：基于MATLAB的IIR滤波器的语音信号去噪要点

滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，本次课程设计主要是录制一段语音信号对其进行加噪处理，然后利用IIR低通滤波器对加有随机噪声的语音信号进行滤波处理及时频谱分析，画出滤波之后的频谱图与时域波形，并对信号滤波处理前后进行分析比较，分析信号的变化。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，由仿真结果可以看出，所设计的滤波器能够实现对语音信号的语音有效去噪，并对滤波前后的语音信号进行对比。

关键词：去噪；滤波器；MATLAB

一语音信号去噪的设计任务................................................................................................ 错误！未定义书签。二语音信号去噪的基本原理. (3)

2.1 数字滤波器的基本设计方法 (3)

2.2 双线性变换法 (4)

2.3数字滤波器设计基本思想 (5)

2.4 数字滤波器的设计步骤 (6)

2.5采样定理 (7)

三基于MATLAB的仿真结果及结果分析 (10)

3.1 IIR高通滤波器的仿真 (10)

3.2 原始语音信号的录制 (10)

3.3 语音信号的时频域分析 (11)

3.4 加随机噪声后的时频域分析 (12)

3.5 滤波前后的时频域比较 (15)

总结 (17)

参考文献 (18)

致谢 (19)

附录 (20)

一 基本原理

1.1 数字滤波器的基本设计方法

IIR 数字滤波器的设计一般有两种方法：一个是借助模拟滤波器的设计方法进行。其设计步骤是，先设计模拟滤波器，再按照某种方法转换成数字滤波器。这种方法比较容易一些，因为模拟滤波器的设计方法已经非常成熟，不仅有完整的设计公式，还有完善的图表供查阅；另外一种直接在频率或者时域内进行，由于需要解联立方程，设计时需要计算机做辅助设计。其设计步骤是：先设计过渡模拟滤波器得到系统函数)(s H a ，然后将)(s H a 按某种方法转换成数字滤波器的系统函数)(z H [1]。为了保证转换后的)(z H 稳定且满足技术指标要求，对转换关系提出两点要求:

（1）因果稳定的模拟滤波器转换成数字滤波器，仍是因果稳定的。

（2）数字滤波器的频率相应模仿模拟滤波器的频响特性，s 平面的虚轴映射为z 平面的单位圆，相应的频率之间呈线性关系。

利用模拟滤波器成熟的理论设计IIR 数字滤波器的过程是：

(1)确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率p ω、通带最大衰减p α、阻带截止频率s ω、阻带最小衰减s α。

(2)将数字低通滤波器的技术指标转换成相应的模拟低通滤波器的技术指标。

(3)按照模拟低通滤波器的技术指标设计过渡模拟低通滤波器。

(4)用所选的转换方法，将模拟滤波器)(s H a 转换成数字低通滤波器系统函数)(z H 。 IIR 数字滤波器的设计流程图2-1如下： 变换 Ω Ω=ｇ（ω ）

变换 S=f （Z ）

图2-1 IIR 数字滤波器的设计步骤流程图[1]

成熟的模拟滤波器设计方法主要有脉冲响应不变法和双线性变换法。

模拟滤波器 技术指标 数字滤波器 技术指标

模拟滤波器 设计方法

模拟滤波器 )(S Ha

数字滤波器 )(Z H

2.2 双线性变换法

脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S 平面到Ｚ平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点，可以采用非线性频率压缩方法，将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T ～π/T 之间，再用z =e sT 转换到Z 平面上。也就是说，第一步先将整个S 平面压缩映射到S 1平面的-π/T ～π/T 一条横带里；第二步再通过标准变换关系

z =e s 1T 将此横带变换到整个Z 平面上去。这样就使S 平面与Z 平面建立了一一对应的单值关系，消除了多值变换性，也就消除了频谱混叠现象，映射关系如图2-2所示[2]。

图2-2双线性变换的映射关系[3]

为了将S 平面的整个虚轴j Ω压缩到S1平面j Ω1轴上的-π/T 到π/T 段上，可以通过以下的正切变换实现

??

