【正文】 語音信號(hào)是 信息技術(shù)處理中最重要的一門科學(xué)，是人類社會(huì)幾步的標(biāo)志。 語音信號(hào)處理 是一門用研究數(shù)字信號(hào)處理研究信號(hào)的科學(xué)。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 20 世紀(jì) 60年代中期形成的一系列數(shù)字信號(hào)處理的理論和算法，如數(shù)字濾波器、快速傅立葉變換（ FFT）等是語音信號(hào)數(shù)字處理的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。本論文針對(duì)以上問題，運(yùn)用數(shù)字信號(hào)學(xué)基本原理實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的處理，在 環(huán)境下綜合運(yùn) 用信號(hào)提取，幅頻變換以及傅里葉變換、濾波等技術(shù)來進(jìn)行語音信號(hào)處理。 2. 在 MATLAB 平臺(tái)上讀入語音信號(hào)。 6 通過仿真后的圖像以及對(duì)語音信號(hào)的回放，對(duì)比兩種去噪方式的優(yōu)缺點(diǎn)。2Δ t)， ...來表示 ,只要這些采樣點(diǎn)的時(shí)間間隔 Δ t≤1/2 F，便可根據(jù)各采樣值完全恢復(fù)原來的信號(hào) f(t)。 時(shí)域采樣定理是采樣誤差理論、隨機(jī)變量采樣理論和多變量采樣理論的基礎(chǔ) 。通俗的講采樣頻率是指計(jì)算機(jī)每秒鐘采集多少個(gè)聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)，衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高，即采樣的間隔時(shí)間越短，則在單位時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對(duì)聲音波形的表示也越精確。無論采樣頻率如何，理論上來說采樣的位數(shù)決定了音頻 數(shù)據(jù)最大的力度范圍。顯然采樣率越高，計(jì)算機(jī)攝取的圖片越多，對(duì)于原始音頻的還原也越加精確 去噪的方法 數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)取得了很大的成績(jī)。從帶噪語音中提取原始語音信號(hào)的方法很多，在單信道條件下，譜相減算法以其運(yùn)算量小、原理簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)并且有不錯(cuò)的增強(qiáng)效果而得到了廣泛的應(yīng)用。然后，通過分析經(jīng)典譜減法的原理及其一般改進(jìn)形式，研究了一種基于噪聲殘差的譜相減改進(jìn)算法和一種可以不以噪聲是零均值的高斯分布為前提的譜減法改進(jìn)算法。 （ 2） FIR 濾波法 FIR 工作原理： 在進(jìn)入 FIR 濾波器前，首先要將信號(hào)通過 A/D 器件進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，使之成為 8bit 的數(shù) 字信號(hào)，一般可用速度較高的逐次逼進(jìn)式 A/D 轉(zhuǎn)換器，不論采用乘累加方法還是分布式算法設(shè)計(jì) FIR 濾波器，濾波器輸出的數(shù)據(jù)都是一串序列，要使它能直觀地反應(yīng)出來，還需經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換，因此 由 FPGA 構(gòu)成的FIR濾波器的輸出須外接 D/A 模塊。 FIR 濾波器基本結(jié)構(gòu)： FIR 濾波器有以下幾種基本結(jié)構(gòu)： 橫截型 式的系統(tǒng)的差分方程表 達(dá)式為 y(n)=∑h(m)x(nm) ( 24） 很明顯，這就是線性移不變系統(tǒng)的卷積和公式，也是 x (n)的延時(shí)鏈的橫向結(jié)構(gòu)，稱為橫截型結(jié)構(gòu)或卷積型結(jié)構(gòu)，也可稱為直接型結(jié)構(gòu)。畫出 N 為奇數(shù)時(shí)， FIR 濾波器的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)，其中每一個(gè)二階因子用圖 411 的橫型結(jié)構(gòu)。