【導(dǎo)讀】醫(yī)學(xué)工程等眾多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)應(yīng)用。本論文研究了濾波器的設(shè)計，并通過設(shè)計好的濾波器語來分析語音信號。計算機中錄入一段語音信號，通過MATLAB對語音信號進行時頻變換和分析；不同類型的數(shù)字濾波器對其噪音進行濾波處理。Keyword:Matlab；Voicesignal；Filter；Simulation；

　　

【正文】 （ ） 由此看出，當 σ 0 時， |z|1；當 σ 0 時， |z|1。也就是說， S 平面的左半平面映射到 Z平面的單位圓內(nèi)， S 平面的右半平面映射到 Z平面的單位圓外，S平面的虛軸映射到 Z 平面的單位圓上。因此，穩(wěn)定的模擬濾波器經(jīng)雙線性變換后所得的數(shù)字濾波器也一定是穩(wěn)定的。 本文只對巴特沃斯濾波器進行設(shè)計。 用雙線性變換法設(shè)計 巴特沃斯 低通 濾波器的程序如下 : [x1,Fs,bits]=wavread(39。C:\代碼 \39。)。 wp=2*3800/Fs。 23 ws=2*4000/Fs。 Rp=3。 As=10。 [n,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,39。s39。)。 [B,A]=butter(n,wc,39。s39。)。 [Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs)。 [Nd,wdc]=buttord(wp,ws,Rp,As)。 [b,a]=butter(Nd,wdc)。 freqz(b,a,1000,Fs)。 圖 巴特 沃斯低通濾波器的頻率響應(yīng) 巴特沃斯低通濾波器零極點圖 24 第四章 語音信號的濾波 語音信號的濾波測試 本節(jié)是通過將采集的原始語音信號分別通過已設(shè)計好的低通、高通和帶通濾波器，并觀察和分析它們各自的頻譜圖，并利用函數(shù) sound 函數(shù)播放濾波后的語音號，仔細聆聽其中聲音的不同。 將信號通過 4000HZ 的低通濾波器后，因為只剩下低頻段的信號了，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)其聲音與原始信號的聲音相比聲音較低沉。其信號經(jīng)過低通濾波器程序： [x1,Fs,bits]=wavread(39。C:\代碼 \39。)。 N=length(x1)。 wp1=2*pi*3800/Fs。 ws1=2*pi*4000/Fs。 wc1=(wp1+ws1)/2/pi。 Bt=ws1wp1。 N1=ceil(*pi/Bt)。 Window=boxcar(N1+1)。 %長度為 N1 的矩形窗 Window b1=fir1(N1,wc1,Window)。 z1 = filter(b1,1, x1)。 %對信號進行低通濾波 figure(9)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。 plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z1))))。 title(39。信號經(jīng)過低通濾波器（頻域） 39。)。 sound(z1,Fs)。 wavwrite(z1,Fs,39。C:\代碼 \語音播放 \低通 .wav39。)。%將低通濾波后的音樂信號保存在語音播放中。 如 圖所示。 將信號通過 4000HZ 的高通濾波器后，因為只剩下高頻段的信號了，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)其聲音與原始信號的聲音相比聲音比較刺耳，讓人聽著感覺難受。其信號進過高通濾波器程序： [x1,Fs,bits]=wavread(39。C:\代碼 \39。)。 N=length(x1)。 25 圖 經(jīng)過低通濾波器的信號頻譜 wp1=2*pi*3800/Fs。 ws1=2*pi*4000/Fs。 wc1=(wp1+ws1)/2/pi。 Bt=ws1wp1。 N1=ceil(*pi/Bt)。 N2=N1+mod(N1+1,2)。 Window=boxcar(N2)。 %長度為 N1的矩形窗 Window b1=fir1(N21,wc1,39。high39。,Window)。 z1 = filter(b1,1, x1)。 %對信號進行高通濾波 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。 plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z1))))。 title(39。信號經(jīng)過高通濾波器（頻域） 39。)。 sound(z1,Fs)。 wavwrite(z1,Fs,39。C:\代碼 \語音播放 \高通 .wav39。)。% 如圖 所示 圖 經(jīng)過高通濾波器的信號頻譜 26 將信號通過 下面的帶 通濾波器后，其播放的聲音讓人聽不出有音樂的感覺了。其信號進過帶通濾波器程序： [x1,Fs,bits]=wavread(39。C:\代碼 \39。)。 N=length(x1)。 wp1=2*pi*3205/Fs。wp2=2*pi*4410/Fs。 %帶通濾波器的通帶范圍 ws1=2*pi*3000/Fs。ws2=2*pi*4600/Fs。 Bt=wp1ws1。 wc=[(wp1+ws1)/2/pi,(wp2+ws2)/2/pi]。 N3=ceil(*pi/Bt)。 Window=boxcar(N3)。 %長度為 N1的矩形窗 Window b1=fir1(N31,wc,Window)。 z1 = filter(b1,1, x1)。 %對信號進行高通濾波 figure(9)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。 plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z1))))。 title(39。信號經(jīng)過帶通濾波器（頻域） 39。)。 sound(z1,Fs)。 wavwrite(z1,Fs,39。