【正文】 加噪語(yǔ)音信號(hào)的濾波處理 .................................................................................. 27 第五章 總結(jié)和展望 .................................................................................................... 29 課題總結(jié) .......................................................................................................... 29 課題展望 .......................................................................................................... 29 參考文獻(xiàn) ...................................................................................................................... 30 致謝 .............................................................................................................................. 31 1 第一章 緒論 語(yǔ)音信號(hào)濾波處理的簡(jiǎn)介 語(yǔ)音信號(hào)的基本組成單位是 “ 音素 ” 。如果將語(yǔ)音只有背景噪聲稱為“無(wú)聲”，那么可以 將音素 分成“ 清音 ”、“濁音”、“ 無(wú)聲 ” 這 三類。 因?yàn)?元音都是濁音 ，所以 元音在音節(jié)中占 據(jù)著 主要的部分。 語(yǔ)音信號(hào)的濾波處理是數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)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形式。數(shù)字信號(hào)處理的研究?jī)?nèi)容主要是語(yǔ)音信號(hào)和圖像信號(hào)，而研究語(yǔ)音信號(hào)對(duì)于現(xiàn)代語(yǔ)音通信有著積極的意義。 （ 1） 語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域分析處理：對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析的本質(zhì)就是分析和提取語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域參數(shù)。其實(shí)語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)質(zhì)就是時(shí)域信號(hào)，所以使用時(shí)域分析是最早也是最廣泛的一種分析方法。這種分析方法有以下特點(diǎn)：第一，比較直觀的語(yǔ)音信號(hào)和明確其物理意義。第三，獲得語(yǔ)音信號(hào)的重要參數(shù)。 （ 2） 語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析處理：語(yǔ)音信號(hào)的頻域分析就是對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的頻域持征進(jìn)行分析。本文介紹的是語(yǔ)音信號(hào)的傅里葉分析法。為了系統(tǒng)的掌握和理解信號(hào)的收集、處理、傳輸、顯示和儲(chǔ)存，本課題介紹了用 MATLAB 來(lái)處理語(yǔ)音信號(hào)。數(shù)字信號(hào)處理主要是對(duì)語(yǔ)音信號(hào)和圖像信號(hào)的研究，其中，語(yǔ)音信號(hào)的研究可以分為從時(shí)域和頻 域這兩個(gè)方面來(lái)進(jìn)行。通過(guò)對(duì)信號(hào)的頻域分析處理，可以對(duì)信號(hào)的頻率特性在頻譜中加以分析研究，這是對(duì)不確定信號(hào)分析的主要方法，主要是擴(kuò)展了信號(hào)分析的范圍。 數(shù)字濾波是數(shù) 字信號(hào)處理理論的一部分。 數(shù)字信號(hào)處理這門學(xué)科主要是對(duì)數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)方法進(jìn)行研究。但可惜的是直到 60年代中期，人們才是開(kāi)始慢慢形成關(guān)于數(shù)字濾波器的一套完整的理論，在這一時(shí)期，通過(guò)不同形式的數(shù)字濾波結(jié)構(gòu)（有的以最小運(yùn)算誤差為特點(diǎn)，有的以最 快運(yùn)算速度為特點(diǎn)，而有的則囊括以上兩者）。在初期，人們一般認(rèn)為 IIR 濾波器 的運(yùn)算效率 比 FIR 濾波器 更高，所以明顯青睞于前者，但當(dāng)有人提出可以用快速傅里葉變換 （ FFT） 來(lái)實(shí)現(xiàn)其卷積運(yùn)算的理念后， 發(fā)現(xiàn)高階 FIR濾波器 統(tǒng)一 可以用 比較 高的運(yùn)算效率來(lái)實(shí)現(xiàn)， 這就激勵(lì)人們大量的研究和探索 數(shù)字濾波器 的 FIR 高性能濾波器的設(shè)計(jì)方法 和 頻域設(shè)計(jì)方法 ，從而有了 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)中頻域方法和時(shí)域方法 的出世。 