MATLAB課程設(shè)計報告

1、 基于MATLAB的語音信號采集與處理一目的意義 本次課程設(shè)計的課題為基于MATLAB的語音信號采集與處理，學會運用MATLAB的信號處理功能，采集語音信號，并對語音信號進行濾波及變換處理，觀察其時域和頻域特性，加深對信號處理理論的理解，并為今后熟練使用MATLAB進行系統(tǒng)的分析仿真和設(shè)計奠定基礎(chǔ)。 此次實習課程主要是為了進一步熟悉對matlab軟件的使用，以及學會利用matlab對聲音信號這種實際問題進行處理，將理論應(yīng)用于實際，加深對它的理解。二、實踐原理：1.理論原理利用MATLAB對語音信號進行分析和處理，采集語音信號后，利用MATLAB軟件平臺進行頻譜分析；并對所采集的語音信號加入干擾

2、噪聲，對加入噪聲的信號進行頻譜分析，設(shè)計合適的濾波器濾除噪聲，恢復原信號。語音信號的“ 短時譜”對于非平穩(wěn)信號, 它是非周期的, 頻譜隨時間連續(xù)變化, 因此由傅里葉變換得到的頻譜無法獲知其在各個時刻的頻譜特性。如果利用加窗的方法從語音流中取出其中一個短斷, 再進行傅里葉變換, 就可以得到該語音的短時譜。2. 具體流程(1). 語音信號的采集及分析基于聲卡進行數(shù)字信號的采集。將話筒插入計算機的語音輸入插口上,啟動錄音機。按下錄音按鈕，對話筒說話,說完后停止錄音。要保存文件時,利用了計算機上的A/D轉(zhuǎn)換器,把模擬的聲音信號變成了離散的量化了的數(shù)字信號,放音時,它又通過D/A轉(zhuǎn)換器,把保存的數(shù)字數(shù)據(jù)

3、恢復為原來的模擬的聲音信號。在 Matlab軟件平臺下可以利用函數(shù)wavread對語音信號進行采樣,得到了聲音數(shù)據(jù)變量x1,同時把x1的采樣頻率fs=22050Hz和數(shù)據(jù)位Nbits=16Bit放進了MATALB的工作空間。圖figure 1為原始語音信號的時域圖形。從圖中可以看出在時域環(huán)境下,信號呈現(xiàn)出6不規(guī)則的信號峰值。通過freqz函數(shù)繪制原始語音信號的頻率響應(yīng)圖figure 2 。然后對語音信號進行頻譜分析,在Matlab中可以利用函數(shù)fft對信號行快速傅里葉變換,得到信號的頻譜圖figure 3，從圖中可以看出對各個頻點上的隨機信號在頻域進行抽樣 ,抽樣頻率為 22050Hz。(2)

4、. 給原始信號加上一個高頻噪聲在Matlab中人為設(shè)計一個固定頻率5500Hz的噪聲干擾信號。噪聲信號通常為隨機序列,在本設(shè)計中用正弦序列代替,干擾信號構(gòu)建命令函數(shù)為d=Au*sin(2*pi*5500*t),給出的干擾信號為一個正弦信號，針對上面的語音信號 ,采集了其中一段。再對噪音信號進行頻譜變換得到其頻譜圖,從圖中可以看出干擾信號，在4000Hz和 6000Hz頻點處有一高峰 ,其中 5500Hz 正是本設(shè)計所要利用的。(3). 設(shè)計一個濾波器，濾除高頻噪聲由模擬濾波器變換為數(shù)字濾波器時,采用的是雙線性變換法, 它保留的是從模擬到數(shù)字域的系統(tǒng)函數(shù)表示。在濾波器的選取時, 由于設(shè)計方法的側(cè)

5、重點不同, 作出比較是困難的。如果FIR濾波器情況下,最優(yōu)的設(shè)計將是橢圓濾波器。用雙線性變換法設(shè)計低通濾波器。的本設(shè)計是用雙線性變換法設(shè)計BW帶阻型濾波器。在 MATLAB中 ,可以利用函數(shù) butterworth,設(shè)計FIR濾波器,利用 MATLAB 中的函數(shù)freqz 畫出各濾波器的頻率響應(yīng)。用設(shè)計好的帶阻濾波器對含噪語音信號進行濾波,在Matlab中 FIR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進行濾波,FIR濾波器利用函數(shù)filter對信號進行濾波。在一個窗口同時畫出濾波前后的波形及頻譜。從圖中可以看出 ,5500Hz看到的高峰消失了 ,語音信號與開始的一樣 ,濾波器成功的濾除了干擾信號。

6、利用MATLAB對語音信號進行分析和處理，采集語音信號后，利用MATLAB軟件平臺進行頻譜分析；并對所采集的語音信號加入干擾噪聲，對加入噪聲的信號進行頻譜分析，設(shè)計合適的濾波器濾除噪聲，恢復原信號。三、實踐步驟1用MATLAB對原始語音信號進行分析，畫出它的時域波形和頻譜程序：fs=22050; %語音信號采樣頻率為22050x1=wavread(D:Matlab7toolboxvrvrealmprogramworldstutorialex7audiowaterrun.wav); %讀取語音信號的數(shù)據(jù)，賦給變量x1，sound(x1,22050); %播放語音信號y1=fft(x1,1024)

