基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点.pdf
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1、DSP 实验课程设计实验报告 DSP 实验课程设计实验报告 姓名:学号:班级: 1.课程设计题目: 基于 MATLAB 的有噪声的语音信号处理的课程设计。 2.课程设计的目的: 综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计,通过理论推导得出相应 的结论,再利用MATLAB 做为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立 概念。 3.课程设计的要求: (1) 熟悉离散信号和系统的时域特性。 (2) 掌握序列快速傅里叶变换FFT方法。 (3) 学会 MATLAB 的使用,掌握MATLAB 的程序设计方法。 (4) 利用 MATLAB 对语音信号进行频谱分析。 (5) 掌握 M
2、ATLAB 设计各种数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。 4.课程设计的内容: 录制一段语音信号,对语音信号进行频谱分析,利用MATLAB 中的随机函数产生噪声加 入到语音信号中,使语音信号被污染,然后进行频谱分析,设计FIR 和 IIR 数字滤波器,并 对噪声污染的语音信号进行滤波,分析滤波后的信号的时域和频域特征,回放语音信号。 5.课程设计的步骤: (1)语音信号的获取 通过录音软件录制一段语音“数字信号处理”,命名为“ OriSound ” ,时长大约1 到 2 秒,在 MATLAB 中,通过使用wavread 函数,对语音进行采样: y,fs,nbits=wavread(OriS
3、ound); %语音信号的采集 采样值放在向量y 中,采样频率为fs ,采样位数为nbits 。 DSP 实验课程设计实验报告 (2)语音信号的频谱分析 画出语音信号的时域波形,然后对语音信号进行频谱分析,在 MATLAB 中,通过使用fft 函数对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。 因此采集语音并绘出波形和频谱的模块程序如下: y,fs,nbits=wavread(OriSound); %语音信号的采集 sound(y,fs,nbits); %语音信号的播放 n=length(y) ; %计算语音信号的长度 Y=fft(y,n); %快速傅里叶变换 figure; subplot(
4、2,1,1); %绘出时域波形 plot(y); title(原始信号波形,fontweight,bold); axis( 00000 80000 -1 1); %通过尝试确定合适的坐标参数 grid; subplot(2,1,2); %绘出频域频谱 plot(abs(Y); title(原始信号频谱,fontweight,bold); axis( 0 150000 0 4000); %通过尝试确定合适的坐标参数 grid; 结果如下: DSP 实验课程设计实验报告 可以看到,语音信号的频率集中在低频部分。 (3)产生噪声信号 在 MATLAB 中,通过使用randn 函数产生随机噪声信号,并
5、加到语音信号中得到被污染 的语音信号,回放语音信号。 产生随机噪声: Noise=0.2*randn(n,1); 其中用 0.2 倍乘噪声用来适当削减噪声的作用,便于对语音信号进行处理并比较效果。 (4)污染信号频谱分析 对被污染的加噪信号进行时域和频域分析。 加噪声并分析信号波形频谱的模块程序及说明如下: DSP 实验课程设计实验报告 y,fs,nbits=wavread(OriSound.wav); %语音信号采集 sound(y,fs,nbits); %回放语音信号便于比较效果 n = length (y) ; %计算语音信号长度 Noise=0.2*randn(n,1); %产生随机噪
6、声信号Noise s=y+Noise; %将 Noise 添加到原始信号,得到污 染信号 s sound(s); %回放污染信号s figure; subplot(2,1,1); %绘制加噪信号时域波形 plot(s); title(加噪语音信号的时域波形,fontweight,bold); axis( 00000 80000 -1 1); grid; S=fft(s); %对 s进行快速傅里叶变换得到频谱 subplot(2,1,2); %绘制加噪信号频域频谱 plot(abs(S); title(加噪语音信号的时域波形,fontweight,bold); axis( 0 150000 0
7、4000); grid; 结果如下: DSP 实验课程设计实验报告 可以看到,随机噪声均匀的分布在整个频谱范围内。 (5)设计 FIR 和 IIR 数字滤波器 在 MATLAB 中,根据频谱特征设计FIR 和 IIR 滤波器。在 Matlab 中,可以利用函数fir1 设计 FIR 滤波器,利用函数butter,cheby1 设计 IIR 滤波器,利用Matlab 中的函数freqz 画出 各步滤波器的频率响应。 低通滤波器的性能指标:fp=1000Hz , fc=1200Hz ,As=100db ,Ap=1dB 高通滤波器的性能指标:fp=3500Hz , fc=4000Hz ,As=100
