課程四設計_基于iir的有噪聲語音信號處理(編輯修改稿)
2025-07-11 00:24 本頁面
【文章內容簡介】 。 Fs=3500。 wp1=tan(pi*Fp/Ft)。 %高通到低通濾波器參數轉換 ws1=tan(pi*Fs/Ft)。 wp=1。 ws=wp1*wp/ws1。 [n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,39。s39。)。 %求模擬的低通濾波器階數和截止頻率 [b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,39。s39。)。 %求 S域的頻率響應的參數 [num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13)。 %將 S域低通參數轉為高通的 [num13,den13]=bilinear(num,den,)。 %利用雙線性變換實現 S域到 Z域轉換 [h,w]=freqz(num13,den13)。 plot(w*21000*,abs(h))。 title(39。IIR高通濾波器 39。)。 legend(39。用 cheby1設計 39。)。 6 圖 5 IIR 高通濾波器 用濾波器對加噪語音信號進行濾波： 用自己設計的各濾波器分別對加噪的語音信號進行濾波，在 Matlab 中， IIR 濾波器利用函數 filter 對信號進行濾波。 函數 fftfilt 用 的 是重 疊相 加 法實 現 線 性 卷積 的 計算 。調 用 格式 為 ：y=fftfilter(h,x,M)。其中， h 是系統(tǒng)單位沖擊響應向量； x 是輸入序列向量； y 是系統(tǒng)的輸出序列向量； M是有用戶選擇的輸入序列的分段長度，缺省時，默認的輸入向量的重長度 M=512。 函數 filter 的調用格式： yn=filter(B， )，它是按照直線型結構實現對 xn 的濾波。其中 xn 是輸入信號向量， yn輸出信號向量。 第三章 仿真及其結果分析 語音信號的時頻分析 利用 MATLAB中的 “ wavread” 命令來讀入（采集）語音信號，將它賦值給某一向量。再對 其進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數。下面介紹 Wavread 函數幾種調用格式。 （ 1） y=wavread（ file） 功能說明：讀取 file 所規(guī)定的 wav 文件，返回采樣值放在向量 y中。 （ 2） [y,fs,nbits]=wavread(file) 功能說明：采樣值放在向量 y中， fs 表示采樣頻率（ hz）， nbits 表示采樣位數。 7 （ 3） y=wavread（ file， N） 功能說明：讀取錢 N點的采樣值放在向量 y中。 （ 4） y=wavread（ file， [N1,N2]） 功能說明：讀取從 N1 到 N2 點的采樣值放在向 量 y 中。 接下來，對語音信號 進行采樣。其程序如下： [y,fs,nbits]=wavered (‘ OriSound’ )。 %把語音信號加載入 Matlab 仿真軟件平臺中 然后，畫出語音信號的時域波形，再對語音信號進行頻譜分析。 MATLAB 提供了快速傅里葉變換算法 FFT計算 DFT的函數 fft,其調用格式如下： Xk=fft(xn,N) 參數 xn 為被變換的時域序列向量， N是 DFT變換區(qū)間長度，當 N大于 xn 的長度時，fft 函數自動在 xn 后面補零。，當 N 小于 xn的長度時， fft 函數計算 xn 的前 N個元素，忽略其后面的元素。 在本次設計中，我們利用 fft 對語音信號進行快速傅里葉變換，就可以 得 到信號的頻譜特性。 原始信號程序如下： [y1,fs,bits]=wavread(39。C:\Program Files\MATLAB\R2021a\39。)。 sound(y1,44000)。 %播放語音信號 y=fft(y1)。 %對信號做 FFT變換 f=fs*(0:511)/1024。 figure(1) subplot(2,1,1)。 plot(abs(y(1:512))) %做原始語音信號的 FFT頻譜圖 title(39。原始語音信號 FFT頻譜 39。) subplot(2,1,2)。%做原始語音信號的時域圖形 plot(y1) title(39。原始語音信號波形 39。)。 xlabel(39。時間 n39。)。 ylabel(39。幅值 n39。)。 程序結果如下圖： 8 圖 5 原始信號波形及頻譜 本文中，利用 MATLAB 中的隨機函數 (rand 或 randn)產生噪聲加入到語音信號中，模仿語音信號被污染，并對其頻譜分析。 Randn 函數有兩種基本調用格式： Randn(n)和 Randn（ m,n） ,前者產生 n n服從標準高斯分布的隨機數矩陣，后者產生 m n 的隨機數矩陣。在這里，我們選用 Randn（ m,n）函數。 加噪程序如下： [y,f
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