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文檔簡(jiǎn)介
1、<p><b> 目 錄</b></p><p><b> 摘 要Ⅰ</b></p><p><b> 1. 設(shè)計(jì)原理1</b></p><p> 1.1 設(shè)計(jì)的目的及要求2</p><p> 1.2 課題的研究意義 2</p>&l
2、t;p><b> 2. 設(shè)計(jì)原理3</b></p><p> 2.1 采樣頻率3</p><p> 2.2 采樣位數(shù)3</p><p> 2.3 采樣定理3</p><p> 2.4 時(shí)域信號(hào)的FFT分析3 </p><p> 2.5 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)原理和方法4 &l
3、t;/p><p> 2.6 各種不同類型濾波器的性能比較4</p><p> 3. 設(shè)計(jì)內(nèi)容 4</p><p> 3.1語(yǔ)音信號(hào)的錄入與提取 5</p><p> 3.2 加噪處理(高頻噪音)6</p><p> 3.3 設(shè)計(jì)窗函數(shù)帶阻濾波器8</p><p> 3.4 濾波
4、處理9</p><p> 3.5 加躁處理(低頻噪音)11</p><p> 3.6 設(shè)計(jì)橢圓函數(shù)高通濾波器濾波處理13</p><p><b> 參考文獻(xiàn)15</b></p><p><b> 摘 要</b></p><p> 語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)
5、處理技術(shù)和語(yǔ)音學(xué)知識(shí)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的新興的學(xué)科,是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。通過(guò)語(yǔ)音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。</p><p> Matlab語(yǔ)言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件,它可以將聲音文件變換為離散的數(shù)據(jù)文件,然后利用其強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù),如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時(shí)域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等,它的信號(hào)處理
6、與分析工具箱為語(yǔ)音信號(hào)分析提供了十分豐富的功能函數(shù),利用這些功能函數(shù)可以快捷而又方便地完成語(yǔ)音信號(hào)的處理和分析以及信號(hào)的可視化,使人機(jī)交互更加便捷。信號(hào)處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。</p><p> 本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)用電腦自帶的錄音機(jī)采集了一段語(yǔ)音,對(duì)其進(jìn)行了時(shí)域分析,頻譜分析,分析語(yǔ)音信號(hào)的特性。并應(yīng)用matlab平臺(tái)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)加入了不同的噪聲,進(jìn)一步用窗函數(shù)法,橢圓函數(shù)法分別設(shè)計(jì)了一個(gè)帶阻濾波器和一個(gè)高
7、通濾波器,然后對(duì)加噪的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理。最后對(duì)比濾波前后的語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域和頻域特性,回放加噪語(yǔ)音信號(hào)和去噪語(yǔ)音信號(hào)。對(duì)比研究處理前和處理后的聲音的不同。</p><p> 【關(guān)鍵詞】 語(yǔ)音信號(hào);頻域特性; 時(shí)域特性; 濾波器</p><p><b> 1.設(shè)計(jì)目的和要求</b></p><p> 1.1 設(shè)計(jì)目的及要求</p&g
8、t;<p> 本次課程設(shè)計(jì)要求利用MATLAB對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理和分析,要求學(xué)生采集語(yǔ)音信號(hào)后,在MATLAB軟件平臺(tái)進(jìn)行頻譜分析,并對(duì)速配采集的語(yǔ)音信號(hào)加入干擾噪聲,對(duì)加入噪聲的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,設(shè)計(jì)合適的濾波器濾除噪音,恢復(fù)信號(hào)。</p><p> 1.2 課題的研究意義</p><p> 語(yǔ)言是我們?nèi)祟愃赜械墓δ?,它是傳承和記載人類幾千年文明史,沒(méi)有語(yǔ)言就沒(méi)有我
9、們今天人類的文明。語(yǔ)音是語(yǔ)言最基本的表現(xiàn)形式,是相互傳遞信息最重要的手段,是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。</p><p> 語(yǔ)音信號(hào)處理屬于信息科學(xué)的一個(gè)重要分支,大規(guī)模集成技術(shù)的高度發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速前進(jìn),推動(dòng)了這一技術(shù)的發(fā)展;它是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的一門(mén)新興學(xué)科,同時(shí)又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科,因此我們進(jìn)行語(yǔ)言信號(hào)處理具有時(shí)代的意義。<
