基于matlab的語音信號(hào)分析和處理-資料下載頁
2025-06-18 16:34本頁面
【正文】 。figure(3)y2=fft(y,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。)。程序運(yùn)行可以聽到聲音，得到的結(jié)果分別圖412和圖413所示：圖412高斯噪聲濾波 圖413正弦噪聲濾波總結(jié)本設(shè)計(jì)采用了高效快捷的開發(fā)工具——MATLAB，實(shí)現(xiàn)了語音信號(hào)的采集，對(duì)語音信號(hào)加噪聲及設(shè)計(jì)濾波器濾除噪聲的一系列工作。從頻率響應(yīng)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(shè)計(jì)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(shè)計(jì)的濾波器下降斜度較小對(duì)語言的過渡失真進(jìn)行了補(bǔ)償。論文初步完成了設(shè)計(jì)任務(wù)，由于本人能力有限，還存在許多不足的地方，比如濾波器的設(shè)計(jì)種類還比較單一，沒有做更多的濾波效果比較等。在以后的工作和學(xué)習(xí)中會(huì)更加努力來完善設(shè)計(jì)任務(wù)。致謝經(jīng)過一個(gè)學(xué)期的努力和完善，系統(tǒng)終于可以正常的運(yùn)行。 在這里首先感謝我的畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教師黃小芬老師，在這段時(shí)間一直給我的支持與鼓勵(lì)。認(rèn)真負(fù)責(zé)的監(jiān)督我們畢業(yè)設(shè)計(jì)的進(jìn)度，耐心的指導(dǎo)我們使我們能夠按時(shí)的完成任務(wù)。還有特別感謝一下陳志標(biāo)老師對(duì)我硬件部分提出的寶貴的建議，使得我硬件部分能夠比較順利的完成。還有感謝學(xué)校為我們提供的良好實(shí)驗(yàn)環(huán)境以及充足的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，為我們的設(shè)計(jì)和調(diào)試提供了很大的方便。在這段時(shí)間學(xué)到了很多，雖然由于自身的不足沒有能夠?yàn)橄到y(tǒng)提出更好的解決方案。但這對(duì)我來說絕對(duì)是一個(gè)非常寶貴的歷練。從中我切身體會(huì)到了理論和現(xiàn)實(shí)的差距，只有真正動(dòng)手去做才能發(fā)現(xiàn)問題。最后，感謝所有對(duì)我提供過幫助的人。謝謝。參考文獻(xiàn)[1](美) 維納?K?恩格爾, (美) 約翰?G?[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，2002.[2]黃文梅，熊桂林，[M].長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)出版社，2000.[6] [M].北京：電子工業(yè)出版社，2004.[7] （第二版)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2001.[8] 韓紀(jì)慶，張磊，[M].北京：清華大學(xué)出版社，2004.[9] 易克初，田斌，[M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2000.[10] 周輝，[M].北京：北京希望電子 出版社，2006.[11] [M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社，1985.Matlabbased voice signal analysis and processingConcord University College Fujian Normal University Department of Information Technology Electronics and Information Science and Technology Professional 124122006028 WangZhenfei xiao feng Huang master science【Abstract】This design using Microsoft recorder collected a speech, analyses the timedomain analysis, the spectrum analysis, the analysis of the characteristics of speech signal. Matlab and application of speech signal joined with different noise, further bilinear transformation method for the design of a filter based on butterworth simulation design digital filter bandpass filter and the design method of window functions with FIR lowpass filter, and then to the speech signal with noise filtered. Compares the speech signal after filtering time domain and frequency domain properties, playback speech signal and noise and speech signal denoising pared and studied butterworth beth IIR filter and FIR filters in signal processing, especially the signal filtering denoising characteristics and applications. From the theory and practice of the filter is different digital filter.【Keywords】speech signal, Frequency characteristics, Temporal characteristics, Filter25
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