遞歸濾波器，也就是 IIR數(shù)字濾波器，顧名思義，具有反饋，一般認(rèn)為具有無限的脈沖響應(yīng)。為了產(chǎn)生最優(yōu)的量化后的 IIR 數(shù)字濾波器，采用如下步驟進(jìn)行設(shè)計(jì)。量化過程中由于存在不同程度的量化誤差，由此會(huì)導(dǎo)致濾波器的頻率響應(yīng)出現(xiàn)偏差，嚴(yán)重時(shí)會(huì)使 IIR 濾波器的極點(diǎn)移到單位圓之外，系統(tǒng)因而失去穩(wěn)定性。 與 FIR 數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)不同， IIR 濾波器設(shè)計(jì)時(shí)的階數(shù)不是由設(shè)計(jì)者指定，而是根據(jù)設(shè)計(jì)者輸入的各個(gè)濾波器參數(shù)（截止頻率、通帶濾紋、 阻帶衰減等），由軟件設(shè)計(jì)出滿足這些參數(shù)的最低濾波器階數(shù)。 濾波器是由 電感器 和 電容器 構(gòu)成的網(wǎng)路，可使混合的交直流 電流 分開?；締喂?jié)式濾波器由一個(gè)串聯(lián)臂及一個(gè)并聯(lián)臂所組成，串聯(lián)臂為電感器，并聯(lián)臂為電容器。倘若一濾波器的構(gòu)成部分，較 K 常數(shù)型具有較尖銳的 截止頻率 （即對(duì) 范圍 選擇性強(qiáng)），而同時(shí)對(duì)此截止頻率以外的其他頻率只有較小的衰減率者，稱為 m 常數(shù)濾波器。當(dāng) m 接近零值時(shí)，截止頻率的尖銳度增高 ， 但對(duì)于截止頻的 倍頻 之衰減率將隨著而減小。若達(dá) K常數(shù)及 m 常數(shù)濾波器組成級(jí)聯(lián)電路，可獲得尖銳的濾波作用及良好的頻率衰減。 巴特沃斯濾波器 特別適用于 低頻 應(yīng)用，其對(duì)于維護(hù)增益的平坦性來說非常重 要。 切貝雪夫響應(yīng) ， 在一些應(yīng)用當(dāng)中，最為重要的因素是濾波器截?cái)嗖槐匾盘?hào)的速度。 FIR 數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) FIR：有限脈沖響應(yīng)濾波器。而另一方面， IIR 卻擁有 FIR 所不具有的缺點(diǎn)，那就是設(shè)計(jì)同樣參數(shù)的濾波器， FIR 比 IIR 需要更多的參數(shù)。通常這個(gè)理想的低通濾波器在 頻域 上是一個(gè)矩形窗。也就是加一個(gè)窗函數(shù)。通常根據(jù)成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 12 所加的窗函數(shù)的不同，對(duì)采樣信號(hào)加窗后，在頻域所得的 低通濾波器的阻帶衰減也不同。如下： （ 1）根據(jù)對(duì)阻帶衰減及過渡帶的指標(biāo)要求，選擇串窗數(shù)類型（矩形窗、三角窗、漢寧窗、哈明窗、凱塞窗等），并估計(jì)窗口長(zhǎng)度 N。 （ 3）計(jì)算 h(n).。我們用到的是 cheeby1 函數(shù)，其調(diào)用格式如下： [B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ ftypr’ ) [B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ ftypr’ ,’ s’ ) 下面我們將給出設(shè)計(jì) FIR 數(shù)字濾波器的主要程序和圖像。 （ 2）將所需類型數(shù)字濾波器的邊界頻率轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的模擬濾波器的邊界頻率，轉(zhuǎn)換公式為Ω =2/T tan( ) （ 31） (3)將相應(yīng)類型的模擬濾波器技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成模擬低通濾波器技術(shù)指標(biāo)。 我們知道，脈沖響應(yīng)不變法的主要缺點(diǎn)是會(huì)產(chǎn)生頻譜混疊現(xiàn)象，使數(shù)字濾波器的頻響偏離模擬濾波器的頻響特性。 （ 3）按照模擬低通濾波器的技術(shù)指標(biāo)設(shè)計(jì)及過渡模擬低通濾波器。下面我們將給出 IIR 數(shù)字濾波器的主要程序。 [y,fs,bits]=wavread(39。 