課程設計任務書要求完成的主要任務：1.錄制一段自己的語音信號，時間控制在1s左右，并對錄制的信號進行采樣。語音信號的頻譜分析，畫出采樣后語音信號的時域波形和頻譜圖。2.將信號加入延時和混響，并與原始信號頻譜進行比較。3.設計單回聲濾波器，多重回聲濾波器，無限個回聲濾波器，全通結構的混響器，并畫出濾波器的頻域響應。用濾波器對語音信號進行濾波。畫出濾波后信號的時域波形和頻譜，并對濾波前后的信號進行對比，分析信號的變化。4.回放語音信號。序號階段內容所需時間1查閱資料2天2各部分編程3天4調試程序2天5GUI設計3天答辯1天11天指導教師簽名：系主任(或責任教師)簽名：摘要數字信號處理(DigitalSignalProcessing)技術，從20世紀60年代以來，隨著Matlab語言是一種廣泛應用于工程計算及數值分析領域的新型高級語言，關鍵詞語音信號處理MATLAB語言濾波器頻譜分析GUIDigitalSignalProcessing(DigitalSignalProcessing)technologyfromthe1960s,alongwiththedevelopmentofcomputerscienceandinformationscience.digitalprocessingtechniqueshaveemergedandtorapiddevelopment.Languageisthecommunicationofpeopletooneofthemain,ithasadirect,natural,andeasy.Voiceisthelanguageofthephysicallayerofexpression.Voiceprocessingmachinesmainlyforvoiceprocessing,inordertoachievetransmission,automaticrecognition,machineunderstandingofotherpurposes.Forvoiceprocessingfiltering,sampling,Fouriertransformandspectralenvelopeextractionalgorithmresearch,discussestheMatlablanguageisawidelyusedengineeringcalculationandnumericalanalysisofthefieldofnewhigh-levellanguage,Matlabpowerful,easytolearn,programmingandhighefficiency.Matlabalsohasaparticularsignalanalysistoolbox,neednothavestrongprogrammingskills,youcaneasilycarryoutsignalanalysis,processingKeywordsSpeechsignalprocessingSpectralanalysisofMATLABFilterSpectrumanalysisGraphicalUserInterface摘要………………………lABSTRACT1.引言 51.1簡介 51.2設計任務及要求 62設計原理 72.1語音信號的采樣 72.2時域分析 72.3頻域分析 82.4延時 82.5混響 92.6濾波器的設計 2.7圖形用戶界面的設計 3設計步驟 3.1總體設計流程圖 3.2詳細設計 3.2.1語音的錄制 3.2.2原始信號 3.2.3延時 3.2.5單回聲濾波器 3.2.6多回聲濾波器 3.2.7無限回聲濾波器 3.2.8全通濾波器 4圖形用戶界面的設計 23 4.2設置屬性 234.3編程 244.4運行結果 5總結 2參考文獻 3 41.引言控制在1s左右，并對錄制的信號進行采樣。設計要求2.1語音信號的采樣則在單位時間內計算機得到的聲音樣本數據就越多，對聲音波形的表示也越精在一秒鐘內對聲音信號的采樣次數，采樣頻率越高聲音的還原就越真實越自然。據最大的力度范圍。每增加一個采樣位數相當于力度范圍增加了6dB。采樣位數44.1kHz意味著音頻流進入計算機時計算機每秒會對其拍照達441000次。顯然在進行模擬/數字信號的轉換過程中，當采樣頻率fsmax大于信號最高頻率fmax的2倍時，即：fsmax>=2fmax,則采樣之后的數字信號完整地保留了原始信號中的信息，一般實際應用中保證采樣頻率為信號最高頻率的5～10倍，采樣定理又稱奈奎斯特定理。1924年奈奎斯特(Nyquist)就推導出：在理想低通信道的最大碼元傳輸速率=2W*log2N(其中W是理想低通信道的帶寬，N是電平強度)。2.2時域分析語音信號的時域分析就是分析和提取語音信號的時域參數。進行語音分析2.3頻域分析在MATLAB的信號處理工具箱中函數FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆(1)函數FFT用于序列快速傅立葉變換。向量x的長度大于N,則函數截短x使之長度為N。若x為矩陣，按相同方法對x(3)經函數ff求得的序列y一般是復序列，通常要求其幅值和相位。MATLAB(4)fftshit作用：將零頻點移到頻譜的中間當延遲時間在3~35ms之間時人耳感覺不到滯后音的存在，并且他與原音源間在50ms以上時，其延遲音就清晰可辨，此時的處理效果才是回音。回音處理延時時間(Dly),即主延時電路的延時時間調整。反饋高頻比(HiRatio),即反饋回路上的高均衡頻率(EQF),這里的頻率均衡用于音色調整，此為均衡的中點頻率選混響時間：能逼真的模擬自然混響的數碼混響器上都有一套復雜的程序，其上雖然有很多技術參數可調，然而對這些技術參數的調整都不會比原有的效果更為自然，尤其是混響時間。