基于matlab的語音信號的頻譜分析-資料下載頁
2025-06-18 15:44本頁面
【正文】 igure(1)freqz(b,1,512)[h1,w1]=freqz(b,1)。plot(w1*fs/(2*pi),20*log10(abs(h1)))。figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x)title(39。濾波前的時域波形39。)。subplot(2,1,2)plot(t,f1)。title(39。濾波后的時域波形39。)。sound(f1)。 %播放濾波后的語音信號F0=fft(f1,1024)。f=fs*(0:511)/1024。figure(3)y2=fft(x,1024)。subplot(2,1,1)。plot(f,abs(y2(1:512)))。 %畫出濾波前的頻譜圖title(39。濾波前的頻譜39。)xlabel(39。Hz39。)。ylabel(39。fuzhi39。)。subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512)))。 %畫出濾波后的頻譜圖title(39。濾波后的頻譜39。)xlabel(39。Hz39。)。ylabel(39。fuzhi39。)。wavwrite(f1,fs,39。C:\windows\system32\config\systemprofile\Desktop\39。)。本設計采用了高效快捷的開發(fā)工具——MATLAB，實現(xiàn)了語音信號的采集，對語音信號加噪聲及設計濾波器濾除噪聲的一系列工作。從頻率響應圖中可以看出:巴特沃斯濾波器具有單調(diào)下降的幅頻特性，通帶內(nèi)是平滑的。海明窗設計的FIR濾波器的頻率特性幾乎在任何頻帶上都比巴特沃斯濾波器的頻率特性好，過渡帶也比較小，只是海明窗設計的濾波器下降斜度較小對語言的過渡失真進行了補償。經(jīng)過本次課程設計，讓我真正明白了語音信號處理的過程，開始以為這是一個很難的過程，隨著設計的進行，發(fā)現(xiàn)原來也不是很難。在設計的過程中，由于有很多信號，所以要搞清楚信號有點困難，而且在設計開始的時候沒有按順序來，導致里面的程序錯綜復雜，所以我將各種信號都寫在了紙上，這樣使自己的條理又清晰了一大步。6. 參考文獻[1](M).武漢：華中科技大學出版社，1991.[2](M).北京：中國水利水電出版社，2005.[3]：機械工業(yè)出版社，1992.[4]周輝，：北京希望出版社，2006.[5]徐靖濤,(J).重慶：重慶科技學院學報，2008.
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