簡(jiǎn)單語(yǔ)音處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1、山 東 輕 工 業(yè) 學(xué) 院課 程 設(shè) 計(jì) 任 務(wù) 書學(xué)院 電子信息與控制工程學(xué)院 專業(yè) 通信工程 姓名 王光龍 班級(jí) 通信09-1 學(xué)號(hào)200902041017題目 簡(jiǎn)單語(yǔ)音處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要內(nèi)容：在一個(gè)正常的聽覺過(guò)程中，聲波從外耳經(jīng)由中耳到達(dá)耳蝸，在那里聲信號(hào)被轉(zhuǎn)換成電脈沖并傳向大腦。大多數(shù)的嚴(yán)重聽力損傷病例都有耳蝸聲電轉(zhuǎn)換功能損壞這一問題存在。人工耳蝸起到了模擬和替代從外耳到內(nèi)耳的整體聽覺功能的作用。語(yǔ)音信號(hào)處理器就是人工耳蝸的大腦。了解人工耳蝸中語(yǔ)音信號(hào)處理的原理，綜合運(yùn)用數(shù)字信號(hào)處理的理論知識(shí)進(jìn)行頻譜分析和濾波器設(shè)計(jì)，模擬人工耳蝸中語(yǔ)音信號(hào)處理的過(guò)程對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理，從而加深對(duì)所學(xué)知識(shí)

2、的理解，建立概念。錄制一段語(yǔ)音信號(hào)，確定采樣頻率；畫出采樣得到信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；給定濾波器的性能指標(biāo)，采用窗函數(shù)法（或等波紋最佳逼近法）、雙線性變換法或其他設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)一組濾波器，畫出濾波器的頻率響應(yīng)；然后用設(shè)計(jì)的一組濾波器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，放大（放大倍數(shù)由增益確定），檢測(cè)各路信號(hào)時(shí)域包絡(luò)；然后將各路信號(hào)通過(guò)一定的方式疊加在一起，合成原信號(hào)，繪制時(shí)域波形，頻譜，并進(jìn)行回放?；疽螅?）掌握數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本原理和基本方法；掌握DFT對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的方法；確定系統(tǒng)的采樣頻率；掌握windows環(huán)境下進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)采集數(shù)據(jù)的方法；（2）掌握設(shè)計(jì)FIR和IIR數(shù)字濾波器的

3、方法；FDATool工具的應(yīng)用；（3）設(shè)計(jì)出系統(tǒng)模塊圖，記錄仿真結(jié)果；（4）對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，寫出設(shè)計(jì)報(bào)告。主要參考資料1高西全，丁玉美. 數(shù)字信號(hào)處理(第三版). 西安電子科技大學(xué)出版社. 2009.012A.V.奧本海姆，R.W.謝弗. 離散時(shí)間數(shù)字信號(hào)處理.(第二版) . 3胡廣書. 數(shù)字信號(hào)處理. 清華大學(xué)出版社.4語(yǔ)音信號(hào)處理方面、人工耳蝸方面的參考資料完成期限：自 2012 年 6 月 28 日至 2010 年 7 月 13 日指導(dǎo)教師： 張凱麗 教研室主任： 孫寶江摘 要數(shù)字信號(hào)處理是一門以算法為核心、理論和實(shí)踐性較強(qiáng)的學(xué)科。是通信工程專業(yè)的一門重要的專業(yè)基礎(chǔ)課。為了鞏固所學(xué)的數(shù)字

4、信號(hào)處理理論知識(shí)， 理解信號(hào)的采集、處理、傳輸、顯示和存儲(chǔ)過(guò)程以及培養(yǎng)運(yùn)用專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，解決實(shí)際工程技術(shù)問題的能力，本次課程設(shè)計(jì)要求設(shè)計(jì)一個(gè)基于MATLAB 的語(yǔ)音處理系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的濾波。濾波器按頻率劃分有低通、高通、帶通、帶阻、全通等類型。經(jīng)過(guò)濾波器處理后，不僅濾除掉了原信號(hào)的部分頻率分量，原信號(hào)的幅度也會(huì)有所衰減，通過(guò)對(duì)濾波前后各波形的比較，能更清楚的發(fā)現(xiàn)濾波器能濾除掉阻帶內(nèi)的頻率分量而保留通帶內(nèi)的頻率分量的作用。在這次設(shè)計(jì)中采用了雙線性變換法和窗函數(shù)法兩種方法設(shè)計(jì)濾波器，用這兩種方法設(shè)計(jì)的濾波器又分別采用了高通、低通、帶通三種頻率特性實(shí)現(xiàn)，從橫向上和縱向上都可以進(jìn)行對(duì)比，表現(xiàn)出各

