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(shè)計-預(yù)覽頁
【正文】 可以對數(shù)字化的語音信號進行處理。 對采集的語音信號進行頻譜分析。 采集語音信號， 把語音信號保存為 .wav 文件，長度小于 3秒，并對語音信號進行采樣；錄制的軟件可以使用 Windows 自帶的錄音機，或者也可以使用其他專業(yè)的錄音軟件，錄制時需要配備錄音硬件，為了方面比較，需要在安靜、無噪音、干擾小的環(huán)境下錄， 并對其進行 FFT 頻譜分析，畫出信號的時域波形圖和頻譜圖。 用所設(shè)計的濾波器對含噪語音信號進行濾波。比較濾波 3 前后語音信號的波形及頻譜，對所得結(jié)果的濾波器性能進行頻譜分析，闡明原因，得出結(jié)論。 編程詳見附錄 結(jié)果如圖 212 5 圖 212 N=128點 DFT的幅頻圖和 N=1024點 DFT幅頻圖 上圖（ a） 、 (b)為 N=128 點幅頻譜圖， (c)、 (d)為 N=1024 點幅頻譜圖。比較（ a）和 (c)或 (b)和 (d)可見，幅值大小與 fft 選用點數(shù) N有關(guān)，但只要點數(shù) N足夠不影響研究結(jié)果。其特性在時域及頻域中可分別用沖激響應(yīng)及頻率響應(yīng)描述。當線性無源系統(tǒng)可以 用一個 N階線性微分方程表示時，頻率響應(yīng) ? ??jH 為一個有理分式，它的分子和分母分別與微分方程的右邊和左邊相對應(yīng) 。 8 低通濾波器概念有許多不同的形式，其中包括電子線路（如音頻設(shè)備中使用的 hiss 濾波器）、平滑數(shù)據(jù)的數(shù)字算法、音障（ acoustic barriers）、圖像模糊處理等等，這兩個工具都通過剔除短期波動、保留長期發(fā)展趨勢提供了信號的平滑形式。 對于高于 0f 的頻率，信號按該頻率平方的速率下降。根據(jù)參考文獻 1，每部分的轉(zhuǎn)降頻率分別為 及 kHz，阻尼值分別為 及 ，并且這兩個濾波器分區(qū)的高通、帶通和低通系數(shù)分別為 0、 0 與 1。比如 RLC振蕩回路就是一個模擬帶通濾波器。 一個理想的帶通濾波器應(yīng)該有一個完全平坦的通帶，在通帶內(nèi)沒有放大或者衰減， 有源帶通濾波器電路并且在通帶之外所有頻率都被完全衰減掉，另外，通帶外的轉(zhuǎn)換在極小的頻率范圍完成。通常，濾波器的設(shè)計盡量保證滾降范圍越窄越好，這樣濾波器的性能就與設(shè)計更加接近。 在頻帶較低的 剪切頻率 1f 和較高的剪切頻率 2f 之間是共振頻率，這里濾波器的增益最大，濾波器的帶寬就是 2f 和 1f 之間的差值。其中點阻濾波器（ notch filter）是一種特殊的帶阻濾波器，它的阻帶范圍極小，有著很高的 Q 值（ Q Factor）。 以上幾種濾波，我們都可以從信號濾波前后的波形圖以及頻譜圖上看出變化。并且使結(jié)果更加明顯，使人耳得以很容易的辨聽。一般情況下它是一個以復(fù)變量 ?j 為自變量的的復(fù)變函數(shù)，以? ??jH 表示。比如 RLC 振蕩回路就是一個模擬 18 帶通濾波器。 GUI 界面成圖如圖 423 圖 423 帶通濾波器圖形 帶阻濾波器的 實現(xiàn) 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，與帶通濾波器的概念相對。從上面的波形與幅值（即幅頻）圖，也可看出，濾波后的幅值變成了濾波前的 20倍。并要很好的運用計算機和一些軟件，只有這樣，我們才能更好 地、精確地、快速地解決問題。自動控制原理的知識在課堂上掌握的也不是很好，所以這次課程設(shè)計對于我來說真是難度不小啊。 23 課程設(shè)計是我們專業(yè)課程知識綜合應(yīng)用的實踐訓練，著是我們邁向社會，從事職業(yè)工作前一個必不少的過程． ” 千里之行始于足下 ” ，通過這次課程設(shè)計，我深深體會到這句千古名言的真正含義．我今天認真的進行課程設(shè)計，學會腳踏實地邁開這一步，就是為明天能穩(wěn)健地在社會大潮中奔跑打下堅實的基礎(chǔ)． 同樣十分感謝 XXX、 XXX 老師在此次實驗中給我提出的建 議與不足，老師嚴謹細致、一絲不茍的作風一直是我工作、學習中的榜樣；老師循循善誘的教導和不拘一格的思路給予我無盡的啟迪；這次模具設(shè)計的每個實驗細節(jié)和每個數(shù)據(jù)，都離不開老師您的細心指導。,[1024 5120])。 angX=angle(X)。原始信號波形 39。title(39。plot(magX)。 subplot(224)。)。 sound(x)。 magy=abs(y)。plot(f,magy)。 ylabel(39。N=128(a)39。 xlabel(39。幅值 39。)。 magy=abs(y)。plot(f,magy)。ylabel(39。N=1024(c)39。 xlabel(39。幅值 39。)。 N=256。 subplot(211) plot(f(45:60),X(45:60))。|H(ejw)|39。 X=abs(X)。),ylabel(39。)。 [b,a]=butter(N,wc,39。 subplot(321)。)。濾波前信號的頻譜 39。 subplot(323)。)。IIR 濾波后信號的頻譜 39。 subplot(325)。)。FIR 濾波后信號的頻譜 39。)。 [b,a]=butter(N,wc)。title(39。plot(X)。 y=filter(b,a,x)。title(39。plot(Y)。 z=fftfilt(b,x)。title(39。plot(Z)。 x=wavread(39。 N=5。)。title(39。plot(X)。 y=filter(b,a,x)。title(39。plot(Y)。 z=fftfilt(b,x)。title(39。plot(Z)。 x=wavread(39。 b=100。 subplot(221)。)。濾波前信號的幅值 39。plot(y)。 subplot(224)。)。title(39。plot(angle(Y))。
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