擴散度：此項參數可調整混響聲陣密度的增長速度，其可調范圍為0~10,其預延時：自然混響聲陣的建立都會延遲一段時間，預延時即為模擬次效應而(1)簡單性聲陣密度：此項參數可調整聲陣的密度，其值較高時，混響效果較為溫暖，但有明顯的聲染色；其值較低時，混響效果較深邃，切聲染色也較弱。頻率調制：這是一項技術性的參數，因為電子混響的聲陣密度比自然混響稀疏，為了使混響的聲音比較平滑、連貫，需要對混響聲陣列的延時時間進行調制。此項技術可以有效的消除延時聲陣列的段裂聲，可以增加混響聲的柔和感。調治深度：指上述調頻電路的調治深度。2.6濾波器的設計單回聲濾波器的系統函數：H(z)=1+a×z*(-R無限個回聲濾波器的系統函數：全通結構的混響器的系統函數：函數filter的調用格式為：y=filter(b,a,x)該格式采用數字濾波器對數據進行濾波，既可以用于IR濾波器，也可以用于FIR濾波器。其中向量b和a分別表示系統函數的分子、分母多項式的系數，若a=1,此時表示FIR濾波器，否則就是IR濾波器。該函數是利用給出的向量b和a對x中的數據進行濾波，結果放入向量y。2.7圖形用戶界面的設計戶交互的組件元素，用戶可以只通過鍵盤、鼠標和前臺界面下的組件發生交互，而所有的計算、繪圖等內部操作都封裝在內部，提高了終端用戶使用MATLAB程序的易用性。設計圖形用戶界面應遵循以下三個原則：簡單性(Consistency)及習常性(Familiarity)。(2)一致性(3)習常性(4)其他考慮因素注意界面的動態性能。如界面對用戶操作的響應要迅速(Immediate)、連續(Continous);對持續時間較長的運算，要給出等待時間提示，并允許用戶中斷圖形用戶界面的制作包括界面設計和程序實現。具體制作步驟如下：(1)分析界面所要求實現的主要功能，明確設計任務；(2)在稿紙上繪出界面草圖，并站在使用者的角度來審查草圖；(3)按構思的草圖，上機制作靜態界面，并檢查之；(4)編寫界面動態功能的程序，對功能進行逐項檢查。用用luyin程序錄制一段1s左右信號的時域波形與頻譜圖，并回放采樣語音信號對采樣信號延時2000,兩者相加，得到混響。分別畫出延時和混響后語音信號的時域波形與頻譜圖。并回放延時和混響后語音信號a.單回聲濾波c.無限回聲濾D.全通濾波器對語音信器對語音信波器對語音器對語音信號濾波，畫出時域波形與時域波形與出時域波形時域波形與頻譜圖回放頻譜圖回放頻譜圖回放分析得到信號的頻譜，比較回放的聲音，并對濾波前后的信圖3-1總體設計流程圖3.2.1語音的錄制%獲取錄音文件pausefs=44100;%聲音的采樣頻率為44.1Khzduration=3;%錄音時間為3sfprintf(按任意鍵開始錄音1:\n');sd1=wavrecord(duration*fs,fs);%采樣數為132300,保存文件名為sd1.wavwavplay(sd1,fs)[xl,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav);x1=x1(:1);sound(xl,fs);figure;Subplot(211);%只取單聲道%對聲音的回放%做原始語音信號的時域圖形y1=fft(x1);y1=fftshift(yl);derta_fs=fs/length(x1);plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(y1));title(原始語音信號的頻譜);gridon;%做length(x1)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率%畫出原始語音信號的頻譜圖原始語音信號的時域圖時間n原始語音信號的頻譜x104圖3-2原始語音信號的時域波形與頻譜圖結果分析：采樣點數為132300,與時域波形結果吻合，由頻譜可看出頻率較集中，有一點高頻分量，是由于噪聲的干擾引起的。對原始語音信號延時2000,畫出延時后語音信號的時域波形與頻譜圖，并回放延時后的語音信號。%延時的信號[x1,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav');x1=x1(:,1);%只取單聲道z=[zeros(2000,1);x1];%對聲音延時2000plot(z);%畫出延時后的信號時域圖z=fft(x1);%做length(x1)點的FFTz=fftshift(z);%平移，是頻率中心為0derta_fs=fs/length(z);%設置頻譜的間隔，分辨率plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(z));%畫出延時后的信號頻譜圖延時后的信號時域圖圖3-3延時后語音信號的時域波形與頻譜圖結果分析：由運行結果可以看出，時域波形向右平移，頻譜無變化。3.2.4混響調整原始采樣信號的長度，將其與延時信號相加，就得到混響。畫出混響后語音信號的時域波形與頻譜圖，并回放延時后的語音信號。%混響后信號[x,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav');x=x(:,1);z=[zeros(2000,1);x];x=[x;zeros(2000,1)];%讀取語音信號%只取單聲道%對語音信號進行延時%使語音信號與延時后信號同等長度%信號的混響%回放混響后的信號figure(3);subplot(211);plot(y1);title('混響的時域圖');%混響時域圖Y1=fft(y1);Y1=fftshift(Y1);derta_fs=fs/length(y1);%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(Y1));%畫出混響頻譜圖混響的頻譜圖圖3-4混響后語音信號的時域波形與頻譜圖%單回聲濾波器[x,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav);x=x(:,1);a=0.5;x=[x;zeros(2000,1)];y2=x+z*a;sound(y2,fs):%讀取語音信號%只取單聲道%對語音信號進行延時%使語音信號與延時后信號同等長度%信號經單回聲濾波%回放經單回聲濾波器后的語音信號Y2=fft(y2);Y2=fftshift(Y2);dertafs=fS/length(y2);Subplot(212);%做length(y2)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(Y2));%畫出單回聲信號頻譜圖單回聲濾波的信號時域圖3.2.6多回聲濾波器用多回聲濾波器對原始語音信號濾波，畫出濾波后語音信號的時域波形與頻譜圖，并回濾波時后的語音信號。