【導(dǎo)讀】存儲和應(yīng)用的基礎(chǔ)。通過該課程的課程設(shè)計實踐，使學(xué)生對信號與信息的采集、處理、處理》課程中所學(xué)的理論知識和實驗技能，掌握數(shù)字信號處理的基礎(chǔ)理論和處理方法，提高分析和解決信號與信息處理相關(guān)問題的能力，為以后的工作和學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。理來達(dá)到頻域濾波的目的。根據(jù)其單位沖激響應(yīng)函數(shù)的時域特性可分為兩類：無限沖激。響應(yīng)濾波器和有限沖激響應(yīng)濾波器。題目1：數(shù)字濾波器設(shè)計及在語音信號分析中的應(yīng)用。信號進(jìn)行采樣；錄制時可以使用Windows自帶的錄音機，或者使用其它專業(yè)的錄音軟件，使用MATLAB繪出采樣后的語音信號的時域波形和頻譜圖。根據(jù)頻譜圖求出其帶寬，并。說明語音信號的采樣頻率不能低于多少赫茲。頻、高頻、帶限噪聲，或Chirp干擾、沖激干擾。結(jié)果，經(jīng)教師認(rèn)可后的源程序可通過打印機輸出，并請教師在程序清單上簽字。1周周四上午，E-410,學(xué)生任務(wù)完成，答辯并提交課程設(shè)計報告。正文總字?jǐn)?shù)要求在5000字以上。

　　

【正文】 (M1)*T。k=0:M1。f=k/Tp。 yt=filter(hn,1,Si)。Y=fft(yt,M)。figure(2)。 sound(yt)。 subplot(221)。plot(t,y)。grid。title(39。(a)去噪前的時域波形 39。) xlabel(39。t(s)39。)。ylabel(39。yt39。)。 subplot(222)。plot(t,yt)。grid。title(39。(a)去噪后的時域波形 39。) xlabel(39。t(s)39。)。ylabel(39。yt39。)。 subplot(223)。plot(f,abs(y)/max(abs(y)))。grid。title(39。(a)去噪后的頻譜 39。) axis([0,Fs/2,0,])。xlabel(39。f(Hz)39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 subplot(224)。plot(f,abs(Y)/max(abs(Y)))。grid。title(39。(a)去噪后的頻譜 39。) axis([0,Fs/2,0,])。xlabel(39。f(Hz)39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 19 0 10 20 301 0 . 500 . 51( a ) 去噪前的時域波形t ( s )yt0 10 20 30 0 . 4 0 . 200 . 20 . 4( a ) 去噪后的時域波形t ( s )yt0 1000 2021 3000 400000 . 51( a ) 去噪后的頻譜f ( H z )幅度0 1000 2021 3000 400000 . 51( a ) 去噪后的頻譜f ( H z )幅度 圖 29 %************************等波紋逼近法設(shè)計濾波器 ************************ 其源程序如下 ： M=length(y)。T=1/Fs。Tp=M*T。 t=0:T:(M1)*T。k=0:M1。f=k/Tp。 sound(yt)。 yt=filter(hn,1,Si)。Y=fft(yt,M)。figure(2)。 subplot(221)。plot(t,y)。grid。title(39。(a)去噪前的時域波形 39。) xlabel(39。t(s)39。)。ylabel(39。yt39。)。 subplot(222)。plot(t,yt)。grid。title(39。(a)去噪后的時域波形 39。) xlabel(39。t(s)39。)。ylabel(39。yt39。)。 subplot(223)。plot(f,abs(y)/max(abs(y)))。grid。title(39。(a)去噪后的頻譜 39。) axis([0,Fs/2,0,])。xlabel(39。f(Hz)39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 subplot(224)。