? ??Ω=

Ω2tan 21T T （2-1） 式中,T 仍是采样间隔。

当Ω1由-π/T 经过0变化到π/T 时，Ω由-∞经过0变化到+∞，也即映射了整个j Ω轴。将式（2-1）写成 2/2/2/2/111.2T j T j T j T j e e e e T j Ω-ΩΩΩ+-=Ω （2-2）

将此关系解析延拓到整个S 平面和S1平面，令j Ω=s ，j Ω1=s 1，则得

T s T s T s T s T s T s i i i i i e

e T T s T e e e e T s ----+-=??? ??=+-=11.22tanh 2.2112/2/2/2/ （2-3） 再将S1平面通过以下标准变换关系映射到Z 平面

T s e z 1= （2-4）

o －11Z 平面jIm[z ]Re[z ]π / T j Ω1σ1

－π / T S 1平面S 平面j Ωσo

o

从而得到S 平面和Z 平面的单值映射关系为： 11

112--+-=z

z T s （2-5） s T s T s T s T z -+=-+

=222121 （2-6） 式（2-4）与式（2-5）是S 平面与Z 平面之间的单值映射关系[4]，这种变换都是两个线性函数之比，因此称为双线性变换

式（2-5）与式（2-6）的双线性变换符合映射变换应满足的两点要求。

首先,把z =e j ω，可得 Ω=??

? ??=+-=--j T j e e T s j j 2tan 2112ωωω （2-7） 即S 平面的虚轴映射到Z 平面的单位圆。

其次，将s =σ+j Ω代入式（2-7），得 Ω--Ω++=j T

j T z σσ22 （2-8） 因此 222222Ω+??? ??-Ω+??

? ??+=σσT T z （2-9）

由此看出，当σ<0时，|z |<1；当σ>0时，|z |>1。也就是说，S 平面的左半平面映射到Z 平面的单位圆内，S 平面的右半平面映射到Z 平面的单位圆外，S 平面的虚轴映射到Z 平面的单位圆上。因此，稳定的模拟滤波器经双线性变换后所得的数字滤波器也一定是稳定的。

1.3数字滤波器设计基本思想

一个数字滤波器可用它的系统函数H(z)来描述0

1()1M r r

r N

k

k k b z H z a z -=-==-∑∑， 或者用一个N 阶差分方程来描述，即01()()()M N

r k r k y n b x n r a y n k ===-+-∑∑[6]

因此，设计一个数字滤波器，实质上是寻找一组系数[ak,br] ，使其性能满足预定的技术要求，它是一个数学逼近问题,显然它与模拟滤波器的设计方法是完全一致的，只不过模拟滤波器的设计是在Z 平面上用数学逼近方法寻找近似于所需特性的H(s)，而数字滤波器的设计则在Z 平面上寻找合适的H(z)。确定了

[ak,br]，剩下的问题是设计一个具体的网络结构去实现它。可见数字滤波器设计的基本步骤如下：

（1）确定指标

在设计一个数字滤波器之前，必须首先根据工程实际的需要确定数字滤波器的技术指标。在很多实际应用中，数字滤波器常常用来实现选频操作。因此，指标一般在频域中给出，诸如通带截止频率wp 、阻带截止频率ws 、阻带内允许的最大衰减ap 、阻带内允许的最小衰减as 等。此外还必须确定采样周期T 或采样频率Fs 。

（2）逼近

确定了技术指标后，就可以建立一个目标数字滤波器模型。通常采用理想的数字滤波器模型。之后，利用数字滤波器的设计方法，设计出一个实际滤波器模型来逼近给定的目标。

（3）性能分析和计算机仿真

上两步的结果是得到以系统函数H(z)或单位冲激响应h(n)描述的数字滤波器。根据这个描述就可以分析其频率特性和相位特性，以验证设计结果是否满足指标要求；或者利用计算机仿真实现设计的滤波器，再分析滤波结果来判断。数字滤波器根据其单位冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即无限长冲激响应（IIR ）滤波器和有限长冲激响应（FIR ）滤波器。IIR 滤波器的特征是具有无限持续时间冲激响应。这种滤波器一般需要用递归模型来实现，因而有时也称之为递归滤波器。FIR 滤波器的冲激响应只能延续一定时间，在工程实际中可以采用递归的方式实现，也可以采用非递归的方式实现。数字滤波器的设计方法有多种，如脉冲响应不变法、双线性变换法、窗函数设计法、插值逼近法和Chebyshev 逼近法等等 [5]。

