語音數(shù)字信號處理與分析及matlab實現(xiàn)_數(shù)字信號課程設計-wenkub
2022-09-06 20:10:58 本頁面
【正文】 4 第二章 信號頻譜分析 號及頻譜分析 下面的一段程序是語音信號在 MATLAB 中的最簡單表現(xiàn)，它實現(xiàn)了語音的讀入打開，以及繪出了語音信號的波形頻譜圖。畫出處理過程中所得各種波形及頻譜圖。并對其進行 FFT頻譜分析，比較加噪前后語音信號的波形及頻譜，對所得結果進行分析，闡明原因，得出結論。 設計合適的濾波器 。我們可以對信號進行加噪和去噪、濾波、截取語音等。 意義 :語音信號處理是一門新興的邊緣學科，它和認知科學、心理學、語言學、計算機科學、模式識別和人工智能等學科有著緊 密的聯(lián)系。語音信號處理的發(fā)展依賴于這些學科的發(fā)展，而語音信號處理技術的進步也會促進這些領域的進步。 設計要求 要求利用 MATLAB 對語音信號進行數(shù)字信號處理和分析，要求學生采集語音信號后，在 MATLAB 軟件平臺進行頻譜分析；并對所采集語音信號加入干擾噪聲，對加入噪 聲的信號進行頻譜分析，設計合適的濾波器濾除噪聲，恢復原信號。 2 設計內容 理論依據(jù) 及信號采集 根據(jù)設計要求分析系統(tǒng)功能，掌握設計中所需理論（采樣頻率、采樣定理；時域信號的 FFT 分析；數(shù)字濾波器設計原理和方法，各種不同類型濾波器的性能比較），闡明設計原理。 數(shù)字濾波器的設計 及信號處理 根據(jù)待處理信號特點，設 計合適數(shù)字濾波器，繪制所設計濾波器的幅頻和相頻特性。對語音信號進行回放，感覺濾波前后 聲音的變化。 編程詳見附錄 結果如圖 211 圖 211 原始信號的圖形 已知一個語音信號，數(shù)據(jù)采樣頻率為 100Hz，試分別繪制N=128 點 DFT 的幅頻圖和 N=1024 點 DFT 幅頻圖。因此利用fft 對信號做頻譜分析，只要考察 0～ Nyquist 頻率（采樣頻率一半）范圍的幅頻特性。它去掉了信號中不必要的低頻成分或 者說去掉了低頻干擾。可以證明，系統(tǒng)的 “ 頻率響應 ” 就是該系統(tǒng) “ 沖激響應 ” 的傅里葉變換 。當使用在音頻應用時，它有時被稱為高頻剪切濾波器 , 或高音消除濾波器。將通用濾波器二階傳遞函數(shù)的高通和帶通系數(shù)均設為零，即得到一個二階低通濾波器傳遞公式 。假定設計要求一個截止頻率為 10kHz 的四階 貝塞爾(Bessel) 低通濾波器。 帶通濾波器的設計 2N 階帶通濾波器設計， 帶通濾波器（ bandpass filter）是一個允許特定頻段的波通過同時屏蔽其他頻段的設備。這些濾波器也可以用低通濾波器 同 高通濾波器 組合來產(chǎn)生 。這通常稱為濾波器的滾降現(xiàn)象，并且使用每十 倍頻 的衰減幅度的 dB 數(shù)來表示。除了電子學和信號處理領域之外，帶通濾波器應用的一個例子是在大 氣科學領域，很常見的例子是使用帶通濾波器過濾最近 3 到 10天時間范圍內的天氣數(shù)據(jù)，這樣在數(shù)據(jù)域中就只保留了作為擾動的氣旋。 帶阻濾波器是指能通過大多數(shù)頻率分量、但將某些范圍的頻率分量衰減到極低水平的濾波器，與帶通濾波器 說明的概念相對。帶阻濾波器分為腔體帶阻濾波器、 LC帶阻濾波器和有源帶阻濾波電路 實用電路常利用無源低通濾波器和高通濾波器并聯(lián)構成無源帶阻濾波電路，然后接同相比例運算電路，從而得到有源帶阻濾波電路 。下面，通過改變系統(tǒng)函數(shù)的分子與分母系數(shù)比，來觀察信號濾波前后的幅值與相位。其特性在時域及頻域中可分別用沖激響應及頻率響應描述。 GUI 界面成圖如圖 422 圖 422 低通濾波器圖形 帶通濾波器的 實現(xiàn) 帶通濾波器（ bandpass filter）是一個允許特定頻段的波通過同時屏蔽其他頻段的設備。這些濾波器也可以用 低通濾波器 同 高通濾波器組合來產(chǎn) 生 。 圖 424 帶阻濾波 器圖形 編程詳見附錄 結果如圖 425 20 圖 425 改變系數(shù)比之后的圖形 濾波后，編程詳見附錄 結果如圖 426 圖 426 濾波后的圖形 21 可以聽到聲音明顯變得高亢了。課堂學習主要注重于理論知識，而我們要將所學知識應用于實際，在此階段，課程設計便是最好的選擇了，通過課程設計，我們可以溫習我們所學的理論知識，同時為將理論知識運用于實際搭建了一個很好的平臺，不僅如此，通過這次的課程設計， 使我知道了在當今的信息技術如此發(fā)達的世界中，我們必須運用多種渠道，去學習研究。雖然我們以前學了一點 MATLAB，不少課本上也有提到過 MATLAB，但是我們還是不怎么熟練，通過這次自動控制原理課程讓我更好地學會了如何去使用這個軟件。不但對自動控制原理的知識鞏固了，也加強了 MATLAB 這個強大軟件使用的學習，這次課程設計終于順利完成了，在設計中遇到了很多編程問題，最后在自己和同學相互協(xié)助下，終于迎刃而解了。39。 magX=abs(X)。title(39。plot(X)。 subplot(223)。)。原始信號相位 39。)。 y=fft(x,N)。 subplot(221)。)。 title(39。plot(f(1:N/2),magy(1:N/2))。ylabel(39。N=128(b)39。 y=fft(x,N)。 subplot(223)。)。 title(39。plot(f(1:N/2),magy(1:N/2))。ylabel(39。N=1024(d)39。)。 X=abs(X)。),ylabel(39。 X=fft(x)。Hz39。39。wc=。 X=fft(x)。濾波前信號的波形 39。title(39。 Y=fft(y)。IIR 濾波后信號的波形 39。title(39。 Z=fft(z)。FIR 濾波后信號的波形 3
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