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1、吉林工程技术师范学院信息工程学院数字信号处理课程设计报告题 目：语音数字信号处理与分析及Matlab实现专 业： 电子信息工程 班 级： 姓 名： 学 号： 指导教师： 时 间： 2013/11/4-2013/11/22 目 录第一章 绪 论11.1 设计的目的及意义11.2 设计要求11.3 设计内容21.3.1 理论依据及信号采集21.3.2 构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析21.3.3 数字滤波器的设计及信号处理2第二章 信号频谱分析42.1原始信号及频谱分析42.2加入干扰噪声后的信号及频谱分析5第三章 数字滤波器的设计73.1 高通滤波器的设计73.2 低通滤波器的设计73.3
2、 带通滤波器的设计83.4 带阻滤波器的设计9第四章 GUI用户图形界面设计114.1 GUI的基本设计流程114.2 数字滤波器的实现164.2.1 高通滤波器的实现164.2.2 低通滤波器的实现174.2.3 带通滤波器的实现174.2.4 带阻滤波器的实现18第五章 课程设计总结22参考文献I附录I 第一章 绪 论1.1 设计的目的及意义目的:通过数字信号处理课程设计,使学生深入了解和掌握噪声信号的频谱分析,进一步明确了数字滤波器设计方法和实际应用,为下一步学习和工作打下良好的基础。意义:语音信号处理是一门新兴的边缘学科，它和认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能等学
3、科有着紧密的联系。语音信号处理的发展依赖于这些学科的发展，而语音信号处理技术的进步也会促进这些领域的进步。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行处理。由于MATLAB是一种面向科学和工程计算的高级语言，允许用数字形式的语言编程，又有大量的库函数，所以编程简单、编程效率高、易学易懂。我们可以对信号进行加噪和去噪、滤波、截取语音等。1.2 设计要求 要求利用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。 1、对采集的语音信号进行频谱分析
4、。 2、对原采集的语音信号加入干扰噪声并对其进行频谱分析。 3、设计合适的滤波器。1.3 设计内容1.3.1 理论依据及信号采集根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需理论（采样频率、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。采集语音信号，把语音信号保存为.wav文件，长度小于3秒，并对语音信号进行采样；录制的软件可以使用Windows自带的录音机，或者也可以使用其他专业的录音软件，录制时需要配备录音硬件，为了方面比较，需要在安静、无噪音、干扰小的环境下录，并对其进行FFT频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。1.3.2 构造受干
5、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。1.3.3 数字滤波器的设计及信号处理 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。 用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。对铝箔后的语音信号进行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，对所得结果的滤波器性能进行频谱分析，阐明原因，得出结论。设计处理系
6、统的用户界面，在所设计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。 第二章 信号频谱分析2.1原始信号及频谱分析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。编程详见附录结果如图2-1-1 图2-1-1 原始信号的图形已知一个语音信号，数据采样频率为100Hz，试分别绘制N=128点DFT的幅频图和N=1024点DFT幅频图。编程详见附录结果如图2-1-2 图2-1-2 N=128点DFT的幅频图和N=1024点DFT幅频图 上图（a）、(b)为N=128点幅频谱图，(c)、(d)为N=1024点幅频谱图。由于采
7、样频率f=100Hz，故Nyquist频率为50Hz，（a）、(c)是0100Hz频谱图，(b) 、(d)是050Hz频谱图。由（a）或(c)可见，整个频谱图是以Nyquist频率为轴对称的。因此利用fft对信号做频谱分析，只要考察0Nyquist频率（采样频率一半）范围的幅频特性。比较（a）和(c)或(b)和 (d)可见，幅值大小与fft选用点数N有关，但只要点数N足够不影响研究结果。从上图幅频谱可见，信号中包括15Hz和40Hz的正弦分量。2.2加入干扰噪声后的信号及频谱分析若信号长度T=25.6s，即抽样后x(n)点数为T/Ts=256，所得频率分辨率为Hz，以此观察数据长度N的变化对D