C:\代碼 \語音播放 \帶通 .wav39。)。%將帶通濾波后的音樂信號保存在語音播放中 如圖 所示 圖 經(jīng)過帶通濾波器的信號頻譜 將信號 通過 4000HZ 的巴特沃斯低通濾波器后，因為只剩下低頻段的信號了，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)其聲音與原始信號的聲音相比聲音較低沉。其信號經(jīng)過低通濾波器程序： 27 clc clear [x1,Fs,bits]=wavread(39。C:\代碼 \39。)。 N=length(x1) %計算音頻信號的長度 wp=2*3800/Fs。 ws=2*4000/Fs。 Rp=3。 As=10。 [n,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,39。s39。)。 [B,A]=butter(n,wc,39。s39。)。 [Bz,Az]=bilinear(B,A,Fs)。 [Nd,wdc]=buttord(wp,ws,Rp,As)。 [b,a]=butter(Nd,wdc)。 freqz(b,a,1000,Fs)。 z2= filter(b,a,x1)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。 figure(1)。 plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z2))))。 title(39。信號經(jīng)過低通濾波器（頻域） 39。)。 grid on。 如圖 所示： 圖 加噪語音信號的濾波處理 在以上 的程序中，我們已對原始信號進行了加噪處理 (其加雜的是 4000HZ 28 以后的高頻成分 )，所以我們現(xiàn)在要想把語音信號進行還原，則必須要通過4000HZ 的低通濾波器對其進行濾波處理，然后我們就可以得到與原信號無限逼近的語音信號，通過以下程序，我們可以看到其頻譜圖與原信號頻譜圖幾乎一樣，聲音頻率也很相似。這樣，我們的加噪語音信號的濾波處理就實現(xiàn)了。 %%%%%%%%%4000HZ 的低通濾波器對噪音信號進行濾波 %%%%%%%%% wp1=2*pi*3800/Fs。 ws1=2*pi*4000/Fs。 wc1=(wp1+ws1)/2/pi。 Bt=ws1wp1。 N1=ceil(*pi/Bt)。 Window=boxcar(N1+1)。 %長度為 N1 的矩形窗 Window b1=fir1(N1,wc1,Window)。 z2 = filter(b1,1, ifft(z1))。 %對信號進行低通濾波 figure(9)。 ftemp=[N/2:N/21].*Fs/N。 plot(ftemp,fftshift(abs(fft(z2))))。 title(39。信號經(jīng)過低通濾波器（頻域） 39。)。 grid on。 sound(z2,Fs,bits)。 wavwrite(z2,Fs,39。C:\代碼 \噪音信號濾波 .wav39。)。%將加噪后的音樂信號保存在噪音信號濾波中 如 圖所示 圖 29 第五章 總結(jié) 課題總結(jié) 本課題通過研究語音信號的濾波實現(xiàn)與分析充分的說明了 MATLAB 軟件在數(shù)字濾波器的設(shè)計中的作用。 本課題加入噪聲后的聲音與原始的聲音有著明顯的不同，有很大的干擾聲。但是當用低通濾波器濾波后，其噪聲基本被濾掉，實現(xiàn)濾波后回放的聲音與原始的聲音幾乎一樣。通過本次實驗，讓我更加了解MATLAB 這款軟件和數(shù)字濾波器的設(shè)計。當然，在設(shè)計的過程中也遇到了很多困難，比如數(shù)字濾波器參數(shù)的設(shè)定和噪音信號構(gòu)建的疑問。不過只有通過自己不斷的遇到困難并且通過不斷的研究以及解決困難才是我們獲得知識的源泉。 課題展望 人類已經(jīng) 踏入了信息化時代 ，而 信息 數(shù)字化又是信息技術(shù)發(fā)展的 主攻 方向 。 因此， 數(shù)字信號處理技術(shù)已經(jīng)是電子信息學(xué)科中值得并且必須研究的知識。 由于數(shù)字濾波器的概念 和原理 抽象 以及 數(shù)值計算又比較繁瑣，所以借助好的計算機軟件來進行輔助設(shè)計是數(shù)字濾波器研究領(lǐng)域 必然的 一個發(fā)展趨勢。這樣的軟件 雖然 有很 多種，其中最具有代表性的就是 MATLAB。利用 MATLAB 軟件，可以使數(shù)字濾波器的設(shè)計和實現(xiàn)變得事半功倍，這就是為什么本文采用的是MATLAB 軟件來進行應(yīng)用研究的原因了。 本文通過具體的語音信號濾波與分析的過程，充分說明在 MATLAB 環(huán)境中，數(shù)字濾波器的設(shè)計已經(jīng)變得異常簡單和高效率，并且結(jié)果更為穩(wěn)定、可靠。相信隨著 MATLAB 軟件在信息技術(shù)中的不斷推廣和使用，將會使科技工程人員從各類煩瑣的計算工作中解脫出來，有時間思考和研究更加重要的問題，這必將為科技的進步起到巨大的推動作用 。 30 參考文獻 [1] 李素芝 , 萬建偉 . 時域離散信號處理 [M]. 長沙：國防科技大學(xué)出版社，1994. 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IEEE Transactions on Consumer Electronics， 1999. 31 致謝 本課題在選題及研究過程中得到羅朝明老師的悉心指導(dǎo)。羅老師多次詢問研究進程，并為我指點迷津，幫助我開拓研究思路，精心點撥、熱忱鼓勵。 此次 畢業(yè)設(shè)計不僅僅是對我所學(xué)知識的全面考驗，也是對自己辦事能力和精神毅力的全面考驗。讓我明白處事必須懷著一絲不茍的態(tài)度和認真刻苦的精神，并且要做到迎難而上。只有真正理解了知識的關(guān)鍵所在，才能將它們靈活運用在實際生活當中。此外，扎實的基礎(chǔ)知識也是必不可少的，只有把我們所學(xué)的知識與實際生活結(jié)合起來 ，知識的價值才能得到全面的體現(xiàn)。 在論文完成之際，我的心情萬分激動。從論文的選題、資料的收集到論文的撰寫編排整個過程中，我得到了許多朋友、同學(xué)和老師的熱情幫助，在這里請接受我誠摯的謝意！ 繪制濾波后的信 號時域波形和頻譜