 语音课设基本步骤3第二章 设计方案论证52.1 设计理论依据52。1。1 采样定理52。1。2 采样频率52。1.3 采样位数与采样频率52。2 语音信号的分析及处理方法62。2.1 语音的录入与打开62.2.2 时域信号的FFT分析62。2。3 数字滤波器设计原理72.2。4 数字滤波器的设计步骤72。2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较7第三章 图形用户界面设计93。1 图形用户界面概念93.2 图形用户界面设计93。3 图形用户界面模块调试103.3.1 语音信号的读
2、入与打开103。3。2 语音信号的定点分析103.3.3 N阶高通滤波器123.3.4 N阶低通滤波器133.3。5 2N阶带通滤波器143。3。6 2N阶带阻滤波器153.4 图形用户界面制作16第四章 总结19附录20参考文献25摘要数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域,这通常通过模数转换器实现.而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域,这是通过数模转换器实现的。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字
3、信号处理器(DSP)和专用集成电路(ASIC)等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点,这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT),是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化,从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT),FFT的出现大大减少了DFT的运算量,使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技
4、应用软件中在数值计算方面首屈一指.MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域.MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C+ ,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLA
5、B函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。第一章 绪论1.1 语音课设的意义语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程,语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能,它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段,没有语言就没有今天的人类文明.语音是语言的声学表现,是相互传递信息的最重要的手段,是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式.语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,它是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领
6、域和涉及面很广的交叉学科。1。2 语音课设的目的及要求本次课程设计的目的是利用MATLAB对语音信号进行数字信号处理和分析,要求学生采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。要求利用MATLAB来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量。再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波。然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。1。3 语音课设基本步骤1理论依据 根据设计要求分析系统功能,掌握设计中所需
7、理论(采样频率、采样位数的概念,采样定理;时域信号的FFT分析;数字滤波器设计原理和方法,各种不同类型滤波器的性能比较),阐明设计原理. 2信号采集 采集语音信号,并对其进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图. 3构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析 对所采集的语音信号加入干扰噪声,对语音信号进行回放,感觉加噪前后声音的变化,分析原因,得出结论.并对其进行FFT频谱分析,比较加噪前后语音信号的波形及频谱,对所得结果进行分析,阐明原因,得出结论。 4数字滤波器设计 根据待处理信号特点,设计合适数字滤波器,绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。 5信号处理 用所设计的滤波器对含噪语音信号进
8、行滤波。对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。画出处理过程中所得各种波形及频谱图. 对语音信号进行回放,感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱,对所得结果和滤波器性能进行频谱分析,阐明原因,得出结论。 6设计图形用户界面 设计处理系统的用户界面,在所设计的系统界面上可以选择滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。 文档为个人收集整理,来源于网络文档为个人收集整理,来源于网络第二章 设计方案论证2。1 设计理论依据2。1。1 采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs。max大于信号中,最高频率fmax的2倍时,即:fs。max=2fmax,则采样之后的数
9、字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的510倍;采样定理又称奈奎斯特定理。 1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式:理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)2。1.2 采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准.采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多,对声音波形的表示也越精确。采样频率与声音频率之间有一定的关系,根据奎斯特理论,只有采样频率高于声
10、音信号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。2。1。3 采样位数与采样频率采样位数即采样值或取样值,用来衡量声音波动变化的参数,是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数,采样频率越高声音的还原就越真实越自然。采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标,也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何,理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围.每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。
11、对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机,44。1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次.显然采样率越高,计算机摄取的图片越多,对于原始音频的还原也越加精确。2.2 语音信号的分析及处理方法2.2。1 语音的录入与打开在MATLAB中,y,fs,bits=wavread(Blip,N1 N2);用于读取语音,采样值放在向量y中,fs表示采样频率(Hz),bits表示采样位数。N1 N2表示读取从N1点到N2点的值(若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值). sound(x,fs,bits); 用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号(也即一个复杂的“函数表达式