早期的數(shù)字濾波器盡管在聲納、語(yǔ)音、地震 和 醫(yī)學(xué) 和 的信號(hào)處理中曾經(jīng) 起過(guò)非常大的 作用， 但是出于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)主機(jī)的價(jià)格比較昂貴，在一定程度上阻礙了個(gè)別專門用途 數(shù)字濾波器的發(fā)展 。通常來(lái)說(shuō)，變換模擬濾波器函數(shù)來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器，幾乎很難逼近任意沖激響應(yīng)或頻率響應(yīng)，然而采用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)這一方法則可能實(shí)現(xiàn)時(shí)域或頻域的最佳逼近，或時(shí)域頻域的聯(lián)合最佳逼近，這樣，不但可以使數(shù)字濾波器的分析和設(shè)計(jì)內(nèi)容變的豐富起來(lái) ，而且各種新的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)也都可以用專用數(shù)字硬件加以實(shí)現(xiàn)。 在 MATLAB 環(huán)境下，用戶可以集成地進(jìn)行程序設(shè)計(jì)、數(shù)值計(jì)算、輸入輸出、圖形繪制、文件管理等各項(xiàng)操作 。 最初的 MATLAB 系統(tǒng) 是由 Cleve Moler 公司用 FORTRAN 語(yǔ)言設(shè)計(jì)的 ，現(xiàn)在 MATLAB 程序 是基于 MathWorks 公司 在 C 語(yǔ)言環(huán)境下開(kāi)發(fā)的。 MATLAB 語(yǔ)言 是一種對(duì)數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強(qiáng)大的據(jù)算計(jì)應(yīng)用軟件，它 可以將聲音文件變換為離散的數(shù)據(jù)文件，然后利用其強(qiáng)大的矩陣運(yùn)算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、時(shí)域和頻域分析、傅立葉變換、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，信號(hào)處理是 MATLAB 的最 重 要的應(yīng)用 領(lǐng)域之一。 MATLAB 程序書(shū)寫形式自由，利用其豐富的庫(kù)函數(shù) 巧妙的 避開(kāi)了子程序編程任務(wù) 的復(fù)雜 ，壓縮了一切不必要的 編程 工作。由于 MATLAB 是用 C 語(yǔ)言編寫的，所以 MATLAB 提供了和 C 語(yǔ)言幾乎一樣多的運(yùn)算符，靈活使用 MATLAB 的運(yùn)算符將使程序變得極為簡(jiǎn)短。 ，程序設(shè)計(jì)自由度大。 的圖形功能強(qiáng)大。此外， MATLAB 編輯圖形界面的能力 非常強(qiáng) 。 MATLAB 包含兩個(gè)部分：核心部分和各種可選的工具箱。 本設(shè)計(jì)只使用了上面的部分功能，就是用 MATLAB 對(duì)含噪的語(yǔ)音信號(hào)同時(shí)在時(shí)域和頻域進(jìn)行濾波處理和分析。 4 第二章 介紹了 語(yǔ) 音信號(hào)的采集和頻譜分析的方法和原理。 第四章 介紹了 用不同的數(shù)字濾波器對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理 。 5 第二章 語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析 快速傅里葉算法 的原理 DFT 是信號(hào)分析與處理中的一種重要變換。直到 1965 年發(fā)現(xiàn)了 DFT 這種快速算法 ， 這種 情況才發(fā)生了 逆轉(zhuǎn)。 DFT的運(yùn)算效率 在這種算法的基礎(chǔ)上可以 提高 1~2 個(gè)數(shù)量級(jí)， 這 為數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用于各種信號(hào)的實(shí)時(shí)處理創(chuàng)造了良好的條件， 極大的 推動(dòng)了數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展 。因?yàn)?N=2M 所以 N 點(diǎn) DFT可分成 M 級(jí)。每一級(jí)的 N/2 個(gè)蝶形單元可以分成若干組，每一組具有相同 的結(jié)構(gòu)，相同的 因子分布，第 m級(jí)的組數(shù)為： N/2M+1 N=16=24， 分 4 級(jí)。 (4)按時(shí)間抽取法：由于每一步分解都是基于在每級(jí)按輸入時(shí)間序列的次序是屬于偶數(shù)還是奇數(shù)來(lái)分解為兩個(gè)更短的序列，所以稱為“按時(shí)間抽取法”。 下面就介紹 DIFFFT 算法。這兩個(gè) /2N點(diǎn)的 DFT 再按照 和 式組合成一個(gè) N 點(diǎn) DFT。而 X(k)卻有 N 個(gè)點(diǎn)，即 0,1, , 1kN??,故用上式計(jì)算得到的只是 ()Xk的前一半結(jié)果，要用 1()Xk, 2()Xk來(lái)表達(dá)全部的 ()Xk值，還必須應(yīng)用系數(shù)的周期性，即 rkNNN WW 2/)2k(r 2/ ?? 