8、TFT分辨率的影响：编程详见附录结果如图2-2-1 图2-2-1 加入干扰噪声后的信号及频谱分析第三章 数字滤波器的设计3.1 高通滤波器的设计 N阶高通滤波器的设计，高通滤波器是一个使高频率比较容易通过而阻止低频率通过的系统。它去掉了信号中不必要的低频成分或者说去掉了低频干扰。其特性在时域及频域中可分别用冲激响应及频率响应描述。后者是用以频率为自变量的函数表示，一般情况下它是一个以复变量为自变量的的复变函数，以表示。它的模和幅角为角频率的函数，分别称为系统的“幅频响应”和“相频响应”，它分别代表激励源中不同频率的信号成分通过该系统时所遇到的幅度变化和相位变化。可以证明，系统的“频率响应”就是
9、该系统“冲激响应”的傅里叶变换。当线性无源系统可以用一个N阶线性微分方程表示时，频率响应为一个有理分式，它的分子和分母分别与微分方程的右边和左边相对应。3.2 低通滤波器的设计 N阶低通滤波器的设计，低通滤波器是容许低于截止频率的信号通过， 但高于截止频率的信号不能通过的电子滤波装置。对于不同滤波器而言，每个频率的信号的强弱程度不同。当使用在音频应用时，它有时被称为高频剪切滤波器, 或高音消除滤波器。低通滤波器概念有许多不同的形式，其中包括电子线路（如音频设备中使用的hiss 滤波器）、平滑数据的数字算法、音障（acoustic barriers）、图像模糊处理等等，这两个工具都通过剔除短期波
10、动、保留长期发展趋势提供了信号的平滑形式。低通滤波器在信号处理中的作用等同于其它领域如金融领域中移动平均数（moving average)所起的作用；低通滤波器有很多种，其中，最通用的就是巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器。低通滤波器允许从直流到某个截止频率 的信号通过。将通用滤波器二阶传递函数的高通和带通系数均设为零，即得到一个二阶低通滤波器传递公式。对于高于的频率，信号按该频率平方的速率下降。在频率处，阻尼值使输出信号衰减。您可以级联多个这样的滤波器部分来得到一个更高阶的（更陡峭的转降）滤波器。假定设计要求一个截止频率为10kHz的四阶贝塞尔(Bessel) 低通滤波器。根据参考文献1，每部分
11、的转降频率分别为16.13及18.19 kHz，阻尼值分别为1.775及0.821，并且这两个滤波器分区的高通、带通和低通系数分别为0、0与1。可以使用这两个带有上述参数的滤波器部分来实现所要求的滤波器。截止频率为输出信号衰减3 dB的频率点。3.3 带通滤波器的设计 2N阶带通滤波器设计，带通滤波器（band-pass filter）是一个允许特定频段的波通过同时屏蔽其他频段的设备。比如RLC振荡回路就是一个模拟带通滤波器。带通滤波器是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带阻滤波器的概念相对。一个模拟带通滤波器的例子是电阻-电感-电容电路(RLC
12、 circuit)。这些滤波器也可以用低通滤波器同高通滤波器组合来产生。一个理想的带通滤波器应该有一个完全平坦的通带，在通带内没有放大或者衰减， 有源带通滤波器电路并且在通带之外所有频率都被完全衰减掉，另外，通带外的转换在极小的频率范围完成。实际上，并不存在理想的带通滤波器。滤波器并不能够将期望频率范围外的所有频率完全衰减掉，尤其是在所要的通带外还有一个被衰减但是没有被隔离的范围。这通常称为滤波器的滚降现象，并且使用每十倍频的衰减幅度的dB数来表示。通常，滤波器的设计尽量保证滚降范围越窄越好，这样滤波器的性能就与设计更加接近。然而，随着滚降范围越来越小，通带就变得不再平坦，开始出现“波纹”。这
13、种现象在通带的边缘处尤其明显，这种效应称为吉布斯现象。除了电子学和信号处理领域之外，带通滤波器应用的一个例子是在大气科学领域，很常见的例子是使用带通滤波器过滤最近3到10天时间范围内的天气数据，这样在数据域中就只保留了作为扰动的气旋。在频带较低的剪切频率和较高的剪切频率之间是共振频率，这里滤波器的增益最大，滤波器的带宽就是和之间的差值。3.4 带阻滤波器的设计 2N阶带阻滤波器的设计，阻滤波器是指能通过大多数频率分量、但将某些范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带通滤波器的概念相对。其中点阻滤波器（notch filter）是一种特殊的带阻滤波器，它的阻带范围极小，有着很高的Q值（Q Fa
14、ctor）。带阻滤波器是指能通过大多数频率分量、但将某些范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带通滤波器说明的概念相对。其中点阻滤波器（notch filter）是一种特殊的带阻滤波器，它的阻带范围极小，有着很高的Q值（Q Factor）。 将输入电压同时作用于低通滤波器和高通滤波器，再将两个电路的输出电压求和，就可以得到带阻滤波器，如下图所示。其中低通滤波器的截止频率 应小于高通滤波器的截止频率 ，因此，电路的阻带为( - )。带阻滤波器分为腔体带阻滤波器、LC带阻滤波器和有源带阻滤波电路实用电路常利用无源低通滤波器和高通滤波器并联构成无源带阻滤波电路，然后接同相比例运算电路，从而得到有源
15、带阻滤波电路。 以上几种滤波，我们都可以从信号滤波前后的波形图以及频谱图上看出变化。当然，也可以用sound()函数来播放滤波后的语言，从听觉上直接感受语音信号的变化，但由于人耳听力的限制，有些情况下我们是很难听出异同的。同样，通过函数的调用，也可以将信号的频谱进行“分离观察”，如显出信号的幅值或相位。下面，通过改变系统函数的分子与分母系数比，来观察信号滤波前后的幅值与相位。并且使结果更加明显，使人耳得以很容易的辨听。第四章 GUI用户图形界面设计4.1 GUI的基本设计流程打开MATLAB软件,文件-新建-GUI,如图4-1-1,即可出现图4-1-2 图4-1-1 新建GUI 图4-1-2