原始語音信號(hào)頻譜分析及仿真 利用 MATLAB 中的 wavread 命令來讀入（采集）語音信號(hào)，將它賦值給某一向量。選擇設(shè)計(jì)此方案，是對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的一次實(shí)踐。所以這個(gè)課題的設(shè)計(jì)過程也是一次數(shù)字信號(hào)處理在 MATLAB 中應(yīng)用的學(xué)習(xí)過程。向量 y 則就代表了一個(gè)信號(hào)成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 17 （也即一個(gè) 復(fù)雜的 “函數(shù)表達(dá)式 ”）也就是說可以像處理一個(gè)信號(hào)表達(dá)式一樣處理這個(gè)聲音信號(hào)。 函數(shù)的一種調(diào)用格式為 y=fft(x) 其中， x 是序列， y 是序列的 FFT， x 可以為一向量或矩陣，若 x 為一向量， y是 x 的 FFT。 函數(shù) FFT 的另一種調(diào)用格式為 y=fft(x,N) 式中， x， y 意義同前， N為正整數(shù)。若 x 為矩陣，按相同方法對(duì) x 進(jìn)行處理。函數(shù) unwrap(p)用于展開弧度相位角 p ,當(dāng)相位角絕對(duì)變化超過 時(shí)，函數(shù)把它擴(kuò)展至 。它的 FFT 也是 N點(diǎn)序列，即 X(k)(k=0,1,2,…,N 1)，則第 k 點(diǎn)所對(duì)應(yīng)實(shí)際頻率值為 f=k*f /N. （ 3）作 FFT 分析時(shí)，幅值大小與 FFT 選擇點(diǎn)數(shù)有關(guān)，但不影響分析結(jié)果。 sound(x,fs,bits)。 subplot(221)。)。原始 語音信號(hào)采樣后的頻譜圖 ‘ ) subplot(223)。)。原始信號(hào)相位 39。 首先通過 MATLAB中調(diào)用和回放語音信號(hào)命令來實(shí)現(xiàn)對(duì)原始語音信號(hào)的調(diào)用和回放，程序如下： [y,fs,bits]=wavread(39。程序中： n=length(y) 用于計(jì)算信號(hào)的長(zhǎng)度和選取變換的點(diǎn)數(shù)。圖形如下：（圖 4— 5） 圖 4— 5 原始語音信號(hào)采樣后時(shí)域波形和頻譜圖 上段程序中，函數(shù) noise 是頻率為 3000Hz 的正弦波信號(hào)噪音，語句y_z=y+noise 實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)信號(hào)的相加，然后繪制加噪后的語音信號(hào)時(shí)域波形和頻譜圖并回放加噪后的語音信號(hào)。如果 n 不是個(gè)數(shù)量，將返回錯(cuò)誤信息。 randn 成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 返回一個(gè)每次都變化的數(shù)量 。 成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 去噪及仿真 （ 1） FIR 濾波器法去噪 通過對(duì)上一節(jié) 中加噪語音信號(hào)和原始語音信號(hào)頻譜圖對(duì)比可以知道，噪音大部分是 Hz 大于 5000 的部分，故設(shè)計(jì)低通濾波器進(jìn)行濾波處理。調(diào)用格式為： y=fftfilter(h,x,M)。 成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 再通過濾波前的信號(hào)波形和頻譜圖的對(duì)比，可以明顯看出濾波后的波形開始變得清晰了，有點(diǎn)接近原始信號(hào)的波形圖了。 （ 2） IIR 濾波器法去噪 同樣，也設(shè)計(jì)一個(gè) IIR 低通濾波器對(duì)加噪語音信號(hào)進(jìn)行內(nèi)部處理。 成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 （ 1） IIR 數(shù)字濾波器的相位特性不好控制，對(duì)相位要求較高時(shí)，需加相位校準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)。在 MATLAB 下設(shè)計(jì)不同類型 IIR濾波器均有與之對(duì)應(yīng)的函數(shù)用于階數(shù)的選擇。 