1.4 数字滤波器的设计步骤

（1）确定所需类型数字滤波器的技术指标：通带边界频率Fp 、通带最大衰减As ，阻带截止频率Fc 、阻带最小衰减Ap 。

（2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式

为Ω=2/T tan(0.5ω)

(3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。

（4）设计模拟滤波器。

（5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。

（6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。

MATLAB信号处理工具箱函数buttp buttor butter是巴特沃斯滤波器设计函数，其有5种调用格式，本课程设计中用到的是[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,’s’),该格式用于计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3dB截止频率wc。

MATLAB信号处理工具箱函数cheblap,cheblord和cheeby1是切比雪夫I型滤波器设计函数。我们用到的是cheeby1函数，其调用格式如下：

[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’)

[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’,’s’)

函数butter,cheby1和ellip设计IIR滤波器时都是默认的双线性变换法，所以在设计滤波器时只需要代入相应的实现函数即可.

1.5采样定理

(1)时域采样定理

频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)[8]。这是时域采样定理的一种表述方式。

时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM 时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fM的采样值来确定,即采样点的重复频率f ≥2fM。图为模拟信号和采样样本的示意图。

时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。

(2)频域采样定理

对于时间上受限制的连续信号f(t)（即当│t│>T时,f(t)=0,这里T=T2-T1是信号的持续时间），若其频谱为F（ω）,则可在频域上用一系列离散的采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔ω≦π / tm 。

(3) 采样频率

采样频率，也称为采样速度或者采样率，单位为赫兹（Hz）。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，常用的表示符号是 fs

采样时间，采样频率的倒数是采样周期，是采样之间的时间间隔。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。

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。

根据采样定理，只有采样频率高于声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。

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。

二实现框图

本次课程设计主要任务是对语音信号的简单处理。运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理.

其大概流程框图可如下表示：

语音信号采集

语音信号录入语音信号变换信号加噪语音信号滤波

效果显示、对比

三基于MATLAB的仿真结果及结果分析

3.1 IIR高通滤波器的仿真

程序见附录（1）

图3-1 高通滤波器

3.2 原始语音信号的录制

1.基本步骤

（1）设置采样频率Fs=11025；

（2）利用函数“wavrecord（15*Fs,Fs,'int16'）”命令进行录音；

（3）利用函数wavplay()重新播放，看看是否满足所要的效果；

（4）利用“wavwrite”进行保存，应记住保存路径，以便后面进行调用时能快速找到。需要指出的是利用MATLAB录的音已经是通过采样得到的数字信号

2.程序

>> Fs = 11025;%采样频率为11025

>> y = wavrecord(15*Fs, Fs, 'int16');%进行15秒-16bit的录音

>> wavplay(y,Fs);%重新播放录音

>> wavwrite(y,Fs,'xxx.wav');保存该录音，且名字为"xxx",格式为wav

>> wavwrite(y,'xxx.wav');

注：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。

3.3 语音信号的时频域分析

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)[9]

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。

程序见附录（2）

仿真图：

图3-2 原始信号的时域频谱图

3.4 加随机噪声后的时频域分析

对比本次试验中利用MATLAB中的随机函数(rand或randn)产生随机噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。

matlab函数randn：产生正态分布的随机数或矩阵的函数产生均值为0，方差σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。

用法[7]：

（1）Y = randn(n)：返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。

（2）Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n]) ：返回一个m*n的随机项矩阵。

（3）Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...])：产生随机数组。

（4） Y = randn(size(A))：返回一个和A有同样维数大小的随机数组。

（5）randn：返回一个每次都变化的数量。

下面一段程序实现了利用randn函数把一段随机噪音信号加入原始语音信号的信号处理过程：

程序见附录（3）

仿真图如下：

图3-3 原始信号时域频域图

图3-4 原始信号相位幅度图

图3-5 加随机噪声后语音信号的时域频谱图仿真结果分析：

IIR滤波器语音去噪处理

课程设计(论文) 题目基于IIR数字滤波器的有噪语音信号的 处理 课程设计（论文）任务书学院：电气工程学院 题目：基于IIR数字滤波器的有噪语音 信号的处理

起止时间：2016年10月25日至16年11月20日 学生姓名： 专业班级： 指导教师： 教研室主任： 院长： 2016年11 月20 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，IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。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，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信号处理工具处理工具箱可以有效快捷地设计IIR数字滤波器，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词：MATLAB；IIR滤波器；有噪音语音信号

