廣西科技大學數字信號處理課程設計題目：語音信號的處理與濾波(難度系數：0.8)系別：計算機工程學院專業：通信工程班級：學號：姓名：指導教師：日期：目錄摘要： 3一．設計容 3二．設計目的 4三．基本步驟 4四、相關原理知識 5五、實現過程 91．錄制聲音 92．分別取8000個和16000個數據進行頻譜分析，得到幅度和相位譜，比較二者異同并分析原因 113．濾波器的設計 134．對聲音進行濾波 145．把處理后的所有數據存儲為聲音文件，與原始聲音進行比較 15六、心得體會 16七、參考文獻 17摘要：本次設計主要是利用MATLAB工具對自己的語音進行錄制，然后設計IIR濾波器，并通過所設計的濾波器進行語音信號濾波以及分析等，對以前所學的知識進行一個系統的歸納和進一步理解，并且在實際應用操作當中體會我們《數字信號處理》這門課程的相關知識點。一、設計容1.設計題目一:語音信號的處理與濾波（難度系數：0.8）1．熟悉并掌握MATLAB中有關聲音（wave）錄制、播放、存儲和讀取的函數。2．在MATLAB環境中，使用聲音相關函數錄制2秒左右自己的聲音，抽樣率是8000Hz/s。（考慮如何解決一個實際問題：錄制剛開始時，常會出現實際發出聲音落后錄制動作半拍的現象，如何排除對這些無效點的采樣？）3．畫出語音信號的時域波形;然后對語音信號進行FFT,得到信號的頻譜特性,然后分別取8000個和16000個數據進行頻譜分析，得到幅度和相位譜，比較二者異同并分析原因。4．針對信道（最高3500Hz），設計一個FIR或IIR濾波器進行濾波，把抽樣率轉變為7000Hz/s，并進行頻譜分析，得到幅度和相位譜。5.用自己設計的IIR濾波器分別對采集的信號進行濾波比較濾波前后語音信號的波形及頻譜..畫出濾波前后的波形和頻譜.加深對濾波器的了解.6．把處理后的所有數據儲存為聲音文件，與原始聲音進行比較。7.保存濾波后的語音 二、設計目的綜合運用本課程的理論知識進行頻譜分析以及濾波器設計，通過理論推導得出相應結論，并利用MATLAB作為工具進行實現，從而復習鞏固課堂所學的理論知識，提高對所學知識的綜合應用能力，并從實踐上初步實現對數字信號的處理。三、基本步驟1．語音信號的采集熟悉并掌握MATLAB中有關聲音（wave）錄制、播放、存儲和讀取的函數，在MATLAB環境中，使用聲音相關函數錄制3秒左右自己的聲音。（考慮如何解決一個實際問題：錄制剛開始時，常會出現實際發出聲音落后錄制動作半拍的現象，如何排除對這些無效點的采樣？）2．語音信號的頻譜分析要求首先畫出語音信號的時域波形；然后對語音號進行快速傅里葉變換，得到信號的頻譜特性，從而加深對頻譜特性的理解。3．設計數字濾波器并畫出其頻率響應給出各濾波器的性能指標：(1)低通濾波器性能指標：fb＝1000Hz，fc＝1200Hz，As＝100dB，Ap＝1dB。(2)高通濾波器性能指標：fc＝4800Hz，fb＝5000HzAs＝100dB，Ap＝1dB。(3)帶通濾波器性能指標：fp1＝1200Hz，fp2＝3000Hz，fsc1＝1000Hz，fsc2＝3200Hz，As＝100dB，Ap＝1dB。要求用窗函數法和雙線性變換法設計上面要求的3種濾波器。在Matlab中，使用函數butter，cheby1等函數設計IIR濾波器；利用Matlab中的函數freqz畫出各濾波器的頻率響應。4．用濾波器對信號進行濾波要求用自己設計的各種濾波器分別對采集的信號進行濾波，在Matlab中，FIR濾波器利用函數fftfilt對信號進行濾波，IIR濾波器利用函數filter對信號進行濾波。5．比較濾波前后語音信號的波形及頻譜要求在一個窗口同時畫出濾波前后的波形及頻譜。6．回放語音信號在Matlab中，使用相關聲音函數對聲音進行回放。辨別濾波前后的聲音有何變化。四、相關原理知識1.錄音原理Matlab中有兩個函數可以用于實現錄音功能，一個是waverecord函數調用windows音頻設備進行錄音，主要用于實時語音采集。第二個是使用Matlab中的wavread函數也可以進行語音采集。不過wavread函數只能讀取計算機中已經有的“.wav”文件，也就是說必須事先使用windows的錄音機等設備把有關的語音資料錄制并存儲為“.wav”文件。顯然wavread函數不能用于實時語音信號采集。另外語音采集的頻率和精度不能改變。回放時也有兩個函數可以選用。Sound函數和wavplay，只不過后者的功能沒有前者強大。不過在本設計中主要是對已有的信號進行處理，所以選用wavread錄放。