基于matlab的語音信號濾波處理——數(shù)字信號處理課程設計-文庫吧資料
2025-06-24 14:44本頁面
【正文】 字濾波器頻率響應title(39。figure(6)。high39。Window=hanning(N2+1)。N2=2*pi*(*pi)wc2=2*pi*fc1/fs。)。title(39。figure(5)。信號經過低通濾波器(時域)39。plot(x1_low)。x1_low = filter(b1,1,x1)。低通濾波器的頻率響應39。freqz(b1,1,512)。 %長度為N1的矩形窗Windowb1=fir1(N1,wc1/pi,Window)。if rem(N1,2)==0 N1=N1+1。 %低通濾波：截止頻率4000，阻帶衰減20dB，fc1=4000。)。%畫出原始語音信號的頻譜圖title(39。 %平移，是頻率中心為0derta_fs = fs/length(x1)。y1=fft(x1)。)。ylabel(39。時間 t39。)。%做原始語音信號的時域圖形title(39。figure(1)。)。3．設計過程： （原語音信號存放在e:\下）： ．原語音信號的時域、頻域圖 [x1,fs,bits]=wavread(39。 ：在用戶圖形界面西啊對采集的語音信號進行Fourier等變換，并畫出變換前后的頻譜圖和倒譜圖。身份到系統(tǒng)的頻率響應及激勵源都是隨時間變化的，因此一般標準的傅里葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機信號的表示，但不能直接用于語音信號。 由于語音信號時隨著時間變化的，通常認為，語音是一個受準周期脈沖或隨機噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。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指數(shù)和的響應，所以傅里葉分析方法能完善地解決許多信號分析和處理問題。 信號調整：在設計的用戶圖形界面下對輸入的音頻信號進行各種變化，如變化幅度、改變頻率等操作，以實現(xiàn)對語音信號的調整。語音信號處理可以分為時域和變換域等處理方法，其中時域分析是最簡單的方法，直接對語音信號的時域波形進行分析，崎嶇的特征參數(shù)主要有語音的短時能量，短時平均過零率，短時自相關函數(shù)等。在語音編碼、語音合成、語音識別和語音增強等語音處理中無一例外需要提取語音中包含的各種信息。4．
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1