Abstract: filter design plays an important role in digital signal processing, IIR filter is an important part of the filter design. Research based on MATLAB design and implementation of the noise processing of speech signal, the theory of knowledge of the integrated use of digital signal processing in time domain of speech signal plus noise, frequency domain analysis and filtering. Through theoretical derivation corresponding conclusion using MATLAB as a programming tool for computer implementation. In the design process, with Butterworth, Chebyshev and bilinear method of IIR digital filter design, and use MATLAB as a tool Complete the drawing calculation and graphic design. Through the simulation and frequency characteristic analysis on the design of filter, MATLAB signal processing tools processing toolbox can effectively and quickly design IIR digital filter based on the results of the performance indicators to meet the specified requirements. Keywords: MATLAB; IIR filter; noisy speech signal

语音信号处理与及其MATLAB实现分析

目录 摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 语音课设的意义 (3) 1.2 语音课设的目的与要求 (3) 1.3 语音课设的基本步骤 (3) 第二章设计方案论证 (5) 2.1 设计理论依据 (5) 2.1.1 采样定理 (5) 2.1.2 采样频率 (5) 2.1.3 采样位数与采样频率 (5) 2.2 语音信号的分析及处理方法 (6) 2.2.1 语音的录入与打开 (6) 2.2.2 时域信号的FFT分析 (6) 2.2.3 数字滤波器设计原理 (7) 2.2.4 数字滤波器的设计步骤 (7) 2.2.5 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 (8) 3.1 图形用户界面概念 (8) 3.2 图形用户界面设计 (8) 3.3 图形用户界面模块调试 (9) 3.3.1 语音信号的读入与打开 (9) 3.3.2 语音信号的定点分析 (9) 3.3.3 N阶高通滤波器 (11) 3.3.4 N阶低通滤波器 (12) 3.3.5 2N阶带通滤波器 (13) 3.3.6 2N阶带阻滤波器 (14) 3.4 图形用户界面制作 (15) 第四章总结 (18) 附录 (19) 参考文献 (24)

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MATLAB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。

语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设计的切比雪夫II型滤波器

课程设计任务书

语音信号滤波去噪——使用脉冲响应不变法设计的巴特沃斯滤波器 摘要本课程设计主要运用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理的结论。 关键词课程设计；滤波去噪；巴特沃斯滤波器；脉冲响应不变法；MATLAB 1 引言 本课程设计主要利用麦克风采集一段8000Hz，8k的单声道语音信号，并绘制波形观察其频谱，再用MATLAB利用脉冲响应不变法设计一个巴特沃斯滤波器，将该语音信号进行滤波去噪处理。 1.1 课程设计目的 《数字信号处理》课程设计是在学生完成数字信号处理和MATLAB的结合后的基本实验以后开设的。本课程设计的目的是为了让学生综合数字信号处理和MATLAB并实现一个较为完整的小型滤波系统。这一点与验证性的基本实验有本质性的区别。开设课程设计环节的主要目的是通过系统设计、软件仿真、程序安排与调试、写实习报告等步骤，使学生初步掌握工程设计的具体步骤和方法，提高分析问题和解决问题的能力，提高实际应用水平。 1.2课程设计的要求 （1）滤波器指标必须符合工程设计。 （2）设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。

（3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。 （4）独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告。 2 设计原理 用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。 2.1 IIR滤波器 I IR滤波器设计方法有间接法和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其设计步骤是：先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H（s），然后将H（s）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。FIR滤波器比鞥采用间接法，常用的方法有窗函数法、频率采样发和切比雪夫等波纹逼近法。对于线性相位滤波器，经常采用FIR 滤波器。 对于数字高通、带通滤波器的设计，通用方法为双线性变换法。可以借助于模拟滤波器的频率转换设计一个所需类型的过渡模拟滤波器，再经过双线性变换将其转换策划那个所需的数字滤波器。具体设计步骤如下： （1）确定所需类型数字滤波器的技术指标。 （2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式为Ω=2/T tan(0.5ω) (3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。 （4）设计模拟低通滤波器。 （5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。 （6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。 我们知道，脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。为了克服之一缺点，可以采用双线性变换法。 下面我们总结一下利用模拟滤波器设计IIR数字低通滤波器的步骤： （1）确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率、通带最大衰减，阻带截止频率、阻带最小衰减。