同時，由于信號的時域描述只能反映信號的幅值隨時間的變化情況，除只有一個頻率分量的簡諧波外一般很難明確揭示信號的頻率組成和各頻率分量的大小，因此，我們要把它轉換成頻域來分析，它能夠提供比時域信號波形更直觀，豐富的信息。2、濾波器的設計原理及設計方法FIR濾波器的設計問題在于尋求一系統函數，使其頻率響應逼近濾波器要求的理想頻率響應，其對應的單位脈沖響應。1、用窗函數設計FIR濾波器的基本方法設計思想：從時域從發，設計逼近理想。設理想濾波器的單位脈沖響應為。以低通線性相位FIR數字濾波器為例。一般是無限長的，且是非因果的，不能直接作為FIR濾波器的單位脈沖響應。要想得到一個因果的有限長的濾波器h(n)，最直接的方法是截斷，即截取為有限長因果序列，并用合適的窗函數進行加權作為FIR濾波器的單位脈沖響應。按照線性相位濾波器的要求，h(n)必須是偶對稱的。對稱中心必須等于濾波器的延時常數，即用矩形窗設計的FIR低通濾波器，所設計濾波器的幅度函數在通帶和阻帶都呈現出振蕩現象，且最大波紋大約為幅度的9%，這個現象稱為吉布斯（Gibbs）效應。為了消除吉布斯效應，一般采用其他類型的窗函數。2、典型的窗函數（1）矩形窗(RectangleWindow)其頻率響應和幅度響應分別為：，（2）三角形窗(BartlettWindow)其頻率響應為：（3）漢寧(Hanning)窗，又稱升余弦窗其頻率響應和幅度響應分別為：（4）漢明(Hamming)窗，又稱改進的升余弦窗其幅度響應為：（5）布萊克曼(Blankman)窗，又稱二階升余弦窗其幅度響應為：（6）凱澤(Kaiser)窗其中：β是一個可選參數，用來選擇主瓣寬度和旁瓣衰減之間的交換關系，一般說來，β越大，過渡帶越寬，阻帶越小衰減也越大。I0(·)是第一類修正零階貝塞爾函數。若阻帶最小衰減表示為，β的確定可采用下述經驗公式：若濾波器通帶和阻帶波紋相等即δp=δs時，濾波器節數可通過下式確定：式中：3．利用窗函數設計FIR濾波器的具體步驟如下：（1）按允許的過渡帶寬度△ω及阻帶衰減AS，選擇合適的窗函數，并估計節數N：其中A由窗函數的類型決定。（2）由給定的濾波器的幅頻響應參數求出理想的單位脈沖響應。（3）確定延時值（4）計算濾波器的單位取樣響應，。（5）驗算技術指標是否滿足要求。3.IIR數字濾波器IIR數字濾波器的系統是Z的有理數,可表示為系統的設計就是要確定系數,以使濾波器達到要求.設計方法為,用模擬濾波器理論來設計數字濾波器.在IIR數字濾波器的設計中較多的采用這種方法.用計算機助設計,優化技術設計.針對信道我們可以設計一個IIR低通濾波器來濾我們錄制的語音,用fftfilt函數可以把我們錄制的語音放到設計好的濾波器進行濾波.然后angle函數求出濾波后語音的相位譜,用abs求出幅度譜.然后再用wavwrite對濾波后的語音保存為聲音文件.五、實現過程1．錄制自己的聲音文件（wav格式），容為“數字信號課程設計，鄧國望”程序如下：fs=8000;%抽樣頻率channel=1;%1信道t=3;%設定錄音時間為3秒鐘fprintf('按任意鍵后開始%d秒錄音：',t);pause;%文字提示%暫停命令fprintf('錄音中...');%提示當前正在錄音當中x=wavrecord(t*fs,fs,channel,'double');%錄制自己的聲音信號fprintf('錄音結束\n');%提示錄音已經結束wavwrite(x,fs,'F:\新建文件夾\dgw.wav');%存儲錄音信號fprintf('按任意鍵后回放:');pause;wavplay(x,fs);%播放錄制的聲音下面讀取原始聲音，并且畫出它的時域圖形，程序如下：y=wavread('F:\新建文件夾\dgw.wav',[120000]);%讀取聲音plot(y);%畫出聲音時域圖形title('原始聲音信號時域圖形');%標題xlabel('時間');%x軸坐標ylabel('幅值');%y軸坐標grid;%添加網格線通過觀察圖形，發現在錄音過程中出現了這樣一個現象：錄制剛開始時，出現一些無效的點，后面也出現一些無效的點。出現這種現象的原因主要是錄音開始時，人的反應慢了半拍，導致出現了一些無效點，而后面出現的無效的點，主要是已經沒有聲音的動作。我們首先要想辦法要去掉這些無效點，可以這樣操作：截取有效點程序如下：y=wavread('F:\新建文件夾\dgw.wav',[300018000]);%從3000點開始截取到18000點結束plot(y);%重新畫出截取后的圖形title('截取后的聲音時域圖形');%標題xlabel('時間');%x軸坐標ylabel('幅值');%y軸坐標grid;%添加網格線2．分別取8000個和16000個數據進行頻譜分析，得到幅度和相位譜，比較二者異同并分析原因。