10、;/p><p><b> 2.設(shè)計(jì)原理</b></p><p><b> 2.1 采樣頻率</b></p><p> 采樣頻率,也稱為采樣速度或者采樣率,定義了每秒從連續(xù)信號(hào)中提取并組成離散信號(hào)的采樣個(gè)數(shù),它用赫茲(Hz)來(lái)表示。采樣頻率的倒數(shù)是采樣周期或者叫作采樣時(shí)間,它是采樣之間的時(shí)間間隔。通俗的講采樣頻率是指計(jì)算機(jī)
11、每秒鐘采集多少個(gè)聲音樣本,是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào),衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高,即采樣的間隔時(shí)間越短,則在單位時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多,對(duì)聲音波形的表示也越精確。采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系,根據(jù)奎斯特理論,只有采樣頻率高于聲音信號(hào)最高頻率的兩倍時(shí),才能把數(shù)字信號(hào)表示的聲音還原成為原來(lái)的聲音。這就是說(shuō)采樣頻率是衡量聲卡采集、記錄和還原聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。</p><p><
12、;b> 2.2 采樣位數(shù)</b></p><p> 采樣位數(shù)即采樣值或取樣值,用來(lái)衡量聲音波動(dòng)變化的參數(shù),是指聲卡在采集和播放聲音文件時(shí)所使用數(shù)字聲音信號(hào)的二進(jìn)制位數(shù)。采樣頻率是指錄音設(shè)備在一秒鐘內(nèi)對(duì)聲音信號(hào)的采樣次數(shù),采樣頻率越高聲音的還原就越真實(shí)越自然。</p><p> 采樣位數(shù)和采樣率對(duì)于音頻接口來(lái)說(shuō)是最為重要的兩個(gè)指標(biāo),也是選擇音頻接口的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。無(wú)論
13、采樣頻率如何,理論上來(lái)說(shuō)采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。</p><p><b> 2.3 采樣定理</b></p><p> 在進(jìn)行模擬/數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換過(guò)程中,當(dāng)采樣頻率最大值大于信號(hào)中最高頻率fmax的2.56倍時(shí),即:fs.max>=2.56fmax,則采樣之后的數(shù)字信號(hào)完整地保留了原始信號(hào)中的信息. </p><p>
14、 2.4 時(shí)域信號(hào)的FFT分析</p><p> FFT即為快速傅氏變換,是離散傅氏變換的快速算法,它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性,對(duì)離散傅立葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。</p><p> 在MATLAB的信號(hào)處理工具箱中函數(shù)FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆變換。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換,其調(diào)用格式為y=fft(x),其中,x是序列,y是序列的FFT,x可以
15、為一向量或矩陣,若x為一向量,y是x的FFT且和x相同長(zhǎng)度;若x為一矩陣,則y是對(duì)矩陣的每一列向量進(jìn)行FFT。如果x長(zhǎng)度是2的冪次方,函數(shù)fft執(zhí)行高速基-2FFT算法,否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉變換算法,計(jì)算速度較慢。函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為y=fft(x,N),式中,x,y意義同前,N為正整數(shù)。函數(shù)執(zhí)行N點(diǎn)的FFT,若x為向量且長(zhǎng)度小于N,則函數(shù)將x補(bǔ)零至長(zhǎng)度N;若向量x的長(zhǎng)度大于N,則函數(shù)截短x使之長(zhǎng)度為N;若x 為
16、矩陣,按相同方法對(duì)x進(jìn)行處理。</p><p> 2.5 數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)原理和方法</p><p> 數(shù)字濾波是數(shù)字信號(hào)分析中最重要的組成部分之一,與模擬濾波相比,它具有精度和穩(wěn)定性高、系統(tǒng)函數(shù)容易改變、靈活性強(qiáng)、便于大規(guī)模集成和可實(shí)現(xiàn)多維濾波等優(yōu)點(diǎn)。在信號(hào)的過(guò)濾、檢測(cè)和參數(shù)的估計(jì)等方面,經(jīng)典數(shù)字濾波器是使用最廣泛的一種線性系統(tǒng)。</p><p> 數(shù)字濾波