语音信号滤波去噪

一、设计的目的和意义 数字滤波器和快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础，是20世纪60年代形成的一系列数字信号处理的理论和算法。在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。而其中，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者，不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。利用Matlab中的信号处理工具箱，可以快速有效的设计各种数字滤波器。本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的相关理论知识，对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。而后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工作。 本次课程设计的课题为《基于DSP的语音信号滤波去噪》，运用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，给定相应技术指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理的结论。 二、设计原理： 2.1 巴特沃斯滤波器 巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。巴特沃斯滤波器的特性是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在组频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大。 其振幅平方函数具有如2-1式： 式中，N为整数，称为滤波器的阶数，N越大，通带和阻带的近似 性越好，过渡带也越陡。如下图2.1所示：

基于Matlab的语音信号处理与分析

系（院）物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期：2013 年5 月 目录 1 绪论.............................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.1课题背景及意义................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2国内外研究现状................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3本课题的研究内容和方法................................................................. 错误!未定义书签。 1.3.1 研究内容................................................................................ 错误!未定义书签。 1.3.2 开发环境................................................................................ 错误!未定义书签。 2 语音信号处理的总体方案............................................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统基本概述.................................................................................... 错误!未定义书签。 2.2 系统基本要求与目的........................................................................ 错误!未定义书签。 2.3 系统框架及实现................................................................................ 错误!未定义书签。 2.3.1 语音信号的采样.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.2 语音信号的频谱分析............................................................ 错误!未定义书签。 2.3.3 音乐信号的抽取.................................................................... 错误!未定义书签。 2.3.4 音乐信号的AM调制.............................................................. 错误!未定义书签。 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调............................................... 错误!未定义书签。 2.4系统设计流程图................................................................................. 错误!未定义书签。 3 语音信号处理基本知识................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1语音的录入与打开............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2采样位数和采样频率......................................................................... 错误!未定义书签。 3.3时域信号的FFT分析......................................................................... 错误!未定义书签。 3.4切比雪夫滤波器................................................................................. 错误!未定义书签。 3.5数字滤波器设计原理......................................................................... 错误!未定义书签。 4 语音信号实例处理设计................................................................................ 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................. 错误!未定义书签。

语音信号处理答案

二、问答题（每题分，共分） 、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科，语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面：一方面，从语言的产生和感知来对其进行研究，这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一 种信号来进行处理，包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法 和技术。 、语音识别的研究目标和计算机自动语音识别的任务是什么？ 语音识别技术，也被称为自动语音识别，()，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为 计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。 计算机自动语音识别的任务就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本 或命令的高技术。 、语音合成模型关键技术有哪些？ 语音合成是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所需的两项关键技术，该系统主要由三部分组成：文本分析模块、韵律生成模块和声学模块。.如何取样以精确地抽取人类发信的主要特征，.寻求什么样的网络特征以综合声道的频率响应，.输出合成声音的质量如何保证。 、语音压缩技术有哪些国际标准？ 二、名词解释（每题分，共分） 端点检测：就从包含语音的一段信号中，准确的确定语音的起始点和终止点，区分语音信号和非语音信号。 共振峰：当准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰。 语谱图：是一种三维频谱，它是表示语音频谱随时间变化的图形，其纵轴为频率，横轴为时间，任一给定的频率成分在给定时刻的强弱用相应点的灰度或色调的浓淡来表示。 码本设计：就是从大量信号样本中训练出好的码本，从实际效果出发寻找好的失真测度定义 公示，用最少的搜素和计算失真的运算量。 语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量 三、简答题（每题分，共分） 、简述如何利用听觉掩蔽效应。 一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。人耳的掩蔽效应一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声 音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者 说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。实验表明，—绝对闻阈值最小，即人耳对它的微弱声音最敏感；而在低频和高频区绝对闻阈值要大得多。在范围内闻阈随频率变化最不显著，即在这个范围内语言可储度最高。在掩蔽情况下，提高被掩蔽弱音的强度， 使人耳能够听见时的闻阈称为掩蔽闻阈(或称掩蔽门限)，被掩蔽弱音必须提高的分贝值称为 掩蔽量(或称阈移)。 、简述时间窗长与频率分辨率的关系。 采样周期、窗口长度和频率分辨率△之间存在下列关系：△(*) 可见，采样周期一定时，△随窗口宽度的增加而减少，即频率分辨率相应得到提高，但同时时间分辨率降低；如果窗口取短，频率分辨率下降，而时间分辨率提高，因而二者是矛盾的。 、简述时域分析的技术（最少三项）及其在基因检测中的应用。（）

