基于matlab的語音信號濾波處理——數(shù)字信號處理課程設(shè)計-在線瀏覽
2024-07-29 14:44本頁面
【正文】 段自己的語音。3．用Matlab將語音信號進(jìn)行采樣，并分別將其通過所設(shè)計的3種濾波器。： 語音信號時一種非平穩(wěn)的時變信號，它帶著各種信息。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。 信號提取：通過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。 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。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。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應(yīng)與激勵源頻譜的乘積。由于語音信號可以認(rèn)為在短時間內(nèi)，近似不變，因而可以采用短時分析法。 ：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。e:\39。%sound(x1,fs,bits)。plot(x1)。原始語音信號39。xlabel(39。)。音量 n39。figure(2)。%做length(x1)點的FFTy1=fftshift(y1)。 %設(shè)置頻譜的間隔，分辨率plot([fs/2:derta_fs: fs/2derta_fs],abs(y1))。原始語音信號的頻譜39。grid on。N1=2*pi*(*pi)wc1=2*pi*fc1/fs。endWindow= boxcar (N1+1)。figure(3)。title(39。)。%對信號進(jìn)行低通濾波figure(4)。title(39。)。plot([fs/2:derta_fs:fs/2derta_fs],abs(fftshift(fft(x1_low))))。信號經(jīng)過低通濾波器（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)。信號經(jīng)過高通濾波器(時域)39。figure(8)。
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