5、種濾波器的不同特性。關(guān)鍵詞 數(shù)字信號(hào)處理 濾波器 雙線性變換法 窗函數(shù)法21目 錄1 緒論12 設(shè)計(jì)目的及要求12.1 課程設(shè)計(jì)目的12.2 課程設(shè)計(jì)基本要求13 課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容23.1 語(yǔ)音信號(hào)的采集23.2 語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析23.3 設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫出其頻率響應(yīng)23.4 用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波23.5 比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形及頻譜23.6 回放語(yǔ)音信號(hào)23.7 設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面23.8 運(yùn)行結(jié)果和分析9總 結(jié)21參 考 文 獻(xiàn)23數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)1 緒論數(shù)字信號(hào)處理（digital signal processing,DSP）是從20世紀(jì)60年代以來(lái)，隨著信息學(xué)科和計(jì)算機(jī)學(xué)科的高速

6、發(fā)展而迅速發(fā)展起來(lái)的一門新興學(xué)科。它的重要性日益在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中表現(xiàn)出來(lái)。簡(jiǎn)言之，數(shù)字信號(hào)處理是把信號(hào)用數(shù)字或符號(hào)表示的序列，通過(guò)計(jì)算機(jī)或通用（專用）信號(hào)處理設(shè)備，用數(shù)字的數(shù)值計(jì)算方法處理（例如濾波、變換、壓縮、增強(qiáng)、估計(jì)、識(shí)別等），以達(dá)到提取有用信息便于應(yīng)用的目的。數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用包括濾波與變換、通信、語(yǔ)音、語(yǔ)言、圖像、圖形、消費(fèi)電子、儀器、工業(yè)控制與自動(dòng)化、醫(yī)療、軍事等。其發(fā)展方向也是多方面的，包括數(shù)字匯聚、遠(yuǎn)程會(huì)議系統(tǒng)、融合網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字圖書館、圖像與文本合一的信息檢索業(yè)務(wù)、多媒體通信、個(gè)人信息終端等。在本次設(shè)計(jì)中，就以設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)字濾波器系統(tǒng)為目的。2 設(shè)計(jì)目的及要求2.1 課程設(shè)計(jì)目的

7、（1） 鞏固所學(xué)的數(shù)字信號(hào)處理理論知識(shí)， 理解信號(hào)的采集、處理、傳輸、顯示和存儲(chǔ)過(guò)程；（2） 綜合運(yùn)用專業(yè)及基礎(chǔ)知識(shí)，解決實(shí)際工程技術(shù)問題的能力；（3） 學(xué)習(xí)資料的收集與整理，學(xué)會(huì)撰寫課程設(shè)計(jì)報(bào)告。2.2 課程設(shè)計(jì)基本要求（1）錄制一段個(gè)人自己的語(yǔ)音信號(hào)，并對(duì)錄制的信號(hào)進(jìn)行采樣；畫出采樣后語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖；給定濾波器的性能指標(biāo)， 采用窗函數(shù)法和雙線性變換設(shè)計(jì)濾波器， 并畫出濾波器的頻率響應(yīng)；然后用自己設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，畫出濾波后信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜， 并對(duì)濾波前后的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，分析信號(hào)的變化；回放語(yǔ)音信號(hào)；最后設(shè)計(jì)一個(gè)信號(hào)處理系統(tǒng)界面。（2） 利用課余時(shí)間去圖書館或

8、上網(wǎng)查閱課題相關(guān)資料，深入理解課題含義及設(shè)計(jì)要求，注意材料收集與整理；3 課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容3.1 語(yǔ)音信號(hào)的采集利用Windows下的錄音機(jī)，錄制一段自己的話音，時(shí)間在1 s內(nèi)。然后在Matlab軟件平臺(tái)下，利用函數(shù)wavread對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)。通過(guò)wavread函數(shù)的使用，學(xué)生很快理解了采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。3.2 語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析首先畫出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形；然后對(duì)語(yǔ)音號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性，從而加深學(xué)生對(duì)頻譜特性的理解。3.3 設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器和畫出其頻率響應(yīng)給出各濾波器的性能指標(biāo)：(1)低通濾波器性能指標(biāo)fb1 000 Hz，fc1 200

9、 Hz，As100 dB，Ap1 dB。(2)高通濾波器性能指標(biāo)fc4 800 Hz，fb5 000 Hz As100 dB，Ap1 dB。(3)帶通濾波器性能指標(biāo)fb11 200 Hz，fb23 000 Hz，fc11 000 Hz，fc23 200 Hz，As100 dB，Ap1 dB。用窗函數(shù)法和雙線性變換法設(shè)計(jì)上面要求的3種濾波器。在Matlab中，可以利用函數(shù)fir1設(shè)計(jì)FIR濾波器，可以利用函數(shù)butte，cheby1和ellip設(shè)計(jì)IIR濾波器；利用Matlab中的函數(shù)freqz畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。3.4 用濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波用自己設(shè)計(jì)的各濾波器分別對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行濾波，在