17、器的作用是利用離散時(shí)間系統(tǒng)的特性對(duì)輸入信號(hào)波形(或頻譜)進(jìn)行加工處理,或者說(shuō)利用數(shù)字方法按預(yù)定的要求對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換。</p><p> 2.6 各種濾波器的性能比較</p><p> IIR濾波器與FIR濾波器的性能比較</p><p> FIR:Finite Impulse response,有限沖擊響應(yīng)</p><p> IIR:
18、Infinite Impulse response,無(wú)限沖擊響應(yīng)</p><p> 從性能上來(lái)說(shuō),IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)可位于單位圓內(nèi)的任何地方,因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性,所用的存貯單元少,所以經(jīng)濟(jì)而效率高。但是這個(gè)高效率是以相位的非線性為代價(jià)的。選擇性越好,則相位非線性越嚴(yán)重。相反,F(xiàn)IR濾波器卻可以得到嚴(yán)格的線性相位,然而由于FIR濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)固定在原點(diǎn),所以只能用較高的階數(shù)達(dá)到高的選擇
19、性;對(duì)于同樣的濾波器設(shè)計(jì)指標(biāo),F(xiàn)IR濾波器所要求的階數(shù)可以比IIR濾波器高5~10倍,結(jié)果,成本較高,信號(hào)延時(shí)也較大;如果按相同的選擇性和相同的線性要求來(lái)說(shuō),則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位較正,同樣要大增加濾波器的節(jié)數(shù)和復(fù)雜性。</p><p> 整體來(lái)看,IIR濾波器達(dá)到同樣效果階數(shù)少,延遲小,但是有穩(wěn)定性問(wèn)題,非線性相位;FIR濾波器沒(méi)有穩(wěn)定性問(wèn)題,線性相位,但階數(shù)多,延遲大</p>
20、<p><b> 3.設(shè)計(jì)內(nèi)容</b></p><p> 3.1語(yǔ)音信號(hào)的錄入與提取</p><p> 用電腦所帶的錄音工具錄制一段錄音,時(shí)間約為1s,并將聲音保存成擴(kuò)展名為(.wav)格式,并且應(yīng)注意,錄取的聲音應(yīng)為單聲道的,否則圖形會(huì)出不來(lái)。</p><p> 對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行FFT分析,并且畫(huà)出源信號(hào)的時(shí)域波形圖形和頻域
21、圖形。</p><p><b> fs=16000;</b></p><p> x0=wavread('E:\xinhao1');</p><p> t=(0:length(x0)-1)/16000;</p><p> f=fs*(0:10239)/20480; </p><p
22、> y1=fft(x0,20480);</p><p><b> %畫(huà)語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖</b></p><p><b> figure(1)</b></p><p> subplot(1,1,1);</p><p> plot(t,x0)</p><p><
23、;b> grid on; </b></p><p> axis tight;</p><p> title('原始語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域');</p><p> xlabel('time(s)');</p><p> ylabel('幅度');</p><p
24、><b> %畫(huà)語(yǔ)音信號(hào)頻域圖</b></p><p><b> figure(2)</b></p><p> subplot(1,1,1);</p><p> plot(f,abs(y1(1:10240))); </p><p><b> grid on; </b&
25、gt;</p><p> axis([0,8000,0,20]);</p><p> title('原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜');</p><p> xlabel('Hz'); </p><p> ylabel('幅度');</p><p><b> 程序運(yùn)行
26、結(jié)果如下:</b></p><p> 3.2 加噪處理,對(duì)信號(hào)加高頻噪音</p><p> 在MATLAB軟件平臺(tái)下,給原始的語(yǔ)音信號(hào)疊加上噪聲,繪出加噪聲后的語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域和頻譜圖,在視覺(jué)上與原始語(yǔ)音信號(hào)圖形對(duì)比,也可通過(guò)Windows播放軟件從聽(tīng)覺(jué)上進(jìn)行對(duì)比,分析并體會(huì)含噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜和時(shí)域波形的改變。程序代碼如下:</p><p> %加噪后語(yǔ)
27、音信號(hào)變化</p><p> d=[0.15*cos(2*pi*4000*t)]'; %加噪</p><p><b> x1=x0+d;</b></p><p> y2=fft(x1,20480);</p><p> %加噪后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖</p><p><b>
