【正文】 s: fs/2derta_fs],abs(y1))。%做length(x1)點的FFT y1=fftshift(y1)。figure(2)。音量 n39。)。xlabel(39。原始語音信號39。plot(x1)。%sound(x1,fs,bits)。e:39。：濾除語音信號中的噪音部分，可以采用抵用濾波、高通濾波、帶通濾波，并比較各種濾波后的效果。由于語音信號可以認為在短時間內(nèi)，近似不變，因而可以采用短時分析法。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應與激勵源頻譜的乘積。另外，傅里葉表示使信號的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說明信號的各項紅物理現(xiàn)象。信號的傅里葉表示在信號的分析和處理中起著重要的作用。信號提?。和ㄟ^圖形用戶界面上的菜單功能按鍵采集電腦上的一段音頻信號，完成音頻信號的頻率，幅度等信息的提取，并得到該語音信號的波形圖。語音信號分析的目的就在于方便有效的提取并表示語音信號所攜帶的信息。：語音信號時一種非平穩(wěn)的時變信號，它帶著各種信息。3．用Matlab將語音信號進行采樣，并分別將其通過所設計的3種濾波器。目錄……………………………………………………………4 ……………………………………………………………4 …………………………………………4 …………………………………………5 ……………………………………………………………5 ………………………………………………頻域圖………………………………6………………………………………6………………………………………7………………………………………8………………………………………9 …………………………………………………10 …………………………………………15…………………………………………16………………………………………………16 …………………………………………………………17 ……………………………………………………………17：1．首先錄制好一段自己的語音。對比處理前后的時域圖和頻譜圖，分析各種濾波器對于語音信號的影響。再在Matlab中分別設計不同形式的FIR數(shù)字濾波器。Matlab語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強大的計算機應用軟件，它可以將聲音文件變換成離散的數(shù)據(jù)文件，然后用起強大的矩陣運算能力處理數(shù)據(jù)。這次設計使我了解了MATLAB的使用方法，學會分析濾波器的優(yōu)劣和性能，提高了分析和動手實踐能力。同時我們在設計的過程中發(fā)現(xiàn)了自己的不足之處，對以前所學過的知識理解得不夠深刻，掌握得不夠牢固。當我們有問題的時候，大家一起討論，將自己的觀點表達出來，當發(fā)現(xiàn)別人的觀點與自己的不同的時候，我們通過查閱資料找到最終正確的答案，這個過程是互利互惠的。通過這次課程設計使我懂得了，平時的理論知識只有通過自己動手做一個課題，從做這個課題的過程中發(fā)現(xiàn)問題，解決問題，這個學習的過程，會比我們平時只通過課堂上聽講得到的知識更加生動立體，跟讓人記憶深刻。不管對于什么樣的課題，其實也是有很多東西可以發(fā)掘的，這需要我們在平時多積累，多思考，只有這樣，才能取得更大的進步，才能學有所用，學有所長。剛開始由于對濾波器的濾波原理并不是很了解，于是我又翻出學過的數(shù)字信號處理課本，認真研究起各種濾波器了，這才使我明白了大多數(shù)濾波器是如何工作地，不再單單只是懂理論，理論與實際相結合是很重要的，只有理論知識是遠遠不夠的，只有把所學的理論知識與實踐相結合起來，從理論中得出結論。做這個課程設計的時候，并不是非常的順利，我也有遇到很多困難。還有各種各樣問題，通過查網(wǎng)絡和請教同學來弄明白，這個過程是痛苦的，有時候有些問題不能馬上解決，感到很頭痛，真想放棄這個問題，但是堅持下來，并且解決這些問題的時候，真的有種苦盡甘來的感覺。第一篇：數(shù)字信號處理教語音信號處理課程設計心得這次課程設計雖然遇到了很多問題，很多困難，但是也學到了很多東西。不僅學到了書本上的東西，而且學到了很多課本上沒有的東西，很多程序里的東西，特別是程序語法，總是有錯誤，但是總是不知道錯在哪里，在細心的檢查下，終于找出了錯誤和警告，排除困難后，程序編譯就通過了，心里終于舒了一口氣。應用MATLAB進行語音信號的處理是與我們所學課程及專業(yè)緊密相連的，有著很強的實踐性。