基于matlab的語音信號濾波處理——數(shù)字信號處理課程設(shè)計(留存版)
【正文】 ……………………………………5 ………………………………………………6 、頻域圖………………………………6 ………………………………………6 ………………………………………7 ………………………………………8 ………………………………………9 …………………………………………………10 …………………………………………15 …………………………………………16 ………………………………………………16…………………………………………………………17……………………………………………………………17：1．首先錄制好一段自己的語音。由于語音信號可以認(rèn)為在短時間內(nèi)，近似不變，因而可以采用短時分析法。音量 n39。figure(3)。 %高通濾波：截止頻率4000，阻帶衰減40dB,fc2=4000。信號經(jīng)過高通濾波器(時域)39。Window=boxcar(N3+1)。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_daitong))))。if rem(N3,2)==0N3=N3+1。最為重要的是，本次課程設(shè)計讓我重新審視了學(xué)習(xí)的過程：只去做實驗是不行的，首先還是要思考，遇到了問題查書籍，百度搜索也只是一種手段，更加重要的是想，再理解，只有這樣才能真正的做好實驗。但在參考書上指出，濾波器階數(shù)必須為窗長加1。title(39。w=[(w1+w3)/2,(w2+w4)/2]。x1_high = filter(b2,1,x1)。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low))))。N1=2*pi*(*pi)wc1=2*pi*fc1/fs。xlabel(39。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紅物理現(xiàn)象。再在Matlab中分別設(shè)計不同形式的FIR數(shù)字濾波器。在語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強等語音處理中無一例外需要提取語音中包含的各種信息。)。 %平移，是頻率中心為0derta_fs
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