28、figure(3)</b></p><p> subplot(1,1,1);</p><p> plot(t,x0)</p><p><b> grid on;</b></p><p> axis tight;</p><p> title('加噪后的信號(hào)時(shí)域'
29、;);</p><p> xlabel('time(s)');</p><p> ylabel('幅度');</p><p> %加噪后語(yǔ)音信號(hào)的頻域圖</p><p><b> figure(4)</b></p><p> subplot(1,1,1);
30、</p><p> plot(f,abs(y2(1:10240)));</p><p><b> grid on;</b></p><p> axis([0,8000,0,20]);</p><p> title('加噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜');</p><p> xlabel(
31、'Hz');</p><p> ylabel('幅度');</p><p><b> 程序運(yùn)行結(jié)果如下:</b></p><p> 加噪聲后,聽(tīng)起來(lái)明顯感覺(jué)嘈雜。通過(guò)圖形比較也可以看出,時(shí)域波形圖的變化不大,但頻譜圖的變化明顯,顯示出加了干擾。</p><p> 3.3 設(shè)計(jì)窗函數(shù)
32、帶阻濾波器</p><p> 要對(duì)加入噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波,需設(shè)計(jì)合適的濾波器。由圖形可看出,用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)帶阻濾波器可對(duì)對(duì)加噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波。設(shè)計(jì)帶阻濾波器,并繪制濾波器的圖形。</p><p><b> 程序設(shè)計(jì)如下:</b></p><p><b> %設(shè)計(jì)帶阻濾波器</b></p><
33、p> wlp=2850*pi*2/fs;wls=3400*pi*2/fs;</p><p> wup=4900*pi*2/fs;wus=4600*pi*2/fs;</p><p> B=(wus-wls);</p><p> M=ceil(12*pi/B)-1;</p><p> wp=[(wls+wlp)/2/pi,(wus
34、+wup)/2/pi];</p><p> [bz,az]=fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2));</p><p> hn=fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2));</p><p> %帶阻濾波器窗函數(shù)圖像</p><p><b> figur
35、e(5)</b></p><p> subplot(1,1,1);</p><p> freqz(hn);</p><p><b> grid on;</b></p><p> axis tight;</p><p> title('窗函數(shù)圖像');</
36、p><p> xlabel('Hz');</p><p> ylabel('幅度');</p><p><b> 程序運(yùn)行結(jié)果如下:</b></p><p> 3.4 對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理</p><p> 對(duì)加入噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波。用加窗函數(shù)的方法設(shè)計(jì)了巴
37、帶阻濾波器對(duì)加噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波,并繪制了加噪語(yǔ)音信號(hào)濾波后的時(shí)域圖和頻譜圖。</p><p><b> 程序設(shè)計(jì)如下:</b></p><p><b> %畫(huà)濾波后的圖</b></p><p><b> figure(6)</b></p><p> freqz(bz,
38、az);</p><p> grid on; axis tight;</p><p> y3=filter(bz,az,x1);</p><p> X=fft(y3,20480);</p><p><b> %濾波后時(shí)域圖</b></p><p> subplot(2,1,1);<
39、/p><p> plot(y3); </p><p><b> grid on;</b></p><p> ylim([-0.03 ,0.03]);</p><p> title('濾波后信號(hào)時(shí)域波形'); </p><p> xlabel('time(s)'
40、);</p><p> ylabel('幅度');</p><p><b> %濾波后頻譜</b></p><p> subplot(2,1,2);</p><p> plot(abs(X(1:10240))); </p><p> title('濾波后信號(hào)頻譜&
41、#39;);</p><p><b> grid on;</b></p><p> ylim([0,20]);</p><p> xlabel('Hz');</p><p> ylabel('幅度');</p><p><b> 程序運(yùn)行結(jié)果如下
42、;</b></p><p> 經(jīng)過(guò)濾波后得出的語(yǔ)音信號(hào)相比較,低通濾波后,聲音稍微有些發(fā)悶,但是很接近原來(lái)的聲音。</p><p> 3.5對(duì)信號(hào)加低頻噪音</p><p><b> 程序如下:</b></p><p><b> %加低頻噪音</b></p><
43、;p> d1=[0.5*cos(2*pi*200*t)]'; %加噪</p><p><b> x4=x0+d1;</b></p><p> y4=fft(x4,20480);</p><p> %加噪后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖</p><p><b> figure(7)</b>&