10、Matlab中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。3.5 比較濾波前后語(yǔ)音信號(hào)的波形及頻譜在一個(gè)窗口同時(shí)畫出濾波前后的波形及頻譜。3.6 回放語(yǔ)音信號(hào)在Matlab中，函數(shù)sound可以對(duì)聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式：sound(x，fs，bits)；可以感覺濾波前后的聲音有變化。3.7 設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面為了簡(jiǎn)化界面的設(shè)計(jì)過(guò)程，在這次課程設(shè)計(jì)中采用了MATLAB中的工具GUI。其設(shè)計(jì)過(guò)程為：（1）打開GUI窗口：File New GUI Create New GUI Blank GUI(Default) OK（2）控件設(shè)計(jì)：在控件布局設(shè)計(jì)

11、區(qū)放置十個(gè)Push Button控件（3）修改控件屬性：選中需要修改屬性的控件，雙擊打開屬性查看器（4）保存：設(shè)置好各個(gè)控件的屬性，回到GUI主窗口保存，給文件命名為why，同時(shí)why.m文件打開。（5）設(shè)置回調(diào)函數(shù)：在why.m文件窗口中設(shè)置回函數(shù)。這里，雖然GUI自動(dòng)生成了回調(diào)函數(shù)，但是回調(diào)函數(shù)是空的，需要在why.m文件中對(duì)它進(jìn)行定義說(shuō)明。該程序只需要對(duì)十個(gè)Push Button控件的回調(diào)函數(shù)進(jìn)行定義說(shuō)明：function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)x1=wavread('C:Program FilesMat

12、Lab71work1.wav'); %讀取原始信號(hào)figure(1); %繪制原始信號(hào)的波形plot(x1); title('原始信號(hào)的時(shí)域波形');xlabel('時(shí)間軸 n');ylabel('幅值 A');function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)x1=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');fs=22052;f=fs*(0:511)/1024;y=fft(x1,1024);figure(2)；

13、%繪制原始信號(hào)的頻譜plot(f,abs(y(1:512);title('原始信號(hào)的頻譜')function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)x1,fs,bits=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');sound(x1,fs); %播放原始語(yǔ)音信號(hào)function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)fb=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050; % IIR低

14、通濾波器x2=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');Ts=1/fs;R1=10;wp=2*pi*fb/fs;ws=2*pi*fc/fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2);ws1=2/Ts*tan(ws/2); N,Wn=buttord(wp1,ws1,Ap,R1,'s'); Z,P,K=buttap(N); Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); bz,az=bilinear(b,a,fs); H,W=freqz(bz,az); figure(1)plot(W*

15、fs/(2*pi),abs(H)xlabel('頻率/Hz')ylabel('頻率響應(yīng)幅度')title('IIR低通濾波器')f1=filter(bz,az,x2);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x2) title('IIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f1); title('IIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形');sound(f1,44100); F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x

16、2,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); title('IIR低通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512); title(' IIR低通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) fs

17、=22050; % IIR高通濾波器x1=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');Fs=22050;Ts=1/Fs;R1=50;Wp=2*pi*5000/fs;Ws=2*pi*4800/fs;Rp=1;Rl=100;Wp1=2/Ts*tan(Wp/2); Ws1=2/Ts*tan(Ws/2); N,Wn=cheb2ord(Wp1,Ws1,Rp,Rl,'s'); Z,P,K=cheb2ap(N,Rl); Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2hp(Bap,Aap,Wn); bz,az=bilinea

18、r(b,a,Fs); H,W=freqz(bz,az); figure(1)plot(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel('頻率/Hz ')ylabel('頻率響應(yīng)幅度')title('IIR高通濾波器')f1=filter(bz,az,x1);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x1) title('IIR高通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f1); title(' IIR高通濾波器濾波后的時(shí)域波形');sound(f1,44100);

19、F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x1,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); title('IIR高通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz');ylabel('幅值');subplot(2,1,2)plot(f,abs(F0(1:512); title(' IIR高通濾波器濾波后的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');function pushb

20、utton6_Callback(hObject, eventdata, handles) % IIR帶通濾波器fb1=1200,fb2=3000,fc1=1000,fc2=3200,As=100;Ap=1;fs=22050;Fs=22050;x1=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');Ts=1/fs;R1=30;W1=2*fb1*pi/fs;W2=2*fc1*pi/fs;W3=2*fb2*pi/fs;W4=2*fc2*pi/fs;Wb=W1,W3;Wc=W2,W4;Wb1=2/Ts*tan(Wb/2); Wc1=2/Ts*tan

