【正文】 1 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 設(shè)計(jì)（論文）題目： 基于 Matlab語音信號處理 單 位（系別） ： 電子信息工程系 學(xué) 生 姓 名 ： 何謹(jǐn)西 (何赟 ) 專 業(yè) ： 電子信息工程 班 級 ： 01120802 學(xué) 號 ： 0112080225 指 導(dǎo) 教 師 ： 唐伶 俐 答辯組 負(fù)責(zé)人 ： 填表時(shí)間： 20 年 月 重慶郵電大學(xué) 移通學(xué)院 教務(wù)處制 摘 要 在本文中，我們分別研究了在 MATLAB 環(huán)境下 FIR 和 IIR 數(shù)字濾波器完全設(shè)計(jì)等方法。 完全設(shè)計(jì)方法中我們利用函數(shù)直接設(shè)計(jì)出低通、高通和帶通濾波器，并分別編 號 ： ____________ 審定成績 ： ____________ 2 用巴特沃斯 (Butterworth)濾波器、切比雪夫 (Chebyshev)濾波器、橢圓 (Cauer)濾波器來實(shí)現(xiàn)，并比較了各自的頻率響應(yīng)曲線。 在 FIR 濾波器的設(shè)計(jì)中，我們用切比雪夫窗和海明窗設(shè)計(jì)的低通濾波器的頻率響應(yīng)進(jìn)行對照，結(jié)果表面用海明窗設(shè)計(jì) 的濾波器的頻率特性幾乎在任何頻帶上都比切比雪夫窗設(shè)計(jì)的濾波器的頻率特性好，只是海明窗設(shè)計(jì)的濾波器下降斜度較小。 本文利用不同的濾波器研究了 MATLAB 環(huán)境下的語音處理技術(shù)。 先對一語音信號進(jìn)行采樣、快速傅里葉變換，得到信號的頻譜特性。然后用設(shè)計(jì)好的濾波器濾波，比較濾波前后語音信號的波形及頻譜。最后回放處理前后的語音信號。 【關(guān)鍵詞】 語音信號處理 數(shù)字濾波器 MATLAB 3 ABSTRACT In this thesis, the plete designs under MATLAB are studied. The typical design gets the technical parameters from digital filters that should bedesigned, and then transformed into the analog parameters of a lowpass analog filterprototype. The prototype is converted into the analog lowpass, highpass, bandpassand the bandstop filters respectively, which are transformed into the digital ones. The plete design uses the given functions and releases the lowpass, highpass,bandpass and the bandstop filters directly. Butterworth, Chebyshev and Cauer filtersare used for the implementations. In the FIR filter designs, Chebyshev and Hamming windows are used for abmdpass filter. Their frequency responses are pared. The advantage of Hamming window is shown on all bands. Finally, the pronunciation processing functions using filters under MATLAB are studied. First carry on a sample, the FFT to a speech signal, get the frequency chart characteristic of filt with the filter which have designer, relatively filter wave in front and back the wave of the speech signal form and frequency speech signal finally returned to put a processing in front and back.. 【 Key words】 Speech signal processing Digital filter MATLAB 4 目 錄 前 言 .............................................................. 1 第一章 MATLAB 語音信號處理簡介 ..................................... 3 第一節(jié) MATLAB 簡介 ............................................... 3 第二節(jié) 濾波器簡介 ................................................. 4 第二章 設(shè)計(jì)摘要 ..................................................... 6 第一節(jié) 設(shè)計(jì)介紹 ................................................... 6 第二節(jié) 設(shè)計(jì)內(nèi)容 ................................................... 6 第三章 設(shè)計(jì)原理 .................................................... 7 第一節(jié) 相關(guān)軟件介紹 .............................................. 7 第二節(jié) 聲音處理 ................................................... 8 第三節(jié) IIR 數(shù)字濾波器的 設(shè)計(jì) ...................................... 10 一、激響應(yīng)不變法 ............................................... 10 二、雙線性變換法 ............................................... 10 第四章 設(shè)計(jì)過程 ................................................... 12 第一節(jié) 程序源代碼 ............................................... 12 一、錄制原始聲音信號并存儲： ................................... 12 二、去除無效點(diǎn)并與原始信號比較： ............................... 12 三、取 8000 和 16000 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分析： .......................... 