【正文】 還要感謝我的搭檔，我們齊心協(xié)力，共同努力，互相幫助，才能順利的完成本系統(tǒng)的設(shè)計和本論文的編寫。參考文獻(xiàn)[1] 李勇、徐震，MATLAB輔助現(xiàn)代工程數(shù)字信號處理，西安電子科技大學(xué)出版社.[2] 陳懷琛,數(shù)字信號處理教程——Matlab釋義與實現(xiàn) ,電子工業(yè)出版社.[3] 王一世，數(shù)字信號處理，北京理工大學(xué)出版社.[4] 陳杰，Matlab寶典，電子工業(yè)出版社.[5] 劉幺和、宋庭新，語音識別與控制技術(shù)，科學(xué)出版社.[6] 高西全、丁玉美，數(shù)字信號處理，西安電子科技大學(xué)出版社.[7] 程佩青, 數(shù)字信號處理教程, 清華大學(xué)出版社.[8] 趙力，語音信號處理，機(jī)械工業(yè)出版社.[9] 韓紀(jì)慶、張磊，語音信號處理，清華大學(xué)出版社.[10] 胡航，語音信號處理，哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社.[11] 蘇金明、張蓮花、劉波，MATLAB工具箱應(yīng)用，電子工業(yè)出版社.[12] 王京輝，語音信號處理技術(shù)研究，論文，山東大學(xué).[13] 于俊鳳，語音信號的識別和轉(zhuǎn)換研究，學(xué)位論文，成都理工大學(xué).[14] Gersho A,Gr R quantization and signal Compression Boston,Kluwer Academic Publishers.[15] ,，WaveletNetworks,IEEETrans,NeuralNetworks.致 謝四年的大學(xué)學(xué)習(xí)，匆匆而過，回首走過的每一步，每一個腳印都令人倍加懷念，每一份情慷都令人倍加珍惜。整個程序僅占用數(shù)十KB的物理空間，省去了軟件的安裝麻煩。在進(jìn)行語音信號處理的操作界面中，菜單按鍵明了，每個功能只對應(yīng)一個按鍵，省去了大型軟件的操作復(fù)雜步驟。至于用戶界面的設(shè)計，由于筆者是初次接觸，也未能有特別的掌握，僅就剛學(xué)習(xí)到的一些加以運(yùn)用，于是設(shè)計的還是很粗燥。課題的特色在于它將語音看作了一個向量，于是語音數(shù)字化了，則可以完全利用數(shù)字信號處理的知識來解決。本設(shè)計也較好的完成了對語音信號的頻譜分析，對所采集的語音信號加入干擾噪聲，對加入噪聲的信號進(jìn)行播放，并進(jìn)行時域和頻譜分析。如果沒有語音信號被處理，： 保存提示界面如果有語音信號被處理，運(yùn)行File224。 語音信號的輸出 可以將處理后的語音信號在Matlab軟件先播放，體驗處理后的語音信號的效果。高通濾波器性能指標(biāo)： wp=0．375pi，ws =0．425pi，Rp=0．25；As =50dB；： 高通濾波后波形和頻譜的變化高通濾波后，此時只有少許雜音，原因是低頻分量被高通濾波器衰減，而人聲部分正好是低頻部分，所以只剩下雜音，或者發(fā)出高頻雜音但人的耳朵聽不到。所以可以利用MATLAB軟件中的濾波器進(jìn)行濾波處理，得到較為理想的語音信號。ylabel(39。)。grid on。幅度39。xlabel(39。axis tight。)。time(s)39。title(39。y1=fft(x1,2048)。Au=。39。clear all。幅度39。)xlabel(39。 %做原始語音信號的FFT頻譜圖grid on。幅度39。xlabel(39。axis tight。 %對信號做2048點FFT變換f=fs*(0:1023)/2048。t=(0:length(x1)1)/8000。title(39。原始信號幅值39。)。subplot(222)。plot(x)。 X=fft(x,4096)。39。這與人的語音信號頻率集中在200 kHz之間是相一致的。倒頻譜幅度（Hz）39。xlabel(39。plot(q,abs(c(ms1:ms20)))。c=fft(log(abs(x)+eps))。)。頻譜圖39。 %限定頻率范圍f=(0:fm)*fs/length(Y)。Amplitude39。xlabel( 39。 %確定顯示位置plot(t,x)。 對語音信號進(jìn)行頻譜分析，在Matlab中可以利用函數(shù)fft對信號行快速傅里葉變換，得到信號的頻譜圖，并進(jìn)行倒譜分析，得到倒譜圖。 語音信號的振幅調(diào)整在設(shè)計中，可以將語音信號的幅度進(jìn)行提高或降低操作，來實現(xiàn)語音信號的調(diào)整，得到聲音音量大小不同的語音信號，例如將原語音信號的幅度提高一倍，可以通過GUI操作界面的輸出功能試聽調(diào)整后的效果。運(yùn)行Process224。 語音信號的調(diào)整在語音信號的研究中，經(jīng)常會對語音信號進(jìn)行進(jìn)行多倍頻率以及多倍幅度變換調(diào)整，日常應(yīng)用中，這種變換調(diào)整也經(jīng)常要用到。ylabel(39。)。 %計算樣本時刻 subplot(2,1,1)。ms10=floor(fs*)。s39。其中聲音的采樣頻率Fs=22050Hz，y為采樣 數(shù)據(jù)，NBITS表示量化階數(shù)。 信號的采集該系統(tǒng)是以一段簡短的的語音信號做為分析樣本，通過計算機(jī)系統(tǒng)將一段“主人，信息收到了”的語音信號保存到到計算機(jī)中，并且保存格式為“*.wav”。因此，我們用短時自相關(guān)函數(shù)來測定語音的相似特性。因此對語音的短時能量進(jìn)行分析，可以描述語音的這種特征變化情況。 倒譜的概念l 定義：倒譜定義為信號短時振幅譜的對數(shù)傅里葉反變換。