滤波器语音信号去噪要点

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班 姓名：王兴栋 学号：10250114 指导教师：陈海燕 成绩：

摘要 语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。 关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波

前言 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。

语音信号处理 (第2版)赵力 编著 语音信号处理勾画要点

语音信号处理（第2版）赵力编著 重点考点 第2章语音信号处理的基础知识 1.语音（Speech）是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。可以这样定义语音：语音是由一连串的音组成语言的声音。 2.人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。 3.语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。其中，音色也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。音调是指声音的高低，它取决于声波的频率。声音的强弱叫音强，它由声波的振动幅度决定。声音的长短叫音长，它取决于发音时间的长短。 4.说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。音素是语音发音的最小单位。任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素。 5.元音的另一个重要声学特性是共振峰（Formant）。共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。 6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音，更重要的因素是共振峰频率的高低。 7.浊音的声带振动基本频率称基音周期（或基音频率），F0表示。 8.人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉掩蔽效应。 9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。 10.激励模型：一般分成浊音激励和清音激励。浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。 11.声道模型：一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。按此观点推导出的叫“声管模型”。另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。 12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型：激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。 13.语谱图：人们致力于研究语音的时频分析特性，把和时序相关的傅立叶分析的显示图形。 第三章语音信号分析 1.贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。 2.语音信号的数字化一般包括放大及增益控制、反混叠滤波、采样、A/D变换及编码（一般就是PCM码）；预处理一般包括预加重、加窗和分帧等。 3.预滤波的目的有两个：

MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序

%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析[y,fs,bits]=wavread('C:\Documentsand?Settings\Administrator\桌面\cuocuo.wav'); %??sound(y,fs)??????%回放语音信号 n=length(y)??%选取变换的点数? y_p=fft(y,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(1) subplot(2,1,1); plot(y);????????????????????%语音信号的时域波形图 title('原始语音信号采样后时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_p(1:n/2)));?????%语音信号的频谱图 title('原始语音信号采样后频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值'); %对音频信号产生噪声 ??L=length(y)????????%计算音频信号的长度 ??noise=0.1*randn(L,2);??%产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数） ??y_z=y+noise;????????%将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理??? ??%sound(y_z,fs) %对加噪后的语音信号进行分析 n=length(y);??%选取变换的点数? y_zp=fft(y_z,n);??????%对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n;???%对应点的频率 figure(2) subplot(2,1,1); plot(y_z);????????????????????%加噪语音信号的时域波形图 title('加噪语音信号时域波形'); xlabel('时间轴') ylabel('幅值A') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));?????%加噪语音信号的频谱图 title('加噪语音信号频谱图'); xlabel('频率Hz'); ylabel('频率幅值');

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计 摘要：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。语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,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。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。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，

利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是： 2.1．采集语音信号。 2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。 2.6．对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7．设计图形用户界面（包含以上功能）。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等，以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更

《语音信号处理》期末考试试题

2011-2012学年第一学期 《语音信号处理》期末考试试题（A） 适用班级：时量：120分钟闭卷记分： 考生班级：姓名：学号： 注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上无效！ 一、填空题：（共7小题，每空2分，共20分） 1、矢量量化系统主要由编码器和组成，其中编码器主要 是由搜索算法和构成。 2、基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰 模型：级联型、并联型和。 3、语音编码按传统的分类方法可以分为、和混合 编码。 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的和人 的听觉感知机理。 5、汉语音节一般由声母、韵母和三部分组成。 6、人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时 频分析特性；另一个是人耳听觉的效应。 7、句法的最小单位是，词法的最小单位是音节，音节可 以由构成。 二、判断题：（共3小题，每小题2分，共6分）