16、GUIDE Quick Start点击OK，即可出现图4-1-3 GUI界面 图4-1-3 GUI界面点击FilePreferences,如图4-1-4，即可出现图4-1-5 图4-1-4 改变图形界面将Show names in component palette 勾选即可出现出现图4-1-5，点击OK，即可出现图4-1-6 图4-1-5 GUI Preferences 图4-1-6 GUI绘制界面用Push Button按键及Axes按键绘制如图4-1-7图 图4-1-7 整体界面右击Push Button按键，选择View CallbacksCallback，如图4-1-8 图4-1-8
17、 设置回调函数保存，如图4-1-9 图4-1-9 保存文件将程序输入进去，如图4-1-10所示 图4-1-10 输入回调函数保存并且运行即可出现图形4.2 数字滤波器的实现4.2.1 高通滤波器的实现高通滤波器是一个使高频率比较容易通过而阻止低频率通过的系统。它去掉了信号中不必要的低频成分或者说去掉了低频干扰。其特性在时域及频域中可分别用冲激响应及频率响应描述。一般情况下它是一个以复变量为自变量的的复变函数，以表示。它的模和幅角为角频率的函数，分别称为系统的“幅频响应”和“相频响应”，GUI界面成图如图4-2-1 图4-2-1 高通滤波器图形4.2.2 低通滤波器的实现低通滤波器是容许低于截止
18、频率的信号通过， 但高于截止频率的信号不能通过的电子滤波装置对于不同滤波器而言，每个频率的信号的强弱程度不同。当使用在音频应用时，它有时被称为高频剪切滤波器, 或高音消除滤波器。GUI界面成图如图4-2-2 图4-2-2 低通滤波器图形4.2.3 带通滤波器的实现带通滤波器（band-pass filter）是一个允许特定频段的波通过同时屏蔽其他频段的设备。比如RLC振荡回路就是一个模拟带通滤波器。带通滤波器是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带阻滤波器的概念相对。一个模拟带通滤波器的例子是电阻-电感-电容电路(RLC circuit)。这些滤波
19、器也可以用低通滤波器同高通滤波器组合来产生。GUI界面成图如图4-2-3 图4-2-3 带通滤波器图形4.2.4 带阻滤波器的实现阻滤波器是指能通过大多数频率分量、但将某些范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带通滤波器的概念相对。因此，电路的阻带为( - )。带阻滤波器分为腔体带阻滤波器、LC带阻滤波器和有源带阻滤波电路，实用电路常利用无源低通滤波器和高通滤波器并联构成无源带阻滤波电路，然后接同相比例运算电路，从而得到有源带阻滤波电路。 图4-2-4 带阻滤波器图形 编程详见附录结果如图4-2-5 图4-2-5 改变系数比之后的图形 滤波后，编程详见附录结果如图4-2-6 图4-2-6 滤
20、波后的图形可以听到声音明显变得高亢了。从上面的波形与幅值（即幅频）图，也可看出，滤波后的幅值变成了滤波前的20倍。编程详见附录 得图4-2-7 图4-2-7 滤波后相位谱图形可以看到相位谱没什么变化。 第五章 课程设计总结通过本学期对语音信号处理这门课程的学习，是我对信号处理有了更深的了解，同时极大的提高了我对语音信号的兴趣。课堂学习主要注重于理论知识，而我们要将所学知识应用于实际，在此阶段，课程设计便是最好的选择了，通过课程设计，我们可以温习我们所学的理论知识，同时为将理论知识运用于实际搭建了一个很好的平台，不仅如此，通过这次的课程设计，使我知道了在当今的信息技术如此发达的世界中，我们必须运
21、用多种渠道，去学习研究。并要很好的运用计算机和一些软件，只有这样，我们才能更好地、精确地、快速地解决问题。还有就是提高了自主解决问题的能力。 这次的课程设计也不例外。虽然我们以前学了一点MATLAB，不少课本上也有提到过 MATLAB，但是我们还是不怎么熟练，通过这次自动控制原理课程让我更好地学会了如何去使用这个软件。自动控制原理的知识在课堂上掌握的也不是很好，所以这次课程设计对于我来说真是难度不小啊。在很多人眼中为期两周的课程设计或许是一种煎熬，这是可以理解的，在这两周当中，我们不仅要完成这个课程设计，而且还要学习其他专业课。 每一次课程设计都会学到不少东西，这次当然也不例外。不但对自动控制
22、原理的知识巩固了，也加强了MATLAB 这个强大软件使用的学习，这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多编程问题，最后在自己和同学相互协助下，终于迎刃而解了。课程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，着是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程”千里之行始于足下”，通过这次课程设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义我今天认真的进行课程设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础同样十分感谢XXX、XXX老师在此次实验中给我提出的建议与不足，老师严谨细致、一丝不苟的作风一直是我工作、学习中的榜样；老师循循善诱的教导和不拘一格的思路给予我无尽的启迪