7、; %對信號做1024點FFT變換f=fs*(0:511)/1024; %將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘并除以1024的值，賦值給ffigure(1) %創(chuàng)建圖形窗1plot(x1) %做原始語音信號的時域圖形title(原始語音信號);xlabel(time n); %x軸的名字是“time n”ylabel(fuzhi n); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2)freqz(x1) %繪制原始語音信號的頻率響應(yīng)圖title(頻率響應(yīng)圖)figure(3)subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1個繪圖區(qū)間 plot(abs(y1(1:512) %

8、做原始語音信號的FFT頻譜圖title(原始語音信號FFT頻譜)subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512); %abs是絕對值，plot是直角坐標下線性刻度曲線title(原始語音信號頻譜)xlabel(Hz);ylabel(幅值); 2. 給原始的語音信號加上一個高頻余弦噪聲，頻率為5500hz。對加噪后的語音進行分析，并畫出其信號時域和頻譜圖。程序：fs=22050; x1=wavread(C:Documents and SettingsAdministrator桌面聲音文件.wav); %讀取語音信號的數(shù)據(jù)，賦給變量x1f=fs*(0:511)/1024; %

9、將0到511，步長為1的序列的值與fs相乘并除以1024的值，賦值給ft=0:1/fs:(length(x1)-1)/fs; %將0到x1的長度減1后的值除以fs的值，且步長為1/fs的值，的序列的值，賦予tAu=0.03; %噪聲幅值d=Au*sin(2*pi*5500*t); %所加的噪聲是正弦信號x2=x1+d; %將正弦信號噪聲加在語音信號上sound(x2,22050); %播放語音信號y1=fft(x1,1024); %對信號y1做1024點FFT變換y2=fft(x2,1024); %對信號y2做1024點FFT變換figure(1); %創(chuàng)建圖形窗1plot(t,x2); %做

10、加噪后的信號時域圖形（繪出t對x2的線性圖）title(加噪后的信號);xlabel(time n); %x軸的名字是“time n”ylabel(fuzhi n); %y軸的名字是“fuzhi n”figure(2) %創(chuàng)建圖形窗2subplot(2,1,1); % 創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1個繪圖區(qū)間plot(f,abs(y1(1:512); %做原始語音信號的頻譜圖title(原始語音信號頻譜);xlabel(Hz); %x軸的名字是“time n”ylabel(fuzhi); % y軸的名字是“fuzhi”subplot(2,1,2); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2個繪圖區(qū)間plot(

11、f,abs(y2(1:512); %做加噪后的語音信號的頻譜圖（abs是絕對值，plot是直角坐標下線性刻度曲線）title(加噪后的信號頻譜);xlabel(Hz); %x軸的名字是“time n”ylabel(fuzhi); % y軸的名字是“fuzhi”時域波形和頻譜： 圖4 加噪后的信號時域圖與原始信號對比，區(qū)別：先原始信號沒加噪音之前0到2000有幅值，在4000到6000之間沒有幅值，但是在加了噪音之后4000到6000之間出現(xiàn)最大幅值12，超出正常值。如圖5原始信號與加噪后信號頻譜對比圖所示。3. 設(shè)計合適的濾波器，濾除高頻噪聲，繪出濾波后的信號頻域和時域波形：程序：%用雙線性變

12、換法設(shè)計巴特沃思低通濾波器wp=0.25*pi; %通帶截止頻率ws=0.3*pi; %阻帶截止頻率Rp=1; %通帶最大衰減（db）Rs=15; %阻帶最大衰減（db）Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %將模擬指標轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標ws1=2/Ts*tan(ws/2); %將模擬指標轉(zhuǎn)換成數(shù)字指標N,Wn=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,s); %選擇濾波器的最小階數(shù)（估算得到Butterworth低通濾波器的最小階數(shù)N和3dB截止頻率Wc）Z,P,K=buttap(N); %創(chuàng)建Butterworth低通濾波器原型Bap,Aap=zp2tf(

13、Z,P,K); %將零極點增益轉(zhuǎn)換為普遍分子，分母b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn); %將普遍的分子和分母轉(zhuǎn)換為以Wn為截止頻率bz,az=bilinear(b,a,Fs); %用雙線性變換法實現(xiàn)模擬濾波器到數(shù)字濾波器的轉(zhuǎn)換（模擬轉(zhuǎn)換為數(shù)字）H,W=freqz(bz,az); %求頻率響應(yīng)figure(9)plot(W*Fs/(2*pi),abs(H) %繪制Butterworth低通濾波器頻率響應(yīng)曲線grid %添加圖格xlabel(頻率Hz)ylabel(頻率響應(yīng)幅度)title(Butterworth)f1=filter(bz,az,z); %利用上面已做好的濾波器（已bz和a

14、z為特征的濾波器）對x2信號進行濾波，賦值給f1figure(10)subplot(2,1,1) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1繪圖區(qū)間plot(t,z) %做加噪后的信號時域圖形title(濾波前的時域波形);subplot(2,1,2) %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第2繪圖區(qū)間plot(t,f1); title(濾波后的時域波形);sound(f1,22050); %播放語音信號p=length(f1);F0=fft(f1,p);f=0:fs/p:fs*(s-1)/p;figure(11)y2=fft(z,1024); %對信號y2做1024點FFT變換subplot(2,1,1); %創(chuàng)建兩行一列繪圖區(qū)間的第1繪圖區(qū)間plot(f,abs(y4); title(濾波前的頻譜)xlabel(Hz); %x軸的名字是“Hz”ylabel(fuzhi); %y軸的名字是“fuzhi”subplot(2,1,2)F1=plot(f