【正文】 。End 和: N3=2*pi*(*pi)。經(jīng)上網(wǎng)查詢后，原來(lái)高通、帶阻濾波器的階數(shù)應(yīng)該控制為奇數(shù)，因?yàn)槿绻A數(shù)為偶數(shù)，則在π點(diǎn)必有一零點(diǎn)，這對(duì)于高通帶阻來(lái)說(shuō)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(zhǎng)算法由原程序的: N2=2*pi*(*pi)。??? Error using == fir1 The window length must be the same as the filter 。high39。%經(jīng)過(guò)高通濾波 sound(x1_daitong,fs,bits)。%原始信號(hào)sound(x1_low,fs,bits)。)。title(39。figure(11)。信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波器(時(shí)域)39。plot(x1_daitong)。x1_daitong = filter(b3,1,x1)。帶通濾波器的頻率響應(yīng)39。freqz(b3,1,512)。,Window)。b3=fir1(N3,w/pi,39。N3=N3+mod(N3,2)。B=*pi。w4=*pi。w3=w1+*pi。f2=8000。信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波器（頻域）39。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_high))))。)。title(39。%對(duì)信號(hào)進(jìn)行高通濾波 figure(7)。)。%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) title(39。figure(6)。high39。Window=hanning(N2+1)。N2=2*pi*(*pi)wc2=2*pi*fc1/fs。)。title(39。figure(5)。信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波器(時(shí)域)39。plot(x1_low)。x1_low = filter(b1,1,x1)。低通濾波器的頻率響應(yīng)39。freqz(b1,1,512)。%長(zhǎng)度為N1的矩形窗Window b1=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(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖title(39。%平移，是頻率中心為0 derta_fs = fs/length(x1)。y1=fft(x1)。)。ylabel(39。時(shí)間 t39。)。%做原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形 title(39。figure(1)。)。3．設(shè)計(jì)過(guò)程：（原語(yǔ)音信號(hào)存放在e:下）：．原語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域、頻域圖[x1,fs,bits]=wavread(39。：在用戶圖形界面西啊對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)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(yīng)及激勵(lì)源都是隨時(shí)間變化的，因此一般標(biāo)準(zhǔn)的傅里葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的表示，但不能直接用于語(yǔ)音信號(hào)。由于語(yǔ)音信號(hào)時(shí)隨著時(shí)間變化的，通常認(rèn)為，語(yǔ)音是一個(gè)受準(zhǔn)周期脈沖或隨機(jī)噪聲源激勵(lì)的線性系統(tǒng)的輸出。因?yàn)閷?duì)于線性系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，可以很方便地確定其對(duì)正弦或復(fù)指數(shù)和的響應(yīng)，所以傅里葉分析方法能完善地解決許多信號(hào)分析和處理問(wèn)題。信號(hào)調(diào)整：在設(shè)計(jì)的用戶圖形界面下對(duì)輸入的音頻信號(hào)進(jìn)行各種變化，如變化幅度、改變頻率等操作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)整。語(yǔ)音信號(hào)處理可以分為時(shí)域和變換域等處理方法，其中時(shí)域分析是最簡(jiǎn)單的方法，直接對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形進(jìn)行分析，崎嶇的特征參數(shù)主要有語(yǔ)音的短時(shí)能量，短時(shí)平均過(guò)零率，短時(shí)自相關(guān)函數(shù)等。在語(yǔ)音編碼、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音增強(qiáng)等語(yǔ)音處理中無(wú)一例外需要提取語(yǔ)音中包含的各種信息。4．用Matlab自帶的語(yǔ)音返回函數(shù)收聽(tīng)濾波后的語(yǔ)音信號(hào)，分析并比較其與原語(yǔ)音信號(hào)的差異。2．用Matlab分別設(shè)計(jì)好3種類型的濾波器（指標(biāo)自己確定）：低通型、高通型、帶通型。最后分別收聽(tīng)進(jìn)行濾波后的語(yǔ)音信號(hào)效果，做到了解在怎么樣的情況下該用怎么樣的濾波器。之后對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)過(guò)不同的濾波器（低通、高通、帶通）后，觀察不同的波形，并進(jìn)行時(shí)域和頻譜的分析。這為我們的本次設(shè)計(jì)提供了強(qiáng)大并良好的環(huán)境！本設(shè)計(jì)要求自己錄制一段自己的語(yǔ)音后，在MATLAB軟件中采集語(yǔ)音信號(hào)、回放語(yǔ)音信號(hào)并畫出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜圖。第一篇：基于matlab的語(yǔ)音信號(hào)濾波處理——數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)題目： 學(xué)院： 專業(yè)： 班級(jí)： 學(xué)號(hào)： 姓名： 指導(dǎo)教師：基于matlab的語(yǔ)音信號(hào)濾波處理物理與電子信息學(xué)院電子信息工程摘要：語(yǔ)音信號(hào)處理是研究用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和語(yǔ)音學(xué)知識(shí)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理的新興學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的學(xué)科之一，通過(guò)語(yǔ)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(duì)其的研究更顯得尤為重要。Matlab語(yǔ)言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)應(yīng)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(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)。再在Matlab中分別設(shè)計(jì)不同形式的FIR數(shù)字濾波器。對(duì)比處理前后的時(shí)域圖和頻譜圖，分析各種濾波器對(duì)于語(yǔ)音信號(hào)的影響。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(yǔ)音。3．用Matlab將語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，并分別將其通過(guò)所設(shè)計(jì)的3種濾波器。：語(yǔ)音信號(hào)時(shí)一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)，它帶著各種信息。語(yǔ)音信號(hào)分析的目的就在于方便有效的提取并表示語(yǔ)音信號(hào)所攜帶的信息。信號(hào)提?。和ㄟ^(guò)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(hào)，完成音頻信號(hào)的頻率，幅度等信息的提取，并得到該語(yǔ)音信號(hào)的波形圖。信號(hào)的傅里葉表示在信號(hào)的分析和處理中起著重要的作用。另外，傅里葉表示使信號(hào)的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說(shuō)明信號(hào)的各項(xiàng)紅物理現(xiàn)象。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應(yīng)與激勵(lì)源頻譜的乘積。由于語(yǔ)音信號(hào)可以認(rèn)為在短時(shí)間內(nèi)，近似不變，因而可以采用短時(shí)分析法。：濾除語(yǔ)音信號(hào)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。e:39。%sound(x1,fs,bits)。plot(x1)。原始語(yǔ)音信號(hào)39。xlabel(39。)。音量 n39。figure(2)。%做length(x1)點(diǎn)的FFT y1=fftshift(y1)。%設(shè)置頻譜的間隔，分辨率 plot([fs/2:derta_fs: fs/2derta_fs],abs(y1))。原始語(yǔ)音信號(hào)的頻譜39。grid on。N1=2*pi*(*pi)wc1=2*pi*fc1/fs。end Window= boxcar(N1+1)。figure(3)。title(39。)。%對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波 figure(4)。title(39。)。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low))))。信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波器（頻域）39。%高通濾波：截止頻率4000，阻帶衰減40dB,fc2=4000。N2=N2+mod(N2,2)。b2=fir1(N2,wc2/pi,39。,Window)。freqz(b2,1,512)。高通濾波器的頻率響應(yīng)39。x1_high = filter(b2,1,x1)。plot(x1_high)。信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波器(時(shí)域)39。figure(8)。title(39。)%帶通濾波：下截止頻率4000，上截止頻率8000，阻帶衰減20dB,f1=4000。%帶通濾波器的通帶范圍 w1=2*pi*f1/fs。w2=2*pi*f2/fs。w=[(w1+w3)/2,(w2+w4)/2]。N3=ceil(2**pi/B)。Window=boxcar(N3+1)。stop39。%帶通濾波器figure(9)。%數(shù)字濾波器頻率響應(yīng) title(39。)。%對(duì)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波 figure(10)。title(39。)。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_daitong))))。信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波器（頻域）39。（分別執(zhí)行）sound(x1,fs,bits)。%經(jīng)過(guò)低通濾 sound(x1_high,fs,bits)。