%多回聲濾波器[x,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav);x1=x(:,1);delayt=0.1;a=0.2;N=3;Bz=[1;zeros(fs*delayt,1)*N;a^N];Az=[1;zeros(fs*delay_t,1);a];y=filter(Bz,Az,x1);%變換為單聲道語音信號%回聲延遲時間%衰減系數%N階延時sound(y,fs,bits);%回放經多回聲濾波器后的語音信號Y2=fit(y);Y2=fftshift(Y2);derta_fs=fs/length(y);title('多回聲濾波的信號頻譜圖);gridon;%做length(y)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率%畫出多回聲信號頻譜圖多回聲濾波的信號時域圖多回聲濾波的信號頻譜圖圖3-6單回聲濾波器濾波后信號的時域波形與頻譜圖結果分析：由運行結果可以看出，時域波形的幅值變大，毛刺變得更多，頻譜的中心頻率幅值變大，回放的聲音立體感變的更強。3.2.7無限回聲濾波器用無限回聲濾波器對原始語音信號濾波，畫出濾波后語音信號的時域波形與頻譜圖，并回濾波時后的語音信號。%無限回聲濾波器[x,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav');%讀取語音信號x=x(:,1);%只取單聲道%a取小于等于1Bz=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1];%分子的系數Az=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-a];%分母的系數yyl=filter(Bz,Az,x);%FIR濾波器進行濾波sound(yyl,fs,bits);%回放經無限回聲濾波器后的語音信號figure(5);subplot(211);plot(yyl);%無限回聲信號時域波形title('無限個回聲濾波的信號時域圖);YY1=fft(yy1);YY1=fftshift(YY1);%經無限回聲濾波器后的信號做length(yy1)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率Subplot(212);plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(YY1));%無限回聲頻譜圖運行結果：無限個回聲濾波的信號時域圖無限個回聲濾波的信號頻譜圖圖3-7無限回聲濾波器濾波后信號的時域波形與頻譜圖%全通結構的混響器[x,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav);%讀取語音信號%只取單聲道Bzl=[a,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1];%分子的系數Azl=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,a];%分母的系數yy2=filter(Bzl,Az1,x);%FIR濾波器進行濾波sound(yy2,fs,bits);%回放經全通結構的混響器后的語音信號subplot(211);plot(yy2);title(全通濾波信號的時域圖)%全通結構的混響器時域波形YY2=ff(yy2);YY2=ffishift(YY2);%經全通濾波器后的信號做length(yy2)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(YY2));%全通濾波信號的頻譜圖運行結果：全通濾波信號的時域圖x104全通濾波信號的頻譜圖x104圖3-8無限回聲濾波器濾波后信號的時域波形與頻譜圖結果分析：由運行結果可以看出，時域波形和頻譜基本不變，回放的聲音跟原語音信號很接近。4圖形用戶界面的設計4.1GUI布局在Matlab的主窗口中，選擇File菜單中的New菜單項，再選擇其中的GUI命令，就會就會顯示GUI的設計模板。。新建一個空白模板jiemian.fig,就會顯示GUI的設計窗口，點擊和分別放置按鈕和坐標軸，放置結果如圖4-1。wes3kea)res1084es13課筑axem5圖4-1GUI布局按鈕(PushButtons):執行某種預定的功能或操作；其屬性如圖4-2。Axes屬性為默認屬性，如圖4-3。未指定時將使用系統缺省值，改變了的屬性有：(1)BackgroundColor取值為顏色的預定義字符或RGB數值，缺省值為淺灰色；本設計為藍色。(2)String取值為字符串矩陣或塊數組，定義控件對象標題或選項內容；(3)Tag取值為字符串，定義了控件的標識值，在任何程序中都可以通過這個+t++ButtonDo….LIContext.