【正文】 3) 利用有限精度算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)函數(shù)，包括結(jié)構(gòu)選擇、字長選擇等。 FIR 濾波器與 IIR 濾波器的性能比較FIR:Finite Impulse response，有限脈沖響應(yīng)IIR:Infinite Impulse response，無限脈沖響應(yīng)從性能上來說，IIR 濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的階數(shù)獲得高的選擇性，所用的存貯單元少，所以經(jīng)濟(jì)而效率高。但是這個(gè)高效率是以相位的非線性為代價(jià)的。選擇性越好，則相位非線性越嚴(yán)重。相反，F(xiàn)IR 濾波器卻可以得到嚴(yán)格的線性相位，然而由于 FIR 濾波器傳輸函數(shù)的極點(diǎn)固定在原點(diǎn)，所以只能用較高的階數(shù)達(dá)到高的選擇性；對于同樣的濾波器設(shè)計(jì)指標(biāo)，F(xiàn)IR 濾波器所要求的階數(shù)可以比 IIR 濾波器高 5~10 倍，結(jié)果，成本較高，信號(hào)延時(shí)也較大；如果按相同的選擇性和相同的線性要求來說，則 IIR 濾波器就必須加全通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相位較正， 第 16 頁 同樣要大增加濾波器的節(jié)數(shù)和復(fù)雜性。整體來看，IIR 濾波器達(dá)到同樣效果階數(shù)少，延遲小，但是有穩(wěn)定性問題，非線性相位；FIR 濾波器沒有穩(wěn)定性問題，線性相位，但階數(shù)多，延遲大 FIR 數(shù)字濾波器 的設(shè)計(jì)FIR 濾波器和 IIR 濾波器的設(shè)計(jì)方法完全不同。IIR 濾波器設(shè)計(jì)方法有間接法和直接法，間接法是借助于模擬濾波器的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行的。其設(shè)計(jì)步驟是：先設(shè)計(jì)過渡模擬濾波器得到系統(tǒng)函數(shù) H（s），然后將 H（s）按某種方法轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的系統(tǒng)函數(shù) H(z)。FIR 濾波器采用間接法，常用的方法有窗函數(shù)法、頻率采樣發(fā)和切比雪夫等波紋逼近法。對于線性相位濾波器，經(jīng)常采用 FIR 濾波器 [9]。如前所述，IIR 濾波器和 FIR 濾波器的設(shè)計(jì)方法有很大的區(qū)別。下面我們著重介紹用窗函數(shù)法設(shè)計(jì) FIR 濾波器的步驟。如下：（1）根據(jù)對阻帶衰減及過渡帶的指標(biāo)要求，選擇串窗數(shù)類型（矩形窗、三角窗、漢寧窗、哈明窗、凱塞窗等） ，并估計(jì)窗口長度 N。先按照阻帶衰減選擇窗函數(shù)類型。原則是在保證阻帶衰減滿足要求的情況下，盡量選擇主瓣的窗函數(shù)。（2）構(gòu)造希望逼近的頻率響應(yīng)函數(shù)。（3）計(jì)算 h(n).。（4）加窗得到設(shè)計(jì)結(jié)果。 針對語音信號(hào)的 FIR 數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)在 Matlab 中，可以利用函數(shù) fir1 設(shè)計(jì) FIR 濾波器，利用 Matlab 中的函數(shù) freqz 畫出各步步器的頻率響應(yīng)。hn=fir1(M，wc，window)，可以指定窗函數(shù)向量 window。如果缺省 window 參數(shù)，則 fir1 默認(rèn)為哈明窗。其中可選的窗函數(shù)有矩形窗(Rectangle Window)、三角形窗(Bartlett Window)、漢寧(Hanning)窗、哈明(Hamming)窗、布萊克曼(Blackman) 窗、凱塞— 貝塞爾窗(Kaiser – Basel Window) ，其相應(yīng)的都有實(shí)現(xiàn)函數(shù) [9]。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)。 第 17 頁 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。接下來，根據(jù)分析語音信號(hào)加噪前和加噪后的頻譜圖的對比，設(shè)定濾波器的技術(shù)指標(biāo)：fp=1500Hz，fc=1700Hz，As=100db ,Ap=1dB相應(yīng)的 MATLAB 程序如下：wc=2*pi*fc/fs。 wp=2*pi*fp/fs。wdel=wcwp。beta=*()。N=ceil((As8)/)。wn= kaiser(N+1,beta)。ws=(wp+wc)/2/pi。b=fir1(N,ws,wn)。figure(2)。freqz(b,1)。運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：0 11000050000Normalized Frequency (?? rad/sample)Phase (degrees)0 12001000100Normalized Frequency (?? rad/sample)Magnitude (dB) 第 18 頁 圖 32 幅頻和相頻特性曲線 語音信號(hào)的增強(qiáng)處理為達(dá)到語音信號(hào)增強(qiáng)的目的，我們采用低通濾波器，對已經(jīng)加入隨機(jī)噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行去噪，在去除噪聲以后，將語音信號(hào)放大，以達(dá)到語音信號(hào)增強(qiáng)的目的。其 MATLAB 程序如下：x=fftfilt(b,y_z)。