plot(f,abs(Y)/max(abs(Y)))。grid。title(39。(a)去噪后的頻譜 39。) axis([0,Fs/2,0,])。xlabel(39。f(Hz)39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 20 0 10 20 301 0 . 500 . 51( a ) 去噪前的時域波形t ( s )yt0 10 20 3021012( a ) 去噪后的時域波形t ( s )yt0 1000 2021 3000 400000 . 51( a ) 去噪后的頻譜f ( H z )幅度0 1000 2021 3000 400000 . 51( a ) 去噪后的頻譜f ( H z )幅度 圖 210 回放語音 信號 經(jīng)過以上的加噪聲處理后，可在 Matlab 中用函數(shù) sound 對聲音進(jìn)行回放。其調(diào)用格式： sound(y,fs,nbits)。 sound(Si)。 sound(yt)。 sound(z11)?？梢圆煊X濾波前后的聲音有明顯的變化。 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)用于某一實際領(lǐng)域，這里就是指對語音 及加噪 處理。作為存儲于計算機中的語音信號，其本身就是離散化了的向量，我們只需將這些離散的量提取出來，就可以對其進(jìn)行處理了。 這一過程的實現(xiàn)， 用到了處理數(shù)字信號的強有力工具 MATLAB。通過 MATLAB 里幾個命令函數(shù)的調(diào)用，很輕易的在實際語音與數(shù)字信號的理論之間搭了一座橋。 課題的特色在于它將語音 信號 看作一個向量，于是 就把 語音數(shù)字化了 。那么，就 可以完全利用數(shù)字信號處理的知識來解決 語音及加噪處理問題 。我們可以像給一般信號做頻譜分析一樣，來 對 語音信號做頻譜分析，也可以較容易 的用數(shù)字濾波器來對語音進(jìn)行 21 濾波處理。 通過比較加噪前后，語音的頻譜和語音回放，能明顯的感覺到 加入噪聲后回放的聲音與原始的語音信號有很大的不同 ,前者隨較尖銳的干擾嘯叫聲。從含噪語音信號的頻譜圖中可以看出含噪聲的語音信號頻譜 ,在整個頻域范圍內(nèi)分是布均勻。其實，這正是干擾所造成的。通過濾波前后的對比，低通濾波后效果最好，高通濾波后的效果最差。由此可見，語音信號主要分布在低頻段，而噪聲主要分布在高頻段。 在四天的課程設(shè)計中，不僅使我對語音信號有了全面的認(rèn)識，對數(shù)字信號處理又有了深刻的理解，加深了我對數(shù)字信號 處理的基本概念，基本理論和基本方法的理解，更加全面的掌握了 MATLAB 設(shè)計 FIR和 IIR 數(shù)字濾波器的方法，對語音信號采集以及時域、頻域分析以及濾波器設(shè)計方法更加熟練。通過本次課程設(shè)計使我感受到在了解課本知識的前提下，同時還需要查找資料，這樣才能更好的應(yīng)用這個 MATLAB 這個工具； 在設(shè)計的過程中我還是遇到了不少的問題，比如語音信號的采集，還有就是對于濾波器的濾波原理不是很了解，通過翻書和查找相應(yīng)的資料，認(rèn)真看了各種濾波器，這才是我明白了大多數(shù)濾波器時如何工作的，不在單單只是懂理論，理論與實際相結(jié)合是很重要的 只有理論知識是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只有把所學(xué)的理論知識與實踐相結(jié)合，從理論中得出結(jié)論。同時很感謝 在我遇到困難的時候，老師給予我最大的支持和鼓勵。在今后的學(xué)習(xí)中還要繼續(xù)努力，認(rèn)真聽講，鞏固自己對于數(shù)字信號處理的知識。同時我相信，這一的課程設(shè)計對于我今后的學(xué)校也會起到很大的作用。 22 評分表 課程設(shè)計評分表 課程名稱： 數(shù)字信號處理 項 目 評 價 設(shè)計方案的合理性與創(chuàng)造性 設(shè)計與調(diào)試結(jié)果 設(shè)計說明書的質(zhì)量 答辯陳述與回答問題情況 課程設(shè)計周表現(xiàn)情況 綜合成績 教師簽名： 日 期： 23 （注： 1．此頁附在課程設(shè)計報告 最后一頁 ； 2．綜合成績按優(yōu)、良、中、及格和不及格五級評定。）