【正文】 ...................................................................................................................... 30 致謝 .............................................................................................................................. 31 1 第一章 緒論 語音信號濾波處理的簡介 語音信號的基本組成單位是 “ 音素 ” 。 因為 元音都是濁音 ，所以 元音在音節(jié)中占 據著 主要的部分。數字信號處理的研究內容主要是語音信號和圖像信號，而研究語音信號對于現(xiàn)代語音通信有著積極的意義。其實語音信號的實質就是時域信號，所以使用時域分析是最早也是最廣泛的一種分析方法。第三，獲得語音信號的重要參數。本文介紹的是語音信號的傅里葉分析法。數字信號處理主要是對語音信號和圖像信號的研究，其中，語音信號的研究可以分為從時域和頻 域這兩個方面來進行。 數字濾波是數 字信號處理理論的一部分。但可惜的是直到 60年代中期，人們才是開始慢慢形成關于數字濾波器的一套完整的理論，在這一時期，通過不同形式的數字濾波結構（有的以最小運算誤差為特點，有的以最 快運算速度為特點，而有的則囊括以上兩者）。 早期的數字濾波器盡管在聲納、語音、地震 和 醫(yī)學 和 的信號處理中曾經 起過非常大的 作用， 但是出于當時計算機主機的價格比較昂貴，在一定程度上阻礙了個別專門用途 數字濾波器的發(fā)展 。 在 MATLAB 環(huán)境下，用戶可以集成地進行程序設計、數值計算、輸入輸出、圖形繪制、文件管理等各項操作 。 MATLAB 語言 是一種對數據分析和處理功能十分強大的據算計應用軟件，它 可以將聲音文件變換為離散的數據文件，然后利用其強大的矩陣運算能力處理數據，如數字濾波、時域和頻域分析、傅立葉變換、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，信號處理是 MATLAB 的最 重 要的應用 領域之一。由于 MATLAB 是用 C 語言編寫的，所以 MATLAB 提供了和 C 語言幾乎一樣多的運算符，靈活使用 MATLAB 的運算符將使程序變得極為簡短。 的圖形功能強大。 MATLAB 包含兩個部分：核心部分和各種可選的工具箱。 4 第二章 介紹了 語 音信號的采集和頻譜分析的方法和原理。 5 第二章 語音信號的頻譜分析 快速傅里葉算法 的原理 DFT 是信號分析與處理中的一種重要變換。 DFT的運算效率 在這種算法的基礎上可以 提高 1~2 個數量級， 這 為數字信號處理技術應用于各種信號的實時處理創(chuàng)造了良好的條件， 極大的 推動了數字信號處理技術在當今社會的發(fā)展 。每一級的 N/2 個蝶形單元可以分成若干組，每一組具有相同 的結構，相同的 因子分布，第 m級的組數為： N/2M+1 N=16=24， 分 4 級。 下面就介紹 DIFFFT 算法。而 X(k)卻有 N 個點，即 0,1, , 1kN??,故用上式計算得到的只是 ()Xk的前一半結果，要用 1()Xk, 2()Xk來表達全部的 ()Xk值，還必須應用系數的周期性，即 rkNNN WW 2/)2k(r 2/ ?? 這樣可得到 ）（）（）（ ）（ k)r(xrxk2 1120rrk 2/1120rk22/11 XWWNX NNN NrN ???? ??????? （ ） 同理可得 )k(k222 XNX ?? ）（ （ ） 前兩式說明了后半部分 k 值（ 1k2/ ??? NN ）所對 應的 1()Xk， 2()Xk分別等于前半部分 k 值（ 12/k0 ??? N ）所對應的 1()Xk， 2()Xk。兩個 /2N 點 DFT 共需 222 ( / 2) / 2NN??次復數乘法和 ( / 2 1)NN ? 次復數加法。 既然這樣分解是有效的，由于 MN 2? ，因而 /2N 仍是偶數， 所以 可以 再一次 把每個 /2N 點子序列再其奇偶部分分解為兩個 /4N 點的子序列。n ??奇 數 時 ， 令 n=2r 得到： 。 1()Xk， 2()Xk這兩個 /2N 點的DFT按照式 N 點 DFT中的前半部 分 0,1 / 2 1kN??再應用系數 W 的周期性，求出用 1()Xk， 2()Xk表達的后半部的 ( / 2)X k N? 值。 上面頻域中前 /后半部分表示式可以用蝶形信號流圖表示。采樣位數和采樣頻率對于音頻接口來說事最為重要的兩個指標，也是 11 選擇音頻接口的兩個重要標準。對于采樣率來說你可以想象它類似于一個照相機， 到 441000 次。)。 sound(x1,Fs,bits)。頻譜分析主要分析信號是由哪些頻率的正弦信號疊加得到的，以及這些正弦信號的振幅。C:\代碼 \39。 %取 y的長度，也就是總采樣點數 t=1/Fs。 %畫出音樂信號時域波形圖 xlabel(39?；?1 到 1 之間的幅值（ v） 39。) %標題 N=length(x1) %計算音頻信號的長度 figure(2)。 %畫出原始語音信號的頻譜圖 title(39。 sound(x1,Fs,bits)。 %產生等長度的隨機噪聲信號 (這里的噪聲的大小取決于隨機函數的幅度倍數） x1_z=noise。 % 對應點的頻率 figure(2) subplot(2,1,1)。)。幅值 A39。加噪語音信號頻譜圖 39。)。 %%%%%%%%%%%%%%提取 4000hz 以后的噪音信號 %%%%%%%%%%%%%%%% wp1=2*pi*3800/Fs。 N1=ceil(*pi/Bt)。high39。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。)。 title(39。