%經(jīng)過(guò)帶通濾波原始語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域圖形：原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜：低通濾波器的頻率響應(yīng)：信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波后的時(shí)域波形：信號(hào)經(jīng)過(guò)低通濾波后的頻域波形高通濾波器的頻率響應(yīng)：信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波后的時(shí)域波形：信號(hào)經(jīng)過(guò)高通濾波后的頻域波形：帶通濾波器的頻率響應(yīng)：信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波后的時(shí)域波形：信號(hào)經(jīng)過(guò)帶通濾波后的頻域波形：1．在高通與帶通濾波器的設(shè)計(jì)時(shí)老是報(bào)錯(cuò)，但同樣的用法在低通濾波器中就可以實(shí)現(xiàn)b2=fir1(N2,wc2/pi,39。,Window)。但在參考書(shū)上指出，濾波器階數(shù)必須為窗長(zhǎng)加1。if rem(N2,2)==0 N2=N2+1。if rem(N3,2)==0 N3=N3+1。和: B=*pi。N3=N3+mod(N3,2)。語(yǔ)音高頻成分音質(zhì)非常尖銳，齒音中，聲音有些暗淡。語(yǔ)音中頻成分音質(zhì)有力度，有通透感。于此同時(shí)，讓我再次把數(shù)字信號(hào)處理及數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)方法重新進(jìn)行了復(fù)習(xí)和學(xué)習(xí)。最為重要的是，本次課 17程設(shè)計(jì)讓我重新審視了學(xué)習(xí)的過(guò)程：只去做實(shí)驗(yàn)是不行的，首先還是要思考，遇到了問(wèn)題查書(shū)籍，百度搜索也只是一種手段，更加重要的是想，再理解，只有這樣才能真正的做好實(shí)驗(yàn)。不僅學(xué)到了書(shū)本上的東西，而且學(xué)到了很多課本上沒(méi)有的東西，很多程序里的東西，特別是程序語(yǔ)法，總是有錯(cuò)誤，但是總是不知道錯(cuò)在哪里，在細(xì)心的檢查下，終于找出了錯(cuò)誤和警告，排除困難后，程序編譯就通過(guò)了，心里終于舒了一口氣。應(yīng)用MATLAB進(jìn)行語(yǔ)音信號(hào)的處理是與我們所學(xué)課程及專業(yè)緊密相連的，有著很強(qiáng)的實(shí)踐性。剛開(kāi)始，我用自己的mp3錄制的一個(gè)wav文件做語(yǔ)音信號(hào)處理，程序始終現(xiàn)實(shí)如下錯(cuò)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(guān)信息，花費(fèi)了大量時(shí)間也沒(méi)找出結(jié)果，最后發(fā)現(xiàn)在WAV格式的語(yǔ)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(jìn)行語(yǔ)音處理時(shí)，并不能直接處理IMA ADPCM格式的語(yǔ)音信號(hào)，經(jīng)過(guò)格式轉(zhuǎn)換之后（選擇PCM格式），我運(yùn)行出了正確的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我感覺(jué)到初始語(yǔ)音信號(hào)和濾波輸出后的語(yǔ)音信號(hào)在音色上有一定的差別，這說(shuō)明了信號(hào)在處理、傳輸過(guò)程中有損耗。通過(guò)這次設(shè)計(jì)，進(jìn)一步加深了對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的了解，讓我對(duì)它有了更加濃厚的興趣。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)同學(xué)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(tuán)隊(duì)精神，對(duì)我們以后的為人處世都有很大幫助?？偟膩?lái)說(shuō)，通過(guò)這次的課程設(shè)計(jì)我對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有了全面的認(rèn)識(shí)，對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的知識(shí)又有了深刻的理解，讓我感受到只有在充分理解課本知識(shí)的前提下，才能更好的應(yīng)用這個(gè)工具；并且熟練的應(yīng)用MATLAB也可以很好的加深我對(duì)課程的理解，方便我的思維。同時(shí)我相信，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)MATLAB的學(xué)習(xí)與研究對(duì)我今后的學(xué)習(xí)將會(huì)起到很大的幫助！第三篇：數(shù)字信號(hào)處理課程設(shè)計(jì)目 錄摘要...........................................................................................................................................1 1 緒論..............................................................................................................................................2 DSP系統(tǒng)特點(diǎn)和設(shè)計(jì)基本原則......................................................................................2 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài).............................................................................................................2 2系統(tǒng)設(shè)計(jì).......................................................................................................................................