FIR 幅頻特性精度較之于 iir 低，但是線性相位，就是不同頻率分量的信號(hào)經(jīng)過 FIR 濾波器后他們的 時(shí)間差 不變。 從課題的中心來看，課題“ 在 MATLAB 平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)對(duì)語音信號(hào)的去噪研究和仿真 ”是希望將數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于某一實(shí)際領(lǐng)域，這里就是指對(duì)語音及加噪處理。 課題的特色在于它將語音信號(hào)看作一個(gè)向量，于是就把語音數(shù)字化了。從含噪語音信號(hào)的頻譜圖中可以看出含噪聲的語音信號(hào)頻譜 ,在整個(gè)頻域范圍內(nèi)分是布均勻。 成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 28 致謝 在此論文撰寫過程中，要特別感謝我的導(dǎo)師 老師 的指導(dǎo)與督促，同時(shí)感謝她的諒解與包容。在這四年的學(xué)期中結(jié)識(shí)的各位生活和學(xué)習(xí)上的摯友讓我得到了人生最大的一筆財(cái)富。 成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 30 Fs=1200。 rs=50。 mag=[1 0]。 %由 fir1 設(shè)計(jì)濾波器 [h,w]=freqz(b21,1)。)。 wp=2*Fp/Ft。 p=110.^(rp/20)。 dev=[p s]。,Kaiser(n23+1,beta))。FIR 高通濾波器 39。 Fp=1000。 fp=2*Ft*tan(wp/2)。)。 %求 S 域的頻率響應(yīng)的參數(shù) 成都理工大學(xué) 2020 屆本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 31 [num11,den11]=bilinear(b11,a11,)。IIR 低通濾波器 39。)。 Fs=3500。 ws=wp1*wp/ws1。 %求模擬的低通濾波器階數(shù)和截止頻 [b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,39。 %將 S 域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為高通的 [num13,den13]=bilinear(num,den,)。IIR 高通濾波器 39。 附錄 5 [y,fs,bits]=wavread(39。 f=fs*(0:n/21)/n。原始語音信號(hào)采樣后時(shí)域波形 39。) ylabel(39。 title(39。頻率 Hz39。)。 y_zp=fft(y_z,L)。 title(39。時(shí)間軸 39。 plot(f,abs(y_zp(1:L/2)))。 xlabel(39。頻率幅值 39。)。 plot(y)。 xlabel(39。) subplot(2,1,2)。)。 ylabel(39。 y_z=y+noise。 figure(2) subplot(2,1,1)。)。幅值 A39。加噪語音信號(hào)頻譜圖 39。)。 附錄 7 [y,fs,bits]=wavread(39。 f=fs*(0:n/21)/n。原始語音信號(hào)采樣后的時(shí)域波形 39。) ylabel(39。 title(39。頻率 Hz39。)。 y_zp=fft(y_z,n)。 title(39。時(shí)間軸 39。 plot(f,abs(y_zp(1:n/2)))。 xlabel(39。頻率幅值 39。 Fs=1200。 rs=50。 mag=[1 0]。 [h,w]=freqz(b21,1)。)。 subplot(2,2,1)。)。濾波后信號(hào)的頻譜 39。 title(39。 title(39。 Fs=1200。 fs=2*Fs*tan(wp/2)。 %求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率 [b11,a11]=butter(n11,wn11,39。 %雙線性變換實(shí)現(xiàn) S 域到 Z 域的變換 [h,w]=freqz(num11,den11)。)。)。 %語音信號(hào)加入噪聲 S=fft(s)。 %求濾波后的信號(hào) subplot(2,2,1)。 title(39。 subplot(2,2,2)。 title(39。 subplot(2,2,3)。)。 titl