44、lt;/p><p> subplot(1,1,1);</p><p> plot(t,x4)</p><p><b> grid on;</b></p><p> axis tight;</p><p> title('加噪后的信號(hào)時(shí)域');</p><p
45、> xlabel('time(s)');</p><p> ylabel('幅度');</p><p> %加噪后語(yǔ)音信號(hào)的頻域圖</p><p><b> figure(8)</b></p><p> subplot(1,1,1);</p><p>
46、; plot(f,abs(y4(1:10240)));</p><p><b> grid on;</b></p><p> axis([0,8000,0,20]);</p><p> title('加噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜');</p><p> xlabel('Hz');</p
47、><p> ylabel('幅度');</p><p><b> 運(yùn)行結(jié)果:</b></p><p> 3.6對(duì)加高頻噪音的程序進(jìn)行濾波處理</p><p> 用橢圓濾波器對(duì)信號(hào)的高頻噪音進(jìn)行濾波,程序如下:</p><p><b> %加高通濾波</b>
48、;</p><p> wp1=100*pi*2/fs;</p><p> ws1=60*pi*2/fs;</p><p><b> Rp1=1;</b></p><p><b> As1=100;</b></p><p> [N1,wso]=ellipord(wp1
49、,ws1,Rp1,As1);</p><p> [B1,A1]=ellip(N1,Rp1,As1,wso,'high');</p><p><b> figure(9)</b></p><p> freqz(B1,A1);</p><p><b> grid on; </b>
50、</p><p> ylim([0,1]);</p><p> y4=filter(B1,A1,x4);</p><p> X1=fft(y4,20480);</p><p><b> %濾波后時(shí)域圖</b></p><p> subplot(2,1,1);</p><
51、;p> plot(y4); </p><p><b> grid on;</b></p><p> %axis tight;</p><p> ylim([-0.03,0.03]);</p><p> title('濾波后信號(hào)時(shí)域波形'); </p><p> x
52、label('time(s)');</p><p> ylabel('幅度');</p><p><b> %濾波后頻譜</b></p><p> subplot(2,1,2);</p><p> plot(abs(X1(1:10240))); </p><p&
53、gt; title('濾波后信號(hào)頻譜');</p><p><b> grid on;</b></p><p> %ylim([0,20]);</p><p> axis tight;</p><p> xlabel('Hz');</p><p> yl
54、abel('幅度');</p><p><b> 程序運(yùn)行結(jié)果:</b></p><p><b> 橢圓高通濾波器圖像</b></p><p><b> %濾波器圖像</b></p><p> figure(10)</p><p>
55、; hn1=ellip(N1,Rp1,As1,wso,'high');</p><p> subplot(1,1,1);</p><p> freqz(hn1);</p><p><b> grid on;</b></p><p> xlim([0,0.2]);</p><p
56、> %axis tight;</p><p> title('橢圓函數(shù)圖像');</p><p> xlabel('Hz');</p><p> ylabel('幅度');</p><p><b> 運(yùn)行結(jié)果:</b></p><p>
57、;<b> 參考文獻(xiàn)</b></p><p> [1] 高西全、丁玉美編著,數(shù)字信號(hào)處理。西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2008.</p><p> [2]丁玉美、高西全編著,數(shù)字信號(hào)處理學(xué)習(xí)指導(dǎo)。西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2001.</p><p> [3]鄭君里等編,信號(hào)與系統(tǒng)。北京:高等教育出版社,2000.</p>
58、;<p> [4]劉樹(shù)棠譯,數(shù)字信號(hào)處理——使用MATLAB。西安:西安交通大學(xué)出版社,2002.</p><p> [5]導(dǎo)向科技編著,MATLAB程序設(shè)計(jì)與實(shí)例應(yīng)用。北京:中國(guó)鐵道出版社,2001.</p><p> [6]羅軍輝等編著,MATLAB7.0在數(shù)字信號(hào)處理中的應(yīng)用。北京:機(jī)械工程出版社,2005.</p><p> [7]陳懷
59、琛等編著,MATLAB及在電子信息課中的應(yīng)用。北京:電子工業(yè)出版社,2002.</p><p> [8]胡廣書(shū)編組,數(shù)字信號(hào)處理——理論、算法與實(shí)現(xiàn)。北京:清華大學(xué)出版社,2002.</p><p> [9]梁虹等編,信號(hào)與線性系統(tǒng)分析——機(jī)遇MATLAB的方法與實(shí)現(xiàn)。北京:高等教育出版社,2006.</p><p> [10]劉衛(wèi)國(guó)主編,MATLAB程序設(shè)計(jì)
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