23、；这次模具设计的每个实验细节和每个数据，都离不开老师您的细心指导。而您开朗的个性和宽容的态度，帮助我能够很顺利的完成了这次课程设计。参考文献1 赵力.语音信号处理.北京：机械工业出版社，2003.2 胡航.语音信号处理.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2000.3 姚天任.数字语音处理.武汉：华中科技大学出版社，2003.4 杨行峻,迟惠生等.语音信号处理.北京：电子工业出版社，19955 刘卫国.MATLAB程序设计教程.中国水利水电出版社，20056 朱衡君.MATLAB语言及实践教程(第二版).清华大学出版社，2009.87 张静.MATLAB语言的应用.电子工业出版社，20078 蔡莲红
24、,黄德智,蔡锐.语音技术基础与应用.北京：清华大学出版社，2003.9 王炳锡,屈单,彭煊.实用语音识别基础.北京：机械工业出版社，2005.10 易克初,田斌,付强.语音信号处理.北京：国防工业出版社,2000.11 韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理.北京：清华大学出版社,2004.附录x,fs,bits=wavread(jing.wav,1024 5120); sound(x,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(
25、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);x=wavread(jing.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);grid subplot(222);plot(f(1:N/2),magy(
26、1:N/2); xlabel(频率(Hz);ylabel(幅值); title(N=128(b);grid fs=100;N=1024; y=fft(x,N); magy=abs(y); f=(0:length(y)-1)*fs/length(y); subplot(223);plot(f,magy); xlabel(频率(Hz);ylabel(幅值); title(N=1024(c);grid subplot(224);plot(f(1:N/2),magy(1:N/2); xlabel(频率(Hz);ylabel(幅值); title(N=1024(d);gridx,fs,bits=wavr
27、ead(jing.wav); N=256; f=0:fs/N:fs/2-1/N; X=fft(x);X=abs(X); subplot(211) plot(f(45:60),X(45:60);grid xlabel(Hz),ylabel(|H(ejw)|) N=N*4; f=0:fs/N:fs/2-1/N; X=fft(x);X=abs(X); subplot(212) plot(f(45*4:4*60),X(4*45:4*60);grid xlabel(Hz),ylabel(|H(ejw)|)x=wavread(jing.wav); sound(x);N=5;wc=0.3;b,a=butte
28、r(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);ti
29、tle(FIR 滤波后信号的频谱);x=wavread(jing.wav);sound(x);N=5;wc=0.3,0.6; b,a=butter(N,wc);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); s
30、ubplot(325);plot(z);title(FIR 滤波后信号的波形); subplot(326);plot(Z);title(FIR 滤波后信号的频谱);x=wavread(jing.wav);sound(x);N=5;wc=0.2,0.7;b,a=butter(N,wc,stop);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); s
31、ubplot(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 滤波后信号的频谱);x=wavread(jing.wav);sound(x);b=100;a=5;y=filter(b,a,x);X=fft(x,4096); subplot(221);plot(x);title(滤波前信号的波形); subplot(222);plot(abs(X);title(滤波前信号的幅值);Y=f
32、ft(y，4096); subplot(223);plot(y);title(滤波后信号的波形); subplot(224);plot(abs(Y);title(滤波后信号的幅值); sound(y); figure, subplot(211);plot(angle(X);title(滤波前信号相位); subplot(212);plot(angle(Y);title(滤波后信号相位); 精品文档 精品文档 精品资料 精品文档- 精品资料6a*CZ7H$dq8KqqfHVZFedswSyXTy#&QA9wkxFyeQ!djs#XuyUP2kNXpRWXmA&UE9aQGn8xp$R#͑
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