13 三、設(shè)計(jì)濾波器存儲過濾信號： ................................... 14 四、慮波后信號和原始信號的比較： ............................... 15 第二節(jié) 本章小結(jié) ................................................. 16 第五章 調(diào)試分析 ................................................... 17 第六章 結(jié)果分析 ................................................... 22 結(jié)論 ............................................................... 27 致謝 ............................................................... 28 參考文獻(xiàn) ........................................................... 29 附 件 ............................................................. 30 5 一、英文原文 ..................................................... 30 二、英文翻譯 ..................................................... 50 三、源程序 ....................................................... 63 1 前 言 語音信號處理，簡稱語音處理，主要包括語音識別、語音合成、語音編碼和說話人識別等四大分支，語音學(xué)則是與語音處理密切相關(guān)的一個(gè)學(xué)科。 語音處理研究的歷史可以追溯到 1876 年貝爾 (Bell)發(fā)明電話，那是首次采用聲電、電聲轉(zhuǎn)換技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離語音通信。在此之前還有一件越事值得提及，那就是奧地利皇帝命令他的科學(xué)家 Von KempeIen 研制一臺能說話的機(jī)器，并且終于在 1780 年獲得了一定成功。這種純機(jī)械結(jié)構(gòu)的機(jī)器可以發(fā)出一些像元音那樣最簡單 的語音。 1939 年 H． Dudley 提出了一種全新的語音信號傳紀(jì)方法，研制成功第一個(gè)聲碼器，這種聲碼器打破語音信號的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使之解體，提取負(fù)載信息的參量加以傳輸，在接收端重新合成語音， Vocoder 這個(gè)詞就是他創(chuàng)造的。這一發(fā)明奠定了語音產(chǎn)生模型的基本思想，在語音信號處理領(lǐng)域具有劃時(shí)代的意義。 1947 年 Bell 實(shí)驗(yàn)室發(fā)明了語譜圖儀，這一發(fā)明意味著自動(dòng)語音識別研究的開始，不過起初只是通過人工分析語譜圖進(jìn)行語音識別。1948 年美國 Haskins 實(shí)驗(yàn)室研制成功“語圖回放機(jī)”，它把手工繪制在薄膜片的語譜圖自動(dòng)轉(zhuǎn)換為語 音，可以進(jìn)行語音合成。雖然這樣得到的合成語音顯得單調(diào)、呆板、但其學(xué)術(shù)思想是有深遠(yuǎn)意義的。共振蜂合成法就是源于這一思想的，它至今還被認(rèn)為是 種較好的語音合成方法。 70 年代初美國國防部先進(jìn)技術(shù)研究項(xiàng)目管理局 (ARPA)制定了一個(gè)龐大的計(jì)劃，資助多個(gè)著名的研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行語音理解系統(tǒng)研究。當(dāng)時(shí)專家們認(rèn)為：要使語音識別研究獲得突破性進(jìn)展，必須讓計(jì)算機(jī)像人一樣具有理解語言的智能，而不需過多地在孤立詞識別上下功夫。這個(gè)歷時(shí)五年的龐大計(jì)劃雖然在語言理解、語言統(tǒng)計(jì)模型等方面的研究積累了一些經(jīng)驗(yàn)，但并未取得令人鼓舞的進(jìn)展。 70 年代中對語音處理技術(shù)的長足進(jìn)步產(chǎn)生決定性影響的倒是另外三項(xiàng)研究成果：① 70 年代初，動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)用于語音識別，此后隱馬爾可夫模型法也獲得初步成功，使語音識別研究在匹配算法方面開辟了新思路；② 70 年代中 Itakura 提出的線性預(yù)測殘差原理成功地用于語音識別，后來又用于語音編碼。從此，線性預(yù)測技術(shù)在語音處理的多個(gè)方面獲得巨大成功。特別是研究 2 出多種線性預(yù)測參數(shù)形式和多種譜距離測度，對話音識別和語音編碼研究的發(fā)展起了重要作用；③ 70 年代末， Linda． Buzo． Gray 和 Markel 等人首次解決了矢量量化碼書生成的 方法，并先將矢量量化技術(shù)用于語音編碼獲得成功。從此矢量量化技術(shù)不僅在語音識別、語音編碼和說話人識別等方面發(fā)揮了重要作用，而且很快推廣到其他許多領(lǐng)域。 80 年代以來出現(xiàn)的語音處理技術(shù)產(chǎn)品化的熱潮，與上述三種技術(shù)的推動(dòng)作用是分不開的。 1985 年 IBM 公司研制成功 5000 詞匯的英語聽寫機(jī)Tangora5，后來到 80 年代未又發(fā)展為能識別 20200 詞匯的 Tangora20，識別率達(dá)到 ％，而且具有快速自適應(yīng)于說話者的特性。 90 年代初，國外許多研究機(jī)構(gòu)部研制出詞匯量達(dá)到幾萬的大詞匯量識別系統(tǒng)，例如能識別 70000詞匯的 Dragon Dictate 詞匯翻譯系統(tǒng)、識別率達(dá)到 80％以上。 90 年代初，在非特定人連續(xù)詞語識別方面有代表性的系統(tǒng)是卡內(nèi)基梅隆大學(xué) (CMU)研制成功SPHINX 系統(tǒng)，它能識別包括 997 個(gè)詞匯的連續(xù)語句，識別率達(dá)到 ％。 IBM公司于 1997 年推出的漢語聽寫機(jī)產(chǎn)品，為語音識別技術(shù)在漢字輸入方面的實(shí)際應(yīng)用開辟了新的道路。 我國語音識別研究的起步要比先進(jìn)國家晚一點(diǎn)，但是進(jìn)步很快，成果突出。無限詞匯的漢語聽寫機(jī)研制首先由清華大學(xué)、中國科學(xué)院聲學(xué)所于 1988 年取得突破，緊接著西安電子科技大學(xué)也研制成功 。四達(dá)公司等單位于 90 年代初推出了首批漢語聽寫機(jī)產(chǎn)品，它不僅使語音識別研究者受到很大鼓舞，而且使廣大公眾樹立丁對語音識別技術(shù)遲早是可以推向?qū)嶋H應(yīng)用的信心。但是，這一時(shí)期的漢語聽寫機(jī)系統(tǒng)基本上都是基于特定人孤立音節(jié)識別技術(shù)的。由于漢語音節(jié)種類較少，結(jié)構(gòu)很規(guī)則，便于以音節(jié)識別為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)無限詞匯識別，因而很快獲得了可與國際先