剛開始，我用自己的mp3錄制的一個wav文件做語音信號處理，程序始終現(xiàn)實如下錯誤提示：??? Error using == wavread Error using == wavread Data pression format(IMA ADPCM)is not ，在網(wǎng)上也查閱相關信息，花費了大量時間也沒找出結果，最后發(fā)現(xiàn)在WAV格式的語音文件有兩種格式，即PCM格式和IMA ADPCM格式，而在MATLAB中用wavread函數(shù)進行語音處理時，并不能直接處理IMA ADPCM格式的語音信號，經(jīng)過格式轉換之后（選擇PCM格式），我運行出了正確的結果。實驗過程中，我感覺到初始語音信號和濾波輸出后的語音信號在音色上有一定的差別，這說明了信號在處理、傳輸過程中有損耗。通過這次設計，進一步加深了對數(shù)字信號處理的了解，讓我對它有了更加濃厚的興趣。在設計的過程中，我發(fā)現(xiàn)同學間的互幫互助真的很重要。這也培養(yǎng)了我們以后走上工作崗位后的團隊精神，對我們以后的為人處世都有很大幫助?？偟膩碚f，通過這次的課程設計我對語音信號有了全面的認識，對數(shù)字信號處理的知識又有了深刻的理解，讓我感受到只有在充分理解課本知識的前提下，才能更好的應用這個工具；并且熟練的應用MATLAB也可以很好的加深我對課程的理解，方便我的思維。同時我相信，進一步加強對MATLAB的學習與研究對我今后的學習將會起到很大的幫助！第二篇：基于matlab的語音信號濾波處理——數(shù)字信號處理課程設計數(shù)字信號處理課程設計題目： 學院： 專業(yè)： 班級： 學號： 姓名： 指導教師：基于matlab的語音信號濾波處理物理與電子信息學院電子信息工程摘要：語音信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術和語音學知識對語音信號進行處理的新興學科，是目前發(fā)展最為迅速的學科之一，通過語音傳遞信息是人類最重要，最有效，最常用和最方便的交換信息手段，所以對其的研究更顯得尤為重要。這為我們的本次設計提供了強大并良好的環(huán)境！本設計要求自己錄制一段自己的語音后，在MATLAB軟件中采集語音信號、回放語音信號并畫出語音信號的時域波形和頻譜圖。之后對采集的語音信號經(jīng)過不同的濾波器（低通、高通、帶通）后，觀察不同的波形，并進行時域和頻譜的分析。最后分別收聽進行濾波后的語音信號效果，做到了解在怎么樣的情況下該用怎么樣的濾波器。2．用Matlab分別設計好3種類型的濾波器（指標自己確定）：低通型、高通型、帶通型。4．用Matlab自帶的語音返回函數(shù)收聽濾波后的語音信號，分析并比較其與原語音信號的差異。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。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。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。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。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。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。：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。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。)。figure(1)。%做原始語音信號的時域圖形 title(39。)。時間 t39。ylabel(39。)。y1=fft(x1)。%平移，是頻率中心為0 derta_fs = fs/length(x1)。%畫出原始語音信號的頻譜圖title(39。)。%低通濾波：截止頻率4000，阻帶衰減20dB，fc1=4000。if rem(N1,2)==0 N1=N1+1。%長度為N1的矩形窗Window b1=fir1(N1,wc1/pi,Window)。freqz(b1,1,512)。低通濾波器的頻率響應39。x1_low = filter(b1,1,x1)。plot(x1_low)。信號經(jīng)過低通濾波器(時域)39。figure(5)。title(39。)。N2=2*pi*(*pi)wc2=2*pi*fc1/fs。Window=hanning(N2+1)。high39。figure(6)。%數(shù)字濾波器頻率響應 title(39。)。%對信號進行高通濾波 figure(7)。title(39。)。