數(shù)字信號處理課程設(shè)計(jì)報(bào)告--基于matlab的語音去噪處理(編輯修改稿)
2025-02-17 17:21 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 形并沒有什么明顯的變化，而人耳聽到的聲音也幾乎沒有什么變化。（2）隨機(jī)噪音信號加入原始語音信號matlab函數(shù)randn：產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)或矩陣的函數(shù) 產(chǎn)生均值為0，方差 σ^2 = 1，標(biāo)準(zhǔn)差σ = 1的正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)或矩陣的函數(shù)。用法： Y = randn(n) 返回一個(gè)n*n的隨機(jī)項(xiàng)的矩陣。如果n不是個(gè)數(shù)量，將返回錯(cuò)誤信息。Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n]) 返回一個(gè)m*n的隨機(jī)項(xiàng)矩陣。Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...])產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)組。 Y = randn(size(A)) 返回一個(gè)和A有同樣維數(shù)大小的隨機(jī)數(shù)組。 randn返回一個(gè)每次都變化的數(shù)量。下面一段程序?qū)崿F(xiàn)了利用randn函數(shù)把一段隨機(jī)噪音信號加入原始語音信號的信號處理過程：見附錄2語句 L=length(y) noise=*randn(L,2) y_z=y+noise。sound(y_z,fs)加噪后語音信號的時(shí)域波形、頻譜圖（圖4—4）圖44 加噪語音信號時(shí)域波形和頻譜圖通過對兩張圖片的對比，很明顯可以看加噪后的語音信號時(shí)域波形比原始語音信號渾濁了許多，在時(shí)間軸上可以明顯看出0—；通過對原始語音信號的頻譜圖與加噪后的語音信號頻譜圖的對比，也可以看出在頻率5000Hz以后的頻率幅值發(fā)生了明顯的增加。加噪后的語音信號在聽覺上比原始語音信號要渾濁很多，而且還有吱吱嘎嘎的混雜音。 去噪及仿真（1）FIR濾波器法去噪通過對上一節(jié)中加噪語音信號和原始語音信號頻譜圖對比可以知道，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。接下來我們要用設(shè)計(jì)的FIR低通濾波器對上一節(jié)中加噪語音信號進(jìn)行濾波處理。用自己設(shè)計(jì)的FIR數(shù)字低通濾波器對加噪的語音信號進(jìn)行濾波時(shí)，在Matlab中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進(jìn)行濾波。函數(shù)fftfilt用的是重疊相加法實(shí)現(xiàn)線性卷積的計(jì)算。調(diào)用格式為：y=fftfilter(h,x,M)。其中，h是系統(tǒng)單位沖擊響應(yīng)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(shí)，默認(rèn)的輸入向量的重長度M=512。用設(shè)計(jì)好的FIR數(shù)字低通濾波器對加噪語音信號的濾波程序：見附錄3得到的圖像如下：（圖4—5）圖45 FIR濾波前和濾波后波形及頻譜分析：從以上四圖可以很明顯和直觀的看出原始語音信號和加噪語音信號時(shí)域波形和頻譜圖的區(qū)別。加噪后的語音信號的時(shí)域波形比原始語音信號要模糊得多，頻譜圖則是在頻率5000Hz以后出現(xiàn)了明顯的變化。再通過濾波前的信號波形和頻譜圖的對比，可以明顯看出濾波后的波形開始變得清晰了，有點(diǎn)接近原始信號的波形圖了。濾波后信號的頻譜圖也在5000Hz以后開始逐漸接近原始語音信號的頻譜圖。再從對語音信號的回放，人耳可以明顯辨別出加噪后的語音信號比較渾濁，還有很明顯嘎吱嘎吱的雜音在里面。濾波后，語音信號較加噪后的信號有了明顯的改善，基本可以聽清楚了，而且雜音也沒有那么強(qiáng)烈，但是聲音依然沒有原始語音信號那么清晰脆耳。（2）IIR濾波器法去噪同樣，也設(shè)計(jì)一個(gè)IIR低通濾波器對加噪語音信號進(jìn)行內(nèi)部處理。程序見附錄4得到下面的圖形：如（圖46）圖46 IIR濾波前和濾波后波形及頻譜 MATLAB源程序?yàn)椋阂姼戒?數(shù)據(jù)分析IIR數(shù)字濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)，即結(jié)構(gòu)上帶有反饋環(huán)路。IIR濾波器運(yùn)算結(jié)構(gòu)通常由延時(shí)、乘以系數(shù)和相加等基本運(yùn)算組成，可以組合成直接型、正準(zhǔn)型、級聯(lián)型、并聯(lián)型四種結(jié)構(gòu)形式，都具有反饋回路。由于運(yùn)算中的舍入處理，使誤差不斷累積，有時(shí)會產(chǎn)生微弱的寄生振蕩。 （1）IIR數(shù)字濾波器的相位特性不好控制，對相位要求較高時(shí)，需加相位校準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)。FIR濾波器則要求較低。（2）IIR濾波器運(yùn)算誤差大，有可能出現(xiàn)極限環(huán)振蕩，F(xiàn)IR相比之下運(yùn)算誤差較小，不會出現(xiàn)極限環(huán)振蕩。（3）IIR幅頻特性精度很高，不是線性相位的，可以應(yīng)用于對相位信息不敏感的音頻信號上； （4）與FIR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)。在MATLAB下設(shè)計(jì)不同類型IIR濾波器均有與之對應(yīng)的函數(shù)用于階數(shù)的選擇。 （5）IIR單位響應(yīng)為無限脈沖序列FIR單位響應(yīng)為有限的 （6）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經(jīng)過FIR濾波器后他們的時(shí)間差不變。這是很好的性質(zhì)。 （7）IIR濾波器有噪聲反饋，而且噪聲較大，F(xiàn)IR濾波器噪聲較小。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經(jīng)過FIR濾波器后他們的時(shí)間差不變。這是很好的性質(zhì)?？偨Y(jié)語音信號處理是語音學(xué)與數(shù)字信號處理技術(shù)相結(jié)合的交叉學(xué)科，課題在這里不討論語音學(xué)，而是將語音當(dāng)做一種特殊的信號，即一種“復(fù)雜向量”來看待。也就是說，課題更多的還是體現(xiàn)了數(shù)字信號處理技術(shù)。從課題的中心來看，課題“基于MATLAB的有噪聲語音信號處理”是希望將數(shù)字信號處理技術(shù)應(yīng)用于某一實(shí)際領(lǐng)域，這里就是指對語音及加噪處理。作為存儲于計(jì)算機(jī)中的語音信號，其本身就是離散化
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1