X=fft(10*x,n)。figure(3)。subplot(2,2,1)。plot(f,abs(y_zp(1:n/2)))。title(39。濾波前信號(hào)的頻譜39。)。subplot(2,2,2)。plot(f,abs(X(1:n/2)))。title(39。濾波后信號(hào)頻譜39。)。subplot(2,2,3)。plot(y_z)。title(39。濾波前信號(hào)的波形39。)subplot(2,2,4)。plot(x)。title(39。濾波后信號(hào)的波形39。)。%sound(x,fs,bits)。運(yùn)行結(jié)果如下圖所: 第 19 頁 0 1 2 3x 10401000202230004000 信信信信信信信信0 1 2 3x 10401234x 104 信信信信信信信0 1 2 3 4x 1051012 信信信信信信信信0 1 2 3 4x 105101 信信信信信信信信圖 33 濾波前后語音信號(hào)的波形與頻譜 小結(jié)由以上結(jié)論可知，對于一個(gè)已經(jīng)錄制好的摻有背景噪聲的語音信號(hào)，其原始語音信號(hào)，也就是濾波前語音信號(hào)的波形及頻譜，經(jīng)過低通濾波后，語音信號(hào)與原始語音信號(hào)有明顯的不同，其波形與頻譜如圖 33 所示。原始語音信號(hào)伴隨著較尖銳的干擾噪聲，經(jīng)過低通濾波后，通過對比可以看出，語音信號(hào)得到了明顯的增強(qiáng)，增強(qiáng)效果后的語音信號(hào)有效地降低了噪聲比，提高了語音的識(shí)別率。本章圓滿的完成了對語音信號(hào)的讀取與打開，也較好的完成了對語音信號(hào)的頻譜分析，通過 fft 變換，得出了語音信號(hào)的頻譜圖；在濾波這一塊，主要是從窗函數(shù)濾波器入手來設(shè)計(jì)濾波器，也從一方面基本實(shí)現(xiàn)了濾波；在此，用到了處理數(shù)字信號(hào)的強(qiáng)有力的工具 MATLAB，通過 MATLAB 里幾個(gè)命令函數(shù)的調(diào)用，很輕易的實(shí)現(xiàn)了語音信號(hào)的處理。 第 20 頁 4 結(jié) 論 本文，主要是圍繞語音增強(qiáng)算法的研究。通過介紹語音信號(hào)的基本原理及基本知識(shí)，給出了幾種語音信號(hào)處理技術(shù)的算法，并且對語音增強(qiáng)算法進(jìn)行分析，本文決定采用數(shù)字濾波器作為實(shí)現(xiàn)語音增強(qiáng)系統(tǒng)的主要算法。本文主要完成了以下工作:、基本知識(shí)，給出了語音增強(qiáng)技術(shù)的基本原理，并對其性能進(jìn)行分析，采用濾波器語音增強(qiáng)技術(shù)算法作為本論文主要算法。2. 通過 MATLAB 對語音信號(hào)進(jìn)行分析，選用合適的濾波器對有噪聲語音信號(hào)濾除了隨機(jī)噪聲，對濾波前后語音信號(hào)的頻譜進(jìn)行比較分析，從而達(dá)到了使語音信號(hào)增強(qiáng)的目的。 第 21 頁 致 謝本論文是在我的導(dǎo)師 XXX 的悉心指導(dǎo)下完成的。衷心感謝我的導(dǎo)師。唐老師對學(xué)科前沿的敏銳把握能力、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及一絲不茍的工作作風(fēng)，使我受益匪淺。無論是在平時(shí)學(xué)習(xí)階段，還是在論文寫作過程中，唐老師對我的教誨和對我在做論文時(shí)各方面的支持，我會(huì)永遠(yuǎn)記在心里。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)和治學(xué)態(tài)度，深刻地影響著我，是我今后學(xué)習(xí)和工作的楷模。祝老師身體健康，萬事如意！我要感謝我的同學(xué)和我宿舍的姐妹們。我們在一起討論和交流，幫我指點(diǎn)迷津，這對于我能夠順利完成畢業(yè)論文是必不可少的，是他們的鼓勵(lì)和支持讓我能夠一如既往的努力，祝愿我們的友誼地久天長! 第 22 頁 參 考 文 獻(xiàn)[1] 趙力編著，語音信號(hào)處理[M].北京機(jī)械工業(yè)出版社，． [2] 胡航，語音信號(hào)處理 [M]. 年．[3] 易克初，田斌，付強(qiáng)，2022 年．[4] 楊行峻，遲惠生，語音信號(hào)數(shù)字處理[M].電子工業(yè)出版社 1995 年．[5] 胡光銳，語音處理與識(shí)別[M].上?？茖W(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社，1994 年 1 月．[6] 胡廣書．?dāng)?shù)字信號(hào)處理理論算法與實(shí)現(xiàn)．清華大學(xué)出版社，1997．[7] 丁玉美，高西全，[M].西安電子科技大學(xué)出版社，1993 年 7月．[8] 廖宇，郭黎等 .基于 MATLAB 的數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì) [J].高科技與產(chǎn)業(yè)化，2022，09.[9] 董長虹主編， MATLAB 信號(hào)處理與應(yīng)用[M].國防工業(yè)出版社，2022 年．[10] 許文儀，谷雨 .基于 MATLAB 的聲波分析研究 [D].上海：復(fù)旦大學(xué)，2022.[11] 胡昌華，張軍波，夏軍， MATLAB 的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)[J].西安電子科技大學(xué)出版社，2022 年．[12] Okawa . A Multiband speech recognition in noisy environment[C].CASSP，1998：641644 .[13] Rabiner L R,Schafer R W .Digital processing of speech signals[M].1994：2124.2