模擬濾波器 由 電阻，電容，電感 等 原器件構成； 而數字濾波器則可由數字電路實現(xiàn)或軟件實現(xiàn) 。 數字濾波器按單位取樣響應時域特性可分為 :IIR(Infinite Impulse Response) 濾波器 (即無限長單位沖激響應濾波器 )FIR(Finite Impulse Response)濾波器 (即有限長單位沖激響應濾波器 )。所以數字濾波器的設計顯得非常重要。尤其在圖像處理、數據壓縮等方面取得)(jaΩHΩΩΩΩ低通帶通 帶阻高通)(jaΩH)(jaΩH)(jaΩH0 00c 16 非常大的成就。則 ()hn 有以下面的特性： 10,0),1()( ??????? mnnmhnh ? 稱之為對稱脈沖響應；或者 10,2/),1()( ????????? mnnmhnh ?? 稱之為 反對稱脈沖響應。 4型線性相位 FIR 濾波器 : / 2,m???? 為偶數 , )(nh 以點 ( /2) 1m ? 與點 ( /2)m 之間的中心反對稱 。 IIR 濾波器運 算結構 一般 通常由相加、延時 和 乘以系數等基本運算組成， 即 可以 構 成級聯(lián)型、直接型、并聯(lián)型、正準型四種結構形式， 它們 都 是 具有反饋回路 這一結構 。 (4) IIR 數字濾波器 是非線性的，所以其 相位特性不好控制， 當 對相位要求較高時， 則 需 要添 加相位校準網絡。一般在設計濾波器之前，濾波器的技術指標是要根據具體的工程應用確定的。一旦窗函數 類型確定以后，可以根據過度帶寬小于給定指標確定所擬用的窗函數的窗口長度 N， 假設待設計的濾波器的過渡帶寬為 Δω，它與 窗口長度 N的大小近似成反比，所以只要窗函數類型確定后，那么它的計算公式也就確定了。在一般情況下， hd（ n） 是不能用封閉公式表示的，需要采用數值方法表示；從 w=0 到 w=2π 采樣 N 點，采用離散傅里葉反變換 （ IDFT） 即可求出。實際中設計 FIR 數字濾波器往往要求是線性相位的，因此要求 )(nw 滿足線性相位的條件，即要求 w(n)滿足： w(n)=w(N1n) （ 2） 所以，窗函數不僅有截短的作用，而且能夠起到平滑的作用，在很多領域得到了應用。)。 Bt=ws1wp1。 19 figure(1)。)。 wp1=2*pi*3800/Fs。 N1=ceil(*pi/Bt)。high39。 title(39。wp2=2*pi*4410/fs。 wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi]。 figure(9)。)。 o－ 1 1Z 平面jI m [ z ]R e [ z ]?? / Tj?1?1－ ?? / TS1平面S 平面j?? o o 圖 雙線性變換的映射關系 為了將 S平面的整個虛軸 jΩ 壓縮到 S1平面 jΩ 1軸上的 π /T到π /T段上，可以通過以下的正切變換實現(xiàn) ????????? 2tan2 1TT () 式中 ,T仍是采樣間隔。 其次，將 s=σ+jΩ代入式（ 212），得 ???????jTjTz??22 （ ） 因此 222222???????? ????????? ????TTz （ ） 由此看出，當 σ 0 時， |z|1；當 σ 0 時， |z|1。 用雙線性變換法設計 巴特沃斯 低通 濾波器的程序如下 : [x1,Fs,bits]=wavread(39。 23 ws=2*4000/Fs。s39。)。 freqz(b,a,1000,Fs)。C:\代碼 \39。 ws1=2*pi*4000/Fs。 Window=boxcar(N1+1)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。)。)。其信號進過高通濾波器程序： [x1,Fs,bits]=wavread(39。 25 圖 經過低通濾波器的信號頻譜 wp1=2*pi*3800/Fs。 N1=ceil(*pi/Bt)。high39。 plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z1))))。 sound(z1,Fs)。% 如圖 所示 圖 經過高通濾波器的信號頻譜 26 將信號通過 下面的帶 通濾波器后，其播放的聲音讓人聽不出有音樂的感覺了。 N=length(x1)。ws2=2*pi*4600/Fs。 Window=boxcar(N3)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。)。)。)。 As=10。 [B,A]=butter(n,wc,39。 [Nd,wdc]=buttord(wp,ws,Rp,As)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。信號經過低通濾波器（頻域） 39。這樣，我們的加噪語音信號的濾波處理就實現(xiàn)了。 Bt=ws1wp1。 z2 = filter(b1,1, ifft(z1))。 title(39。 sound(z2,Fs,bits)。%將加噪后的音樂信號保存在噪音信號濾波中 如 圖所示 圖 29 第五章 總結 課題總結 本課題通過研究語音信號的濾波實現(xiàn)與分析充分的說明了 MATLAB 軟件在數字濾波器的設計中的作用。當然，在設計的過程中也遇到了很多困難，比如數字濾波器參數的設定和噪音信號構建的疑問。 由于數字濾波器的概念 和原理 抽象 以及 數值計算又比較繁瑣，所以借助好的計算機軟件來進行輔助設計是數字濾波器研究領域 必然的 一個發(fā)展趨勢。相信隨著 MATLAB 軟件在信息技術中的不斷推廣和使用，將會使科技工程人員從各類煩瑣的計算工作中解脫出來，有時間思考和研究更加重要的問題，這必將為科技的進步起到巨大的推動作用 。讓我明白處事必須懷著一絲不茍的態(tài)度和認真刻苦的精神，并且要做到迎難而上。從論文的選題、資料的收集到論文的撰寫編排整個過程中，我得到了許多朋友、同學和老師的熱情幫助，在這里請接受我誠摯的謝意！ 繪制濾波后的信 號時域波形和頻譜