12、”)也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号.2。2。2 时域信号的FFT分析FFT即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。函数FFT用于序列快速傅立叶变换,其调用格式为y=fft(x),其中,x是序列,y是序列的FFT,x可以为一向量或矩阵,若x为一向量,y是x的FFT且和x相同长度;若x为一矩阵,则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。如果x长度是2的幂次方,函数fft执行高速基2FFT算法,否则fft执行一种混合基的
13、离散傅立叶变换算法,计算速度较慢。函数FFT的另一种调用格式为y=fft(x,N),式中,x,y意义同前,N为正整数.函数执行N点的FFT,若x为向量且长度小于N,则函数将x补零至长度N;若向量x的长度大于N,则函数截短x使之长度为N;若x 为矩阵,按相同方法对x进行处理。2。2.3 数字滤波器设计原理数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一,与模拟滤波相比,它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。在信号的过滤、检测和参数的估计等方面,经典数字滤波器是使用最广泛的一种线性系统。数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进
14、行加工处理,或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换.2。2.4 数字滤波器的设计步骤不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤:(1) 按照实际任务的要求,确定滤波器的性能指标.(2) 用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。根据不同的要求可以用IIR系统函数,也可以用FIR系统函数去逼近.(3) 利用有限精度算法实现系统函数,包括结构选择、字长选择等.2.2.5 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较FIR:Finite Impulse response,有限冲击响应IIR:Infinite Impulse response,无限冲击响应从性能上来说
15、,IIR滤波器传输函数的极点可位于单位圆内的任何地方,因此可用较低的阶数获得高的选择性,所用的存贮单元少,所以经济而效率高。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择性越好,则相位非线性越严重。相反,FIR滤波器却可以得到严格的线性相位,然而由于FIR滤波器传输函数的极点固定在原点,所以只能用较高的阶数达到高的选择性;对于同样的滤波器设计指标,FIR滤波器所要求的阶数可以比IIR滤波器高510倍,结果,成本较高,信号延时也较大;如果按相同的选择性和相同的线性要求来说,则IIR滤波器就必须加全通网络进行相位较正,同样要大增加滤波器的节数和复杂性。整体来看,IIR滤波器达到同样效果阶数少,延迟小
16、,但是有稳定性问题,非线性相位;FIR滤波器没有稳定性问题,线性相位,但阶数多,延迟大第三章 图形用户界面设计3.1 图形用户界面概念图形用户界面或图形用户接口(Graphical User Interface,GUI)是指采用图形方式显示的计算机操作环境用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比,图形界面对于用户来说更为简便易用。GUIDE是Matlab提供的图形用户界面开发环境,提供了一系列用于创建图形用户界面的工具,从而简化界面布局和编程工作。3.2 图形用户界面设计1GUI设计模板在MATLAB主窗口中,选择File菜单中的New菜单项,再选择其中的GUI命令,就会显示图形用户界面的设
17、计模板。MATLAB为GUI设计一共准备了4种模板,分别是Blank GUI(默认) 、GUI with Uicontrols(带控件对象的GUI模板) 、GUI with Axes and Menu(带坐标轴与菜单的GUI模板)与Modal Question Dialog(带模式问话对话框的GUI模板)。当用户选择不同的模板时,在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形.2GUI设计窗口在GUI设计模板中选中一个模板,然后单击OK按钮,就会显示GUI设计窗口.选择不同的GUI设计模式时,在GUI设计窗口中显示的结果是不一样的.GUI设计窗口由菜单栏、工具栏、控件工具栏以及图
18、形对象设计区等部分组成。GUI设计窗口的菜单栏有File、Edit、View、Layout、Tools和Help 6个菜单项,使用其中的命令可以完成图形用户界面的设计操作。3GUI设计窗口的基本操作在GUI设计窗口创建图形对象后,通过双击该对象,就会显示该对象的属性编辑器。例如,创建一个Push Button对象,并设计该对象的属性值。3。3 图形用户界面模块调试3.3。1 语音信号的读入与打开下面的一段程序是语音信号在MATLAB中的最简单表现,它实现了语音的读入打开,以及绘出了语音信号的波形频谱图.x,fs,bits=wavread(ding。wav,1024 5120); sound(x
19、,fs,bits); X=fft(x,4096);magX=abs(X);angX=angle(X);subplot(221);plot(x);title(原始信号波形);subplot(222);plot(X); title(原始信号频谱);subplot(223);plot(magX);title(原始信号幅值);subplot(224);plot(angX);title(原始信号相位);程序运行可以听到声音,得到的结果如图3-1所示:图3-1 语音信号的读入与打开3.3.2 语音信号的定点分析已知一个语音信号,数据采样频率为100Hz,试分别绘制N128点DFT的幅频图和N1024点DF
20、T幅频图。编程如下:x=wavread(ding。wav); sound(x);fs=100;N=128;y=fft(x,N);magy=abs(y);f=(0:length(y)1)fs/length(y);subplot(221);plot(f,magy);xlabel(频率(Hz));ylabel(幅值);title(N=128(a));gridsubplot(222);plot(f(1:N/2),magy(1:N/2));xlabel(频率(Hz);ylabel(幅值);title(N=128(b);gridfs=100;N=1024;y=fft(x,N);magy=abs(y);f=
21、(0:length(y)1)*fs/length(y);subplot(223);plot(f,magy);xlabel(频率(Hz));ylabel(幅值);title(N=1024(c));gridsubplot(224);plot(f(1:N/2),magy(1:N/2);xlabel(频率(Hz);ylabel(幅值);title(N=1024(d));grid运行结果如图3-2所示:图32 语音信号定点分析3.3.3 N阶高通滤波器在这里,以5阶为例,其中wc为其3dB边缘频率,程序设计如下:x=wavread(ding。wav); sound(x);N=5;wc=0。3;b,a=b
22、utter(N,wc,high);X=fft(x);subplot(321);plot(x);title(滤波前信号的波形);subplot(322);plot(X);title(滤波前信号的频谱);y=filter(b,a,x);Y=fft(y);subplot(323);plot(y);title(IIR滤波后信号的波形);subplot(324);plot(Y);title(IIR滤波后信号的频谱);z=fftfilt(b,x);Z=fft(z);subplot(325);plot(z);title(FIR滤波后信号的波形);subplot(326);plot(Z);title(FIR滤
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