数字信号处理期末实验-语音信号分析与处理-(2).pdf
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1、1语音信号分析与处理语音信号分析与处理摘 要用 MATLAB 对语音信号进行分析与处理,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。数字滤波器是数字信号处理的基础,用来对信号进行过滤、检测和参数估计等处理。IIR 数字滤波器最大的优点是给定一组指标时,它的阶数要比相同组的FIR 滤波器的低的多。信号处理中和频谱分析最为密切的理论基础是傅立叶变换(FT)。离散傅立叶变换(DFT)和数字滤波是数字信号处理的最基本内容。关键词:MATLAB;语音信号;加入噪声;滤波器;滤波 设计目的与要
2、求设计目的与要求(1)待处理的语音信号是一个在 20Hz20kHz 频段的低频信号。(2)要求 MATLAB 对语音信号进行分析和处理,采集语音信号后,在 MATLAB 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,设计合适的滤波器进行滤除噪声,恢复原信号。2设计步骤设计步骤(1)选择一个语音信号或者自己录制一段语音文件作为分析对象;(2)对语音信号进行采样,并对语音信号进行 FFT 频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图;(3)利用 MATLAB 自带的随机函数产生噪声加入到语音信号中,对语音信号进行回放,对其进行 FFT 频谱分析;(4)设计合适滤波器,
3、对带有噪声的语音信号进行滤波,画出滤波前后的时域波形图和频谱图,比较加噪前后的语音信号,分析发生的变化;(5)对语音信号进行回放,感觉声音变化。设计原理及内容设计原理及内容理论依据(1)采样频率:采样频率(也称采样速度或者采样率)定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,它用赫兹(Hz)来表示。采样频率只能用于周期性采样的采样器,对于非周期采样的采样器没有规则限制。通俗的讲,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,则在单位之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。(
4、2)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。(3)采样定理:在进行模拟/数字信号的的转换过程中,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,则采样之后的数字信号完整的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;采样频率又称乃奎斯特定理。(4)时域信号的 FFT 分析:信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于直接用计算机进行计算,使其应用受到限制。而 FFT 是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值计算,成为用计算机分析3离散信号和系统的的有力工具。对连续信
5、号和系统,可以通过时域采样,应用DFT 进行近似谱分析。(5)数字信号滤波器原理和方法:IIR 数字滤波器系统函数:其中 H(z)成为 N 阶 IIR 数字滤波器系统函数。IIR 滤波器设计方法有间接和直接法,间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其步骤是:先设计过度模拟滤波器得到系统函数 Ha(s),然后将 Ha(s)按某种方法转换成数字滤波器的系统函数 H(z)。利用有限脉冲响应(FIR)滤波器设计滤波器。有限脉冲响应滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时,很容易做到有严格的线性相位特性。用 N 表示FIR 滤波器单位脉冲响应 h(n)的长度,其系统函数 H(z)为 H(z)是 z-1
6、的 N-1 次多项式,它在 z 平面上有 N-1 个零点,在原点 z=0 处有一个 N-1 重极点。因此,H(z)永远稳点。稳定和线性相位是 FIR 滤波器最突出的优点。(6)各种不同类型滤波器的性能比较:巴特沃斯滤波器具有单调下降的幅频特性;切比罗夫滤波器的幅频特性在通带或阻带有等波纹特性,可以提高选择性;贝塞尔滤波器通带内有有较好的线性相位特性;椭圆滤波器的选择性相对前三种是最好的,但通带和阻带内均呈现等波纹幅频特性,相对特性的非线性稍重。IIR 数字滤波器最大的优点是给定一组指标时,它的阶数要比相同组的 FIR滤波器的低的多。IIR 数字滤波器的设计方法是利用模拟滤波器成熟的理论及设计图
7、进行设计的,因而保留了一些典型模拟滤波器的优良的幅度特性。(7)离散傅立叶变换4 其中 WN=,N 为 DFT 变换空间长度。信号采集从网上下载一段 wav 格式的文件,把文件“000.wav”保存在 MATLAB 文件夹下的 work 文件夹中,以.wav 格式保存,这是 windows 操作系统规定的声音文件保存的标准。x1,fs=audioread(000.wav);%把语音信号进行加载入 MATLAB 仿真软件平台中,采样值放在向量 x1 中,fs 表示采样频率(Hz)x=x1(1:5000,1);%对双声道信号取单声道并取其 5000 点X=fft(x,4096);%对信号做 409
8、6 点 FFT 变换调用参数 x 为被变换的时域序列向量,变换区间长度为 4096,当 x 小于4096 时,fft 函数自动在 x 后面补零。函数返回 x 的 4096 点 DFT 变换结果 X。当 x 大于 4096 时,fft 函数计算 x 前面 4096 个元素构成的长序列的 4096 点DFT,忽略 x 后面的元素。进行图形分区,首先画出语音信号的时域波形,然后对其进行频谱分析。在MATLAB 中利用 fft 对信号进行快速傅立叶变换,得到信号的频谱特性。magX=abs(X);%把傅里叶变换后的复数值取模subplot(2,1,1);%图形分区plot(x);title(原始信号波
9、形);%绘制波形f=(0:2047)*fs/2/2048;%单位转换subplot(2,1,2);plot(f,magX(1:2048);title(原始信号频谱);其程序如下:x1,fs=audioread(000.wav);%读取语音信号x=x1(1:5000,1);%对双声道信号取单声道并取其 5000 点X=fft(x,4096);%对信号做 4096 点 FFT 变换magX=abs(X);%把傅里叶变换后的复数值取模5subplot(2,1,1);%图形分区plot(x);title(原始信号波形);%绘制波形f=(0:2047)*fs/2/2048;%单位转换subplot(2,
10、1,2);plot(f,magX(1:2048);title(原始信号频谱);sound(x1,fs)程序结果如下图:加噪语音信号并对其 FFT 频谱分析其程序如下:x,fs=audioread(000.wav);n=length(x);x_p=fft(x,n);f=fs*(0:n/2-1)/n;6figure(1)subplot(2,1,1);plot(x);title(原始语音信号采样后的时域波形);xlabel(时间轴)ylabel(幅值 A)subplot(2,1,2);plot(f,abs(x_p(1:n/2);title(原始语音信号采样后的频谱图);xlabel(频率 Hz);y
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