1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比 特数，从而使编码速率大幅降低。（） 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，一般都是根据 语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激 励信号源。（） 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性，能自适应地随着输 入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。（） 三、单项选择题：（共3小题，每小题3分，共9分） 1、下列不属于衡量语音编码性能的主要指标是（）。 （A）编码质量（B）矢量编码（C）编码速率（D）坚韧性 2、下列不属于编码器的质量评价的是（） （A）MOS （B）DAM（C）DRT（D）ATC 3、限词汇的语音合成技术已经比较成熟了，一般我们是采用（） 作为合成基元。 （A）词语（B）句子（C）音节（D）因素 四、简答题：（共2小题，每小题12分，共24分） 1、画出矢量量化器的基本结构，并说明其各部分的作用。 2、试画出语音信号产生的离散时域模型的原理框图，并说明各 部分的作用。 五、简答题：（共5小题，前三小题，每题5分，后两小题，每题10分，共35分） 1、线性预测分析的基本思想是什么？

语音信号处理matlab实现

短时能量分析matlab源程序： x=wavread('4.wav'); %计算N=50，帧移=50时的语音能量 s=fra(50,50,x);%对输入的语音信号进行分帧，其中帧长50，帧移50 s2=s.^2;%一帧内各种点的能量 energy=sum(s2,2);%求一帧能量 subplot(2,2,1); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=50'); axis([0,500,0,30]) %计算N=100，帧移=100时的语音能量 s=fra(100,100,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,2); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=100'); axis([0,300,0,30]) %计算N=400，帧移=400时的语音能量 s=fra(400,400,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,3); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=400'); axis([0,60,0,100]) %计算N=800，帧移=800时的语音能量 s=fra(800,800,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,4); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=800'); axis([0,30,0,200]) 分帧子函数： function f=fra(len,inc,x) %对读入语音分帧，len为帧长，inc为帧重叠样点数，x为输入语音数据 fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1);%计算帧数 f=zeros(fh,len);%设一个零矩阵，行为帧数，列为帧长 i=1;n=1; while i<=fh %帧间循环 j=1; while j<=len %帧内循环 f(i,j)=x(n); j=j+1;n=n+1; end n=n-len+inc;%下一帧开始位置 i=i+1; end

(完整)《语音信号处理》期末试题总结,推荐文档

2011-2013学年 《语音信号处理》期末考试试题 适用班级：时量：120分钟闭卷记分： 考生班级：姓名：学号： 注：答案全部写在答题纸上，写在试卷上无效！ 一、填空题：（每空2分） 1、矢量量化系统主要由编码器和译码器组成，其中编码器主要是由搜索算法和码书构成。P101 2、基于物理声学的共振峰理论，可以建立起三种实用的共振峰模型：级联型、并联型和混合型。P18 3、语音编码按传统的分类方法可以分为波形编码、参数编码和混合编码。P137 4、对语音信号进行压缩编码的基本依据是语音信号的冗余度和人的听觉感知机理。 P137-138 5、汉语音节一般由声母、韵母和声调三部分组成。P10 6、人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉的掩蔽效应。P22 7、句法的最小单位是词，词法的最小单位是音节，音节可以由音素构成。P9 8、复倒谱分析中避免相位卷绕的算法，常用的有微分法和最小相位信号法。P62 9、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是利用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，包括语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别和语音增强等五大分支。P3 10、语音信号处理也可以简称为语音处理，它是以数字信号处理和语音学为基础而形成的一个综合新的学科，包括发音语音学、声学语音学、听觉语音学和心理学等四大分支。P2，6 11、语音的四大要素：音质、音调、音强和音长。P9 12、人类发音过程有三类不同的激励方式，因而能产生三类不同的声音，即浊音、清音、和爆破音。P8 13、元音的一个重要声学特性是共振峰，它是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率的位置和频带宽度。 14、语音信号的倒谱分析就是求取语音倒谱特征参数的过程，它可以通过同态信号处理来实现。P56 二、判断题：（每小题2分）√× 1、预测编码就是利用对误差信号进行编码来降低量化所需的比特数，从而使编码速率大幅降低。（×）P143 2、以线性预测分析-合成技术为基础的参数编码，一般都是根据语音信号的基音周期和清/浊音标志信息来决定要采用的激励信号源。（×）P181 3、自适应量化PCM就是一种量化器的特性，能自适应地随着输入信号的短时能量的变化而调整的编码方法。（×）P142 4、线性预测法正是基于全极点模型假定，采用时域均方误差最小准则来估计模型参数的。（×）P72 5、波形编码是依赖模型假定的语音编码方法。（×）P137 6、掩蔽效应是使一个声音A能感知的阀值因另一个声音B的出现而提高的现象，这时A叫