8、dB ,Ap=1dB ; 带通滤波器的性能指标:fp1=1200Hz , fp2=3000hZ , fc1=1000Hz , fc2=3200Hz , As=100dB , Ap=1dB 在 MATLAB 中,利用 N,wc=butter(N,wc,Rp,As,s)设计并计算巴特沃斯模拟滤波器的阶 数 N 和 3dB 截止频率wc;B,A=cheby1(N,Rp,wpo,ftypr)设计切比雪夫I 型滤波器。 在课程设计中,共设计了六种滤波器对信号进行滤波:FIR 低通,高通,带通滤波器, IIR 低通,高通,带通滤波器。通过对原始信号和加噪信号的频谱进行观察,原始语音信号 频谱集中在低频段,
9、而随机噪声接近均匀的分布在整个频谱范围内,因此推测选用低通滤波 器去噪性能要好于高通和带通滤波器。 (6)对污染信号进行滤波 在 MATLAB 中用 FIR 和 IIR 滤波器对加噪信号进行滤波,其中通过利用函数fftfilt用 FIR 滤波器滤波,通过利用函数filter 用 IIR 滤波器滤波。 (7)回放语音信号 在 MA TLAB 中,通过用sound 函数对语音信号进行回放,用以比较各滤波器的滤波效 果。 各滤波器设计模块的程序和说明如下: (1)IIR 低通滤波器设计 DSP 实验课程设计实验报告 y,fs,nbits=wavread(OriSound.wav); %语音信号采集
10、n = length (y) ; %计算语音信号长度 Noise=0.2*randn(n,1); %产生随机噪声信号Noise s=y+Noise; %将 Noise 添加到原始信号,得到污 染信号 s S=fft(s); %快速傅里叶变换 Ft=8000; Fp=1000; Fs=1200; wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft; n11,wn11=buttord(wp,ws,1,50,s); %低通滤波器的阶数和截止频率 b11,a11=butter(n11,wn11,s); %S 域频率响应的参数 num11,den11=bilinear(b11,a11,0.5);
11、%利用双线性变换实现频率响应S 域到 Z 域的变换 z11=filter(num11,den11,s); %滤波 sound(z11,fs,nbits); %回放滤波后的信号 m11=fft(z11); %滤波后的信号频谱 figure; subplot(2,2,1); %绘出滤波前的信号频谱 plot(abs(S),g); title(滤波前信号的频谱,fontweight,bold); axis( 0 80000 0 4000); grid; subplot(2,2,2); %绘出滤波后的信号频谱 plot(abs(m11),r); title(滤波后信号的频谱,fontweight,bo
12、ld); axis( 0 80000 0 4000); grid; subplot(2,2,3); %绘出滤波前的信号波形 plot(s); title(滤波前信号的波形,fontweight,bold); axis(00000 100000 -1 1); grid; subplot(2,2,4); %绘出滤波后的信号波形 plot(z11); title(滤波后的信号波形,fontweight,bold); axis(00000 100000 -1 1); grid; 结果如下: DSP 实验课程设计实验报告 可以看出, 滤波后将非低频部分的噪声频率滤掉,但还有一些高于原始语音信号的频率 没
13、有被去除。 (2)IIR 高通滤波器设计 y,fs,nbits=wavread (OriSound); %语音信号采集 n = length (y) ; %计算语音信号的长度 Noise=0.2*randn(n,1); %产生随机噪声 s=y+Noise; %语音信号加入噪声得到加噪信号 S=fft(s); %快速傅里叶变换 Fp1=1200; Fs1=1000; Ft=8000; wp1=tan(pi*Fp1/Ft); ws1=tan(pi*Fs1/Ft); wp=1; ws=wp1*wp/ws1; n13,wn13=cheb1ord(wp,ws,1,50,s); %模拟的低通滤波器阶数和截
14、止频率 DSP 实验课程设计实验报告 b13,a13=cheby1(n13,1,wn13,s); %S 域的频率响应的参数 num,den=lp2hp(b13,a13,wn13); %S 域低通参数转为高通的 num13,den13=bilinear(num,den,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S域到 Z 域转 换 z13=filter(num13,den13,s); %滤波 sound(z13,fs,nbits); %回放滤波后的信号 m13=fft(z13); %滤波后的信号频谱 figure; subplot(2,2,1); %绘出滤波前的信号频谱 plot(abs(S),g
15、); title(滤波前信号的频谱,fontweight,bold); axis(0 80000 0 4000); grid; subplot(2,2,2); %绘出滤波后的信号频谱 plot(abs(m13),r); title(滤波后信号的频谱,fontweight,bold); axis(0 80000 0 4000); grid; subplot(2,2,3); %绘出滤波前的信号波形 plot(s); title(滤波前信号的波形,fontweight,bold); axis(00000 100000 -1 1); grid; subplot(2,2,4); %绘出滤波后的信号波形
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- 基于 MATLAB 噪声 语音 信号 处理 课程设计 要点
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