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_high))))。信號經(jīng)過高通濾波器（頻域）39。f2=8000。w3=w1+*pi。w4=*pi。B=*pi。N3=N3+mod(N3,2)。b3=fir1(N3,w/pi,39。,Window)。freqz(b3,1,512)。帶通濾波器的頻率響應39。x1_daitong = filter(b3,1,x1)。plot(x1_daitong)。信號經(jīng)過帶通濾波器(時域)39。figure(11)。title(39。)。%原始信號sound(x1_low,fs,bits)。%經(jīng)過高通濾波 sound(x1_daitong,fs,bits)。high39。??? Error using == fir1 The window length must be the same as the filter 。經(jīng)上網(wǎng)查詢后，原來高通、帶阻濾波器的階數(shù)應該控制為奇數(shù)，因為如果階數(shù)為偶數(shù)，則在π點必有一零點，這對于高通帶阻來說是不允許的，故取階數(shù)為奇數(shù)，而你FIR1濾波器階數(shù)為M+1階，所以你的M必須為偶數(shù)，所以可以將程序中去窗長算法由原程序的: N2=2*pi*(*pi)。End 和: N3=2*pi*(*pi)。End 改為了：N2=N2+mod(N2,2)。（B為過渡帶寬）N3=ceil(2**pi/B)。用矩形窗驗證出來的結果中低頻語音分量依舊很強，不能將其全部抑制在0，之后換窗，選著了最小衰減可以到達53dB的海明窗，再次試驗，非常成功！經(jīng)過回放三個不同類型濾波器輸出的語音信號，并與原語音信號對比得到了如下結論。語音低頻成分音質沉穩(wěn)，空間感覺強，語音渾厚。4．體會與收獲以往都是通過課本來感性的認知語音信號，通過本次的課程設計，讓我對語音信號有了一個較為實際的認識。而對于Matlab，也再次讓我感受到了其功能的強大?！稊?shù)字信號處理》錢同惠、百度文庫第三篇：數(shù)字信號處理課程設計..課程設計報告課程名稱： 數(shù)字信號處理 課題名稱： 語音信號的處理與濾波姓 名： 學 號： 院 系： 專業(yè)班級： 指導教師： 完成日期： 2013年7月2日目錄第1部分 課程設計報告………………………………………3 一．設計目的……………………………………………3 二．設計內(nèi)容……………………………………………3 三．設計原理……………………………………………3 四．具體實現(xiàn)……………………………………………5 …………………………………5 ………………………8 …………………13 ………………………………19 ……………………19 ……………………………22 五． 結果分析……………………………………………27 第2部分 課程設計總結………………………………28 一． 參考文獻……………………………………………28第1部分 課程設計報告一．設計目的綜合運用本課程的理論知識進行頻譜分析以及濾波器設計，通過理論推導得出相應結論，并利用MATLAB作為工具進行實現(xiàn)，從而復習鞏固課堂所學的理論知識，提高對所學知識的綜合應用能力，并從實踐上初步實現(xiàn)對數(shù)字信號的處理。=fft(x)對采集的信號做快速傅立葉變換，并用[h1,w]=freqz(h)進行DTFT變換。，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進行濾波。xa(t)d(tnT)=229。n=165。165。229。?a(t)Xa(jW)171。xa(t)DT(jW)171。2p1165。Xa(jWjk)=229。TTk=165。如果：236。Xa(jW)=237。238。Ws/2即連續(xù)信號是帶限的，且信號最高頻率不超過抽樣頻率的二分之一，則可不失真恢復。2Wh 或 fs179。程序如下：Fs=8000。%錄音時間 fprintf(39。,time)。%暫停命令 fprintf(39。)。double39。%錄制語音信號 fprintf(39。)。按Enter鍵回放錄音39。pause。%按任意鍵播放語音信號wavwrite(x,Fs,39。)。%返回采樣點數(shù) df=fs/N。f=[(n11)*(2*pi/N)]/pi。subplot(2,1,1)。%錄制信號的時域波形 title(39。)。幅值/A39。%顯示縱坐標的表示意義 grid。%快速傅立葉變換 figure(2)。plot(f,abs(y0(n1)))。原始信號的頻譜圖39