基于MATLAB的语音信号滤波处理

基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目：基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程：数字信号处理 学院：电气工程学院 班级： 学生： 指导教师： 二O一三年十二月

目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录

一、引言 随着Matlab仿真技术的推广，我们可以在计算机上对声音信号进行处理，甚至是模拟。通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音，并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号，画出原始信号频谱图及时频图，确定滤波器类型及相关指标； 2.按照类型及指标要求设计出滤波器，画出滤波器幅度和相位响应，分析该滤波器是否符合要求； 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理，画出滤波后信号的频谱图及时频图； 4.对滤波前的信号进行分析比对，评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析

分析信号的谱图可知，噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高，而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此，可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器： ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下： fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);

基于MATLAB的有噪声语音信号处理毕设

大学本科毕业设计论文 基于MATLAB的有噪声语音信号处理

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。Matｌａｂ功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。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

Abｓtｒａｃt ?Filｔeｒdesiｇｎin ｄｉgｉtal sｉgnal proｃeｓsiｎｇplａysａn eｘtre ｍeｌｙiｍportａnt rｏle, FIR digital filtｅrs ａｎd IIR filter is an importａn ｔpaｒt of filter design.Matlab is ｐowｅrful,easy to ｌｅaｒn,pｒｏgｒａmming eｆfiｃieｎcｙ，which wａs wｅlcomｅd bｙthｅmajority oｆsc ｉentistｓ. Matlab alsｏhaｓ a particuｌar signaｌaｎalysis tｏolbｏx，it need notｈaｖe stronｇprｏgraｍminｇｓkiｌls can be easily signal anａlyｓiｓ, proｃesｓｉng aｎd design. Usｉng MATＬAB Signal Ｐroｃessing Toolbｏx can ｑｕickly anｄeｆficieｎtly design ａｖariｅtｙof digｉtaｌｆiltｅrs. ＭＡTLAB ｂaseｄon the noｉse issｕｅｓｐeech sｉｇnal processing deｓｉgn and ｉｍｐlｅmｅｎtation of digｉtal sｉgｎaｌprocessｉｎg inｔegrated use of ｔhe thｅoｒｅｔical knｏwlｅdge oｆtｈe ｓｐeecｈsｉｇｎal pｌus noiｓe, tｉme domaiｎ, frequencｙｄoｍaiｎanalysis ａnｄfiltering. Theｃorreｓponｄinｇresｕlts ｏbtａineｄthrougｈtheｏｒeticaｌｄerｉｖatｉon, ａnd thｅn use MATＬAB as a pｒogramｍing tooｌfor compuｔer iｍｐlementation．Iｍpleｍenｔｅd iｎthe desｉgn process，usinｇtｈｅｗindｏw function methoｄｔｏｄesiｇn FIR digiｔal fｉｌteｒs wｉｔh Butｔｅｒwortｈ, Chebyshev anｄbilinear Reｆｏｒm IIR dｉgｉtal filter dｅｓign ａｎd use ｏｆMATLAB ａs ａｓupplemenｔary tｏｏl to cｏｍｐｌete thｅcalculation and graphｉc dｅsiｇn Ｄrａwiｎg. Throughｔｈｅsimulａtion of ｔｈｅdesigned filter aｎd the fｒｅｑuenｃy anａlysis shoｗs thaｔuｓｉｎｇMatｌabＳｉｇnal Processing Toolbox can qｕickly and easily dｅsign digiｔal fｉlters FIR anｄIIR，the ｐroceｓｓis sｉｍple aｎd coｎvenｉent, the reｓuｌts of the perfｏrmaｎce iｎdｉcａtｏrs to ｍｅｅｔｔhe spｅｃｉfieｄrｅqｕirｅｍents. ? Kｅywｏrｄs: diｇiｔａl filｔer; ＭAＴLAB；Chebysｈev；Buttｅrｗｏrth；