取8000點頻譜分析y=wavread('F:\新建文件夾\dgw.wav');%讀取原始語音信號d=fft(y,8000);%對語音信號做8000點的FFT變換subplot(2,2,1);%分割窗口plot(abs(d));%繪出語音信號的幅度譜xlabel('頻率');%加X軸說明ylabel('幅值');%加Y軸說明title('8000點幅度譜');%加圖形說明grid;%添加網格subplot(2,2,2);%分割窗口plot(angle(d));%繪出語音信號的相位譜xlabel('頻率');%加X軸說明ylabel('angle(d)');%加Y軸說明title('8000點相位譜');%加圖形說明grid;%添加網格%取16000點進行頻譜分析y=wavread('F:\新建文件夾\dgw.wav');%讀取原始語音信號d=fft(y,16000);%對語音信號做16000點的FFT變換subplot(2,2,3);%分割窗口plot(abs(d));%繪出語音信號的幅度譜xlabel('頻率');%加X軸說明ylabel('幅值');%加Y軸說明title('16000點幅度譜');%加圖形說明grid;%添加網格subplot(2,2,4);%分割窗口plot(angle(d));%繪出語音信號的相位譜xlabel('頻率');%加X軸說明ylabel('angle(d)');%加Y軸說明title('16000點相位譜');%加圖形說明grid觀察兩圖可以看出，取8000點進行頻譜分析和取16000點進行頻譜分析所得的幅度譜和相位譜的圖形基本上是相同的；不同之處是8000點圖形線比16000點的圖形線梳，原因是在同樣的抽樣頻率下，對不同點數進行頻譜分析得出的幅度譜和相位譜線疏密不同，點數越多，線越密。3．濾波器的設計：針對信道我們設計一個IIR低通濾波器對我們錄制的語音進行濾波,具體程序如下:%低通濾波器設計wp=2*1200/7000;%歸一化通帶數字頻率wpws=2*2000/7000;%歸一化阻帶數字截止頻率wsRp=0.5;%通帶波紋系數RpRs=60;%最小阻帶衰減Rs[N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs);%求階數N和濾波器截止頻率Wn[num,den]=butter(N,Rp);%傳輸分子和分母的系數[h,w]=freqz(num,den);%求頻率響應subplot(2,1,1);%窗口分成2行1列繪圖區,第1個區為當前活動區plot(w/pi,abs(h));%二維連續圖形grid;%添加網格title('巴特沃思型低通濾波器的幅頻響應');%加圖形說明xlabel('\omega/\pi');%加X軸說明（/后表示轉義字符）ylabel('振幅(幅值)');%加Y軸說明subplot(2,1,2);%窗口分成2行1列繪圖區,第2個區為當前活動區plot(w/pi,20*log10(abs(h)));%二維連續圖形grid;%添加網格title('巴特沃思型低通濾波器的幅頻響應');%加圖形說明xlabel('\omega/\pi');%加X軸說明（/后表示轉義字符）ylabel('振幅(分貝)');%加Y軸說明4．對聲音進行濾波：把我們上面錄制的語音放到濾波器里進行濾波，具體程序如下:%濾濾后的幅度、相位譜圖fs=8000;y=wavread('F:\新建文件夾\dgw.wav');%讀取原始語音信號f=filter(num,den,y);%濾波f1=fft(f,1024);subplot(2,1,1)plot(abs(f1));%畫出濾波后的時域圖title('濾波后的幅度譜');grid;subplot(2,1,2)plot(angle(f1));%畫出濾波后的時域圖title('濾波后的相位譜');grid;wavwrite(f,fs,'F:\新建文件夾\dgw1.wav');5．把處理后的所有數據存儲為聲音文件，與原始聲音進行比較程序如下：%原始語音與濾波后的信號比較fs=8000;y=wavread('F:\新建文件夾\dgw.wav');%讀取原始語音信號y1=wavread('F:\新建文件夾\dgw1.wav');%讀取濾波后語音信號yx=fft(y);yx1=fft(y1);subplot(2,1,1)plot(20*log10(abs(yx)));title('濾波前的相對幅度譜');subplot(2,1,2);plot(20*log10(abs(yx1)));title('濾波后的相對幅度譜');結論：通過濾波前后兩種信號的比