基于matlab的語音信號濾波處理——數(shù)字信號處理課程設(shè)計(jì)(存儲版)
【正文】 濾波器輸出的語音信號，并與原語音信號對比得到了如下結(jié)論。經(jīng)上網(wǎng)查詢后，原來高通、帶阻濾波器的階數(shù)應(yīng)該控制為奇數(shù)，因?yàn)槿绻A數(shù)為偶數(shù)，則在π點(diǎn)必有一零點(diǎn)，這對于高通帶阻來說是不允許的，故取階數(shù)為奇數(shù)，而你FIR1濾波器階數(shù)為M+1階，所以你的M必須為偶數(shù)，所以可以將程序中去窗長算法由原程序的: N2=2*pi*(*pi)。%原始信號sound(x1_low,fs,bits)。信號經(jīng)過帶通濾波器(時(shí)域)39。freqz(b3,1,512)。B=*pi。信號經(jīng)過高通濾波器（頻域）39。%對信號進(jìn)行高通濾波figure(7)。high39。title(39。x1_low = filter(b1,1,x1)。if rem(N1,2)==0 N1=N1+1。 %平移，是頻率中心為0derta_fs = fs/length(x1)。時(shí)間 t39。)。 由于語音信號時(shí)隨著時(shí)間變化的，通常認(rèn)為，語音是一個(gè)受準(zhǔn)周期脈沖或隨機(jī)噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。在語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強(qiáng)等語音處理中無一例外需要提取語音中包含的各種信息。之后對采集的語音信號經(jīng)過不同的濾波器（低通、高通、帶通）后，觀察不同的波形，并進(jìn)行時(shí)域和頻譜的分析。再在Matlab中分別設(shè)計(jì)不同形式的FIR數(shù)字濾波器。： 語音信號時(shí)一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號，它帶著各種信息。另外，傅里葉表示使信號的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說明信號的各項(xiàng)紅物理現(xiàn)象。e:\39。xlabel(39。%做length(x1)點(diǎn)的FFTy1=fftshift(y1)。N1=2*pi*(*pi)wc1=2*pi*fc1/fs。)。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low))))。b2=fir1(N2,wc2/pi,39。x1_high = filter(b2,1,x1)。title(39。w=[(w1+w3)/2,(w2+w4)/2]。%帶通濾波器figure(9)。title(39。 （分別執(zhí)行） sound(x1,fs,bits)。但在參考書上指出，濾波器階數(shù)必須
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