基于matlab的語音信號(hào)采集和窗函數(shù)法濾波42784(文件)
【正文】 音學(xué)與數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合的交叉學(xué)科，課題在這里不討論語音學(xué)，而是將語音當(dāng)做一種特殊的信號(hào)，即一種“復(fù)雜向量”來看待。經(jīng)過一個(gè)星期的課程設(shè)計(jì)，過程曲折可謂一語難盡，感想頗多。同時(shí)我認(rèn)為我們的工作是一個(gè)團(tuán)隊(duì)的工作，團(tuán)隊(duì)需要個(gè)人，個(gè)人也離不開團(tuán)隊(duì)，必須發(fā)揚(yáng)團(tuán)結(jié)協(xié)作的精神。挫折是一份財(cái)富，經(jīng)歷是一份擁有。在此，感謝老師的細(xì)心指導(dǎo)！在中國的南海008,117。通過這次課程設(shè)計(jì)使我懂得了理論與實(shí)際相結(jié)合是很重要的，只有理論知識(shí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只有把所學(xué)的理論知識(shí)與實(shí)踐相結(jié)合起來，從理論中得出結(jié)論，才能真正為社會(huì)服務(wù)，從而提高自己的實(shí)際動(dòng)手能力和獨(dú)立思考的能力。而這次實(shí)習(xí)也正好鍛煉我們這一點(diǎn)，這也是非常寶貴的。從開始時(shí)滿富盛激情到最后汗水背后的復(fù)雜心情，點(diǎn)點(diǎn)滴滴無不令我回味無長。課題的特色在于它將語音看作了一個(gè)向量，于是語音數(shù)字化了，則可以完全利用數(shù)字信號(hào)處理的知識(shí)來解決。 %回放聲音圖3 濾波前后增益響應(yīng)5 根據(jù)所設(shè)計(jì)的低通濾波器對語音信號(hào)進(jìn)行處理并分析圖4 濾波前后時(shí)域波形圖 通過對上圖比較可得出設(shè)計(jì)的低通濾波器濾除了聲音信號(hào)的高頻成分，只剩下了低頻成分。ylabel(39。濾波后的頻譜39。subplot(2,1,2)plot(f,abs(y3(1:2048)))。)。title(39。subplot(2,1,1)。)。grid on。title(39。f2=filter(bz,az,x2)。[bz,az]=fir1(N,wn/pi,hanning(N+1))。ws=*pi。A2=。)。 利用hanning窗設(shè)計(jì)低通濾波器 由題意可知：要設(shè)計(jì)濾波器濾除信號(hào)的高頻成分，即設(shè)計(jì)低通濾波器。先從理論上得到待逼近理想濾波器的單位脈沖響應(yīng)，再由通帶、阻帶衰減指標(biāo)確定窗函數(shù)類型，由過渡帶確定FIR濾波器階數(shù)M，最后利用MATLAB計(jì)算出窗函數(shù)的值，以及hd[k]Wn[k]的值，由此即得所設(shè)計(jì)的FIR濾波器的h[k]。除了以上幾種常用窗函數(shù)以外，尚有多種窗函數(shù)，如平頂窗、帕仁（Parzen）窗、布拉克曼（Blackman）窗、凱塞（kaiser）窗等。海明窗加權(quán)的系數(shù)能使旁瓣達(dá)到更小。此外，漢寧窗的旁瓣衰減速度也較快，約為60dB/（10oct），而矩形窗為20dB/（10oct）。這種窗的優(yōu)點(diǎn)是主瓣比較集中，缺點(diǎn)是旁瓣較高，并有負(fù)旁瓣，導(dǎo)致變換中帶進(jìn)了高頻干擾和泄漏，甚至出現(xiàn)負(fù)譜現(xiàn)象。(2) 用一個(gè)因果、穩(wěn)定的離散線性時(shí)不變系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)去逼近這一性能指標(biāo)。根據(jù)其單位沖激響應(yīng)函數(shù)的時(shí)域特性可分為兩類：無限沖激響應(yīng)（IIR）濾波器和有限沖激響應(yīng)（FIR）濾波器。ylabel(39。原始語音信號(hào)FFT頻譜39。figure(2)plot(abs(fft(x1,40480)))。)。原始語音信號(hào)39。t=(0:length(x1)1)/8000。 程序設(shè)計(jì)源代碼fs=8000。若向量x的長度大于N，則函數(shù)截短x使之長度為N。如果x長度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基－2FFT算法；否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅立葉變換算法，計(jì)算速度較慢。向量y則就代表了一個(gè)信號(hào)（也即一個(gè)復(fù)
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