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換，其調(diào)用格式為y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT且和x相同長度；若x為一矩陣，則y是對矩陣的每一列向量進(jìn)行FFT。聲道系統(tǒng)的頻率響應(yīng)及激勵源都是隨時間變化的，因此一般標(biāo)準(zhǔn)的傅立葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機(jī)信號的表示，但不能直接用于語音信號。因為對于線性系統(tǒng)來說，可以很方便地確定其對正弦或復(fù)指數(shù)和的響應(yīng)，所以傅立葉分析方法能完善地解決許多信號分析和處理問題。選擇性越好，則相位非線性越嚴(yán)重。數(shù)字濾波器可以理解為是一個計算程序或算法，將代表輸入信號的數(shù)字時間序列轉(zhuǎn)化為代表輸出信號的數(shù)字時間序列，并在轉(zhuǎn)化過程中，使信號按預(yù)定的形式變化。 IIR數(shù)字濾波器的特點：電位沖激響應(yīng)h(n)是無限長的；系統(tǒng)函數(shù)H(z)在有限z平面上（0 |z|∞）有極點存在；結(jié)構(gòu)上存在著輸出到輸入的反饋，也就是結(jié)構(gòu)上是遞歸型的。故只能用較高的階數(shù)達(dá)到高的選擇性。 數(shù)字濾波器設(shè)計原理數(shù)字濾波器分為FIR數(shù)字濾波器和IIR數(shù)字濾波器兩種，即有限沖激響應(yīng)濾波器（FIR，F(xiàn)inite Impulse Response）濾波器和無線沖激響應(yīng)（IIR，Infinite Impulse Response）濾波器。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換，其調(diào)用格式為y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT且和x相同長度；若x為一矩陣，則y是對矩陣的每一列向量進(jìn)行FFT。語音信號分析的目的就在與方便有效的提取并表示語音信號所攜帶的信息。對于采樣率來說你可以想象它類似于一個照相機(jī)。采樣位數(shù)和采樣率對于音頻接口來說是最為重要的兩個指標(biāo)，也是選擇音頻接口的兩個重要標(biāo)準(zhǔn)。 用于對聲音的回放。,[N1 N2])。IFFT和FFT互為反變換，選擇適當(dāng)?shù)淖儞Q將信號接收或發(fā)送。由于FFT操作類似于IFFT，因此發(fā)射機(jī)和接收機(jī)可以使用同一硬件設(shè)備。在20世紀(jì)70年代，提出用離散傅里葉變換（DFT）實現(xiàn)多載波調(diào)制，為語音信號的實用化奠定了理論基礎(chǔ)；從此以后，語音信號在移動通信中的應(yīng)用得到了迅猛的發(fā)展。 信號調(diào)整信號調(diào)整幅度調(diào)整頻率調(diào)整 信號的濾波采用了四種濾波方式，來觀察各種濾波性能的優(yōu)缺點：信號濾波切比雪夫—I型低通濾波橢圓數(shù)字帶通濾波切比雪夫—Ⅱ型帶阻濾波切比雪夫—Ⅱ型高通濾波 語音信號濾波的方式在以上三圖中，可以看到整個語音信號處理系統(tǒng)的流程大概分為三步，首先要讀入待處理的語音信號，然后進(jìn)行語音信號的處理，包括信息的提取、幅度和頻率的變換以及語音信號的傅里葉變換、濾波等；濾波又包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等方式。 變換：在用戶圖形界面下對采集的語音信號進(jìn)行Fourier等變換，并畫出變換前后的頻譜圖和變換后的倒譜圖。由于語音信號是隨著時間變化的，通常認(rèn)為，語音是一個受準(zhǔn)周期脈沖或隨機(jī)噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。調(diào)整：在設(shè)計的用戶圖形界面下對輸入的音頻信號進(jìn)行各種變化，如變化幅度、改變頻率等操作，以實現(xiàn)對語音信號的調(diào)整。在語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強(qiáng)等語音處理中無一例外需要提取語音中包含的各種信息。Windows自帶的錄音機(jī)聲音麥克風(fēng)聲卡濾波采樣A/D轉(zhuǎn)換 Wav 基于PC機(jī)的語音信號采集過程采集到語音信號之后，需要對語音信號進(jìn)行分析，如語音信號的時域分析、頻譜分析、語譜圖分析以及加噪濾波等處理。 采樣頻率500HZ情況下的頻譜圖對上述信號進(jìn)行1/80采樣頻率抽取，即采樣頻率變?yōu)閷⒔?00Hz時，由于采樣頻率比較小，所以采樣點數(shù)就稀疏，所得離散信號就越偏離于原信號，頻譜也發(fā)生了混疊。為了將原始模擬語音信號變?yōu)閿?shù)字信號，必須經(jīng)過采樣和量化兩個步驟，從而得到時間和幅度上均為離散的數(shù)字語音信號。在將語音信號進(jìn)行數(shù)字化前，必須先進(jìn)行防混疊預(yù)濾波，預(yù)濾波的目的有兩個：①抑制輸入信導(dǎo)各領(lǐng)域分量中頻率超出fs/2的所有分量(fs為采樣頻率)，以防止混疊干擾。 (2)在時域內(nèi)，語音信號具有“短時性”的特點，即在總體上，語音信號的特征是隨著時間而變化的，但在一段較短的時間間隔內(nèi)，語音信號保持平穩(wěn)。與早期計算機(jī)使用的命令行界面相比，圖形界面對于用戶來說在視覺上更易于接受。要求學(xué)生錄制一段自己的語音信號后，