21、(Wc/2); N,Wn=cheb2ord(Wb1,Wc1,Ap,R1,'s'); Z,P,K=cheb2ap(N,R1); Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);b,a=lp2bp(Bap,Aap,2100*2*pi,1800*2*pi); bz,az=bilinear(b,a,Fs); H,W=freqz(bz,az); figure(1)plot(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel('頻率/Hz')ylabel('頻率響應(yīng)幅度')title(' IIR帶通濾波器')f1=filter(bz,az,x

22、1);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x1) title('IIR帶通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f1); title(' IIR帶通濾波器濾波前的時(shí)域波形');sound(f1,44100); F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x1,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); title('IIR帶通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');yla

23、bel('幅值');subplot(2,1,2)plot(f,abs(F0(1:512); title('IIR帶通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) %FIR低通濾波器fb=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;x1=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');wc=2*pi*f

24、c/fs; wn=2*pi*(fc-fb)/fs; N=ceil(As-7.95)/(2.286*wn); beta=0.1102*(As-8.7); Win=Kaiser(N+1,beta); b=fir1(N,wc/pi,'low',Win);figure(1);freqz(b,1,512);title(' FIR低通濾波器');f2=filter(b,1,x1);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x1)title('FIR低通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f2);title('

25、;FIR低通濾波器濾波后的時(shí)域波形');sound(f2,44100); F0=fft(f2,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x1,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512);title('FIR低通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');subplot(2,1,2)F2=plot(f,abs(F0(1:512);title(' FIR低通濾波器濾波后的頻譜')xlabel('頻率/Hz

26、 ');ylabel('幅值'); function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles) %FIR高通濾波器fc=4800;fb=5000;As=100;Ap=1;fs=22050;x1=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');wc=2*pi*fc/fs; wb=2*pi*fb/fs; wn=wb-wc;N=ceil(As-7.95)/(2.286*wn)+1; beta=0.1102*(As-8.7); Win=Kaiser(N+1,beta

27、); b=fir1(N,(fb+fc)/(2*fs),'high',Win);figure(1);freqz(b,1,512);title(' FIR高通濾波器');f2=filter(b,1,x1);figure(2);subplot(2,1,1)plot(x1)title(' FIR高通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f2);title(' FIR高通濾波器濾波后的時(shí)域波形');sound(f2,44100); F0=fft(f2,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(

28、3)y2=fft(x1,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512);title(' FIR高通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');subplot(2,1,2)F2=plot(f,abs(F0(1:512);title(' FIR高通濾波器濾波后的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, ha

29、ndles) %FIR帶通濾波器fb1=1200,fb2=3000,fc1=1000,fc2=3200,As=100;Ap=1;fs=22050;x1=wavread('C:Program FilesMatLab71work1.wav');wb1=2*pi*fb1/fs;wb2=2*pi*fb2/fs;wc1=2*pi*fc1/fs;wc2=2*pi*fc2/fs;wc=pi*(fb1+fc1)/fs;wb=pi*(fb2+fc2)/fs;wn=wb-wc;N=ceil(As-7.95)/(2.286*wn)+1;beta=0.1102*(As-8.7); Win=Kaiser

30、(N,beta); b=fir1(N,wc,wb);figure(1);freqz(b,1,512);title(' FIR帶通濾波器');f2=filter(b,1,x1);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x1)title(' FIR帶通濾波器濾波前的時(shí)域波形');subplot(2,1,2)plot(f2);title(' FIR帶通濾波器濾波后的時(shí)域波形');sound(f2,44100); F0=fft(f2,1024); f=fs*(1:512)/1024; figure(3)y2=fft(x1,1024);su

31、bplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); title(' FIR帶通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');subplot(2,1,2)plot(f,abs(F0(1:512); title(' FIR帶通濾波器濾波前的頻譜')xlabel('頻率/Hz ');ylabel('幅值');function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles) %結(jié)束close;(6)

32、保存修改后的why.m文件，單擊GUI主窗口工具欄中的“激活運(yùn)行”按鈕，在GUI界面中按下“原始信號(hào)”按鍵就可以看到原始信號(hào)的波形和頻譜，并播放原始信號(hào)；選擇濾波器種類，就可以看到原信號(hào)經(jīng)過(guò)濾波器后的信號(hào)的波形與頻譜，并播放該信號(hào)。3.8 運(yùn)行結(jié)果和分析3.8.1 原始信號(hào)采樣后時(shí)域圖和頻譜圖：（1） 原始語(yǔ)音信號(hào)時(shí)域圖：圖1（2） 原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖：圖23.8.2 FIR濾波器及信號(hào)通過(guò)FIR濾波器后的時(shí)域、頻譜分析：（1）FIR低通濾波器：圖3圖4圖5（2）FIR高通濾波器：圖6圖7圖8（3） FIR帶通濾波器：圖9圖10圖113.8.3 IIR濾波器及信號(hào)通過(guò)IIR濾波器后的時(shí)域、頻譜分析：（1）IIR低通濾波器：圖12圖13