#ClippingCreateFcnDeleteFcnHitTestUIContext…UserDataVisibleMaxMinSliderStep量原始信號…UnitscharactersValue圖4-2按鈕的屬性圖4-3坐標軸的屬性GUI布局，自動生成M文件的框架，使用這一框架編制應用程序。將前面編好的5總結信號進行分析和處理。這次課程設計,剛開始我無從下手，不知所措，后來經過MATLAB設計單回聲濾波器，多重回聲濾波器，無限個回聲濾波器，全通結本次課程設計最重要的是讓我學會了獨立解決問題的方法，經過不斷的學的掌握程度不夠，在原來學習后，我對MATLAB的許多函數、屬性的用法還是[1]鄒彥，DSP原理及應用，第1版，電子工業出版社，2006;[2]彭啟琮等，DSP技術的發展與應用，第二版，[3]劉泉，闕大順.數字信號處理原理與實現.電子工業出版社.2005[4]張雄偉，DSP集成開發與應用實例，第1版，電子工業出版社，2002;[5]張洪濤等，數字信號處理，第一版，華中科技大學出版社，2007[6]楊述斌等，數字信號處理實踐教程，第一版，華中科技大學出版社，2007[7]胡航.語音信號處理.哈爾濱工業大學出版社.2002.[8]張威.MATLAB基礎與編程入門.西安電子科技大學出版社.2006圖形用戶界面的M文件：functionvarargout=jiemian(varargin)%JIEMIANM-fileforjiemian.fig%JIEMIAN,byitself,createsanewJIEMIANorraisestheexisting%singleton*.%H=JIEMIANreturnsthehandletoanewJIEMIANorthehandleto%theexistingsingleton*.%JIEMIAN(CALLBACK',hObject,eventData,handles,…)callsthelocal%functionnamedCALLBACKinJIEMIAN.Mwiththegiveninputarguments%JIEMIAN(Property,Value',…)createsanewJIEMIANorraisesthe%existingsingleton*.Startingfromtheleft,propertyvaluepairsare%appliedtotheGUIbeforejiemian_OpeningFcngetscalled.An%unrecognizedpropertynameorinvalidvaluemakespropertyapplication%stop.AllinputsarepassedtojiemianOpeningFcnviavarargin.%instancetorun(singleton)".%Seealso:GUIDE,GUIDATA,GUIHANDLES%Edittheabovetexttomodifytheresponsetohelpjiemian%LastModifiedbyGUIDEv2.502-Jul-201201:22:36%Begininitializationcode-DONOTEDITguiSingleton=1;'guiSingleton',guiSingleton,…'gui_OpeningFcn',@jiemian_OpeningFcn,…'guiOutputFcn',@jiemianOutputFcn,…ifnargin&&ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback=str2func(varargin{1}):ifnargout[varargout{1:nargout}]=gui_mainfcn(gui_State,varargin{:):gui_mainfcn(gui_State,varargin{:});%Endinitializationcode-DONOTEDIT%---Executesjustbeforejiemianismadevisible.functionjiemianOpeningFcn(hObject,eventdata,handles,varargin)%Thisfunctionhasnooutputargs,seeOutp%hObject%eventdata%handles%vararginreserved-tobedefinedinafutureversionofMATLABstructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)commandlineargumentstojiemian(seeVARARGIN)%Choosedefaultcommandlineoutputforjiemianhandles.output=hObject;%Updatehandlesstructureguidata(hObject,handles);%UIWAITmakesjiemianwaitforuserresponse(seeUIRESUME)%uiwait(handles.figurel);%---Outputsfromthisfunctionarereturnedtothecommandline.functionvarargout=jiemian_OutputFcn(hObject,eventdata,handles)%varargoutcellarrayforreturningoutputargs(seeVARARGOUT);%hObjecthandletofigure%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB%handlesstructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)varargout{1}=handles.output;%---Executesonbuttonpressincaiyangfunctioncaiyang_Callback(hObject,eventdata,handles)%hObject%eventdata%handlesreserved-tobedefinedinafutureversionofMATLABstructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)[x1,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav);sound(xl,fs);axes(handles.axes1);plot(x1);%讀取信號%只取單聲道%對聲音的回放%做原始語音信號的時域圖形title(原始語音信號的時域圖，fontname','宋體);yl=ffishift(y1);axes(handles.axes2);%做length(x1)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(y1);%畫出原始語音信號的頻譜圖%---Executesonbuttonpressinyanshi.functionyanshi_Callback(hObject,eventdata,handles)%hObject%handleshandletoyanshi(seeGCBO)structurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)[x1,fs,bits]=wavread('D:\sound1.wav);z=[zeros(2000,1);x1];sound(z,fs);%只取單聲道%對聲音延時2000axes(handles.axes3);plot(z);%畫出延時后的信號時域圖z=fft(x1);%做length(x1)點的FFTz=fftshift(z);%平移，是頻率中心為0derta_fs=fs/length(z);%設置頻譜的間隔，分辨率axes(handles.axes4);plot([-f/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(z));%畫出延時后的信號頻譜圖%---Executesonbuttonpressinhunxiangfunctionhunxiang_Callback(hObject,eventdata,handles)%hObjecthandletohunxiang(seeGCBO)reserved-tobedefinedinafutureversionofMATLABstructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)[x,fs,bits]=wavread(D:\sound1.wav');%讀取語音信號z=[zeros(2000,1);x];x=[x;zeros(2000,1)];y1=x+z;sound(yl,fs);axes(handles.axes5);%只取單聲道%對語音信號進行延時%使語音信號與延時后信號同等長度%信號的混響%回放混響后的信號plot(y1);title(混響的時域圖，'fontname',宋體);%混響時域圖Y1=ftt(y1):Y1=fftshift(Y1):dertafs=fs/length(yl);axes(handles.axes6);%做length(y1)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(Y1));%畫出混響頻譜圖%---Executesonbuttonprefunctiondan_Callback(hObject,eventdata,handles)%hObject%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLABstructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)[x,fs,bits]=wavread(D:Isound1.wav);%讀取語音信號x=x(:,1);%只取單聲道a=0.5:%a取小于等于1%對語音信號進行延時x=[x;zeros(2000,1)];%使語音信號與延時后信號同等長度y2=x+z*a;%信號經單回聲濾波%回放經單回聲濾波器后的語音信號axes(handles.axes7);Y2=fft(y2);Y2=fftshift(Y2):derta_fs=fS/length(y2);axes(handles.axes8);%做length(y2)點的FFT%平移，是頻率中心為0%設置頻譜的間隔，分辨率plot([-fs/2:derta_fs:fs/2-derta_fs],abs(Y2));%畫出單回聲信號頻譜圖%---Executesonbuttonpressinduo.functionduo_Callback(hObject,eventdata,handles)%hObject%eventdatastructurewithhandlesanduserdata(seeGUIDATA)[x,fs,bits]=wavread('D:sound1.wav');x1=x(:,1);delay_t=0.1;%變換為單聲道語音信號%回聲延遲時間N=3;y=filter(Bz,Az,x1);%衰減系數%N階延時%回放經多回聲濾波器后的語音信號plot(y);title(多回聲濾波的信號時域圖，'fontname',宋體);Y2=fft(y);Y2=fftshift(Y2);derta_fs=fs/length(y);axes(handles.axes10);