這樣可得到 ）（）（）（ ）（ k)r(xrxk2 1120rrk 2/1120rk22/11 XWWNX NNN NrN ???? ??????? （ ） 同理可得 )k(k222 XNX ?? ）（ （ ） 前兩式說(shuō)明了后半部分 k 值（ 1k2/ ??? NN ）所對(duì) 應(yīng)的 1()Xk， 2()Xk分別等于前半部分 k 值（ 12/k0 ??? N ）所對(duì)應(yīng)的 1()Xk， 2()Xk?？梢杂玫涡盘?hào)流圖表示。兩個(gè) /2N 點(diǎn) DFT 共需 222 ( / 2) / 2NN??次復(fù)數(shù)乘法和 ( / 2 1)NN ? 次復(fù)數(shù)加法。 因 而 通 過(guò) 第 一 次 分 解 后 ， 總 共 還 需要2/)2/()2/( 22 NNN ?? 次復(fù)數(shù)乘法 以及 2( / 2 1 ) / 2N N N N? ? ?次復(fù)數(shù)加法。 既然這樣分解是有效的，由于 MN 2? ，因而 /2N 仍是偶數(shù)， 所以 可以 再一次 把每個(gè) /2N 點(diǎn)子序列再其奇偶部分分解為兩個(gè) /4N 點(diǎn)的子序列。它的算法步驟如下： （ 1）分組，變量置換： DFT 變換 ： ????10 )()(NnknNWnxkX 1,0 ?? Nk ? 先將 ()xn 按 n 的奇偶分為兩組，作變量置換 : n=偶數(shù)時(shí)，令 n=2r。n ??奇 數(shù) 時(shí) ， 令 n=2r 得到： 。(2)12()。 1()Xk， 2()Xk這兩個(gè) /2N 點(diǎn)的DFT按照式 N 點(diǎn) DFT中的前半部 分 0,1 / 2 1kN??再應(yīng)用系數(shù) W 的周期性，求出用 1()Xk， 2()Xk表達(dá)的后半部的 ( / 2)X k N? 值。 10 又 / 2 ) / 212( ) ( ) ( )N k N k kN N N NkNW W W WX k X k W X k? ? ? ?? ? ?（后 半 部 分 : （ 6） 最后得出： 頻域中的 N 個(gè)點(diǎn)頻率成分為： )()()2/( )()()( 21 21 kXWkXNkX kXWkXkX kNkN??? ??后半部分：前半部分： （ ） 結(jié)論：只要求出 (0 ~ / 2 1)N ? 區(qū)間內(nèi)的各個(gè)整數(shù) k 值所對(duì)結(jié)應(yīng)的 1()Xk，2()Xk值，即可以求出 在 (0~ 1)N? 整個(gè)區(qū)間內(nèi) ()Xk全部值，這就是 為什么 FFT能大量節(jié)省計(jì)算的關(guān)鍵 所在 。 上面頻域中前 /后半部分表示式可以用蝶形信號(hào)流圖表示。 1924 年耐奎斯特（ Nyquist）就推導(dǎo)出在理想低通信道的最高大碼元傳輸速率的公式：理想低通信道的最高大碼元傳輸速率 =2W*log2N（其中 W 是理想低通信道的帶寬， N 是電平強(qiáng)度） 采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來(lái)衡量聲音波動(dòng)變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和 播放聲音文件時(shí)所使用數(shù)字聲音信號(hào)的二進(jìn)制位數(shù)。采樣位數(shù)和采樣頻率對(duì)于音頻接口來(lái)說(shuō)事最為重要的兩個(gè)指標(biāo)，也是 11 選擇音頻接口的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。每增加一個(gè)采樣位數(shù)，相當(dāng)于力度范圍增加了6dB。對(duì)于采樣率來(lái)說(shuō)你可以想象它類似于一個(gè)照相機(jī)， 到 441000 次。 該設(shè)計(jì)采用的是 優(yōu)美的鈴聲 為分析樣本 ， 利用 windows 下的錄音機(jī)錄制一小段語(yǔ)音，然后在 matlab 軟件平臺(tái)下，利用 wavread 函數(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，采樣頻率為 FS=44100Hz，得到的采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)為： [y,fs,bit]=wavread(39。)。F:\yuyin\39。 sound(x1,Fs,bits)。頻譜分析主要分析信號(hào)是由哪些頻率的正弦信號(hào)疊加得到的，以及這些正弦信號(hào)的振幅。頻譜分析主要分析信號(hào)是由哪些頻率的正弦信號(hào)疊加得到的，以及這些正弦信號(hào)的振幅。然后通過(guò) sound 函數(shù)回放原語(yǔ)音信號(hào)，我們聽(tīng)到一段優(yōu)美的英文歌。C:\代碼 \39。 size(x1) %求 y 的行數(shù)和列數(shù) y1=x1(:,1)。 %取 y的長(zhǎng)度，也就是總采樣點(diǎn)數(shù) t=1/Fs。 %設(shè)置波 形圖橫坐標(biāo)為時(shí)間 figure(1)。 %畫(huà)出音樂(lè)信號(hào)時(shí)域波形圖 xlabel(39。)?；?1 到 1 之間的幅值（ v） 39。 %縱坐標(biāo)命名 title(39。) %標(biāo)題 N=length(x1) %計(jì)算音頻信號(hào)的長(zhǎng)度 figure(2)。 y1=fft(x1)。 %畫(huà)出原始語(yǔ)音信號(hào)的頻譜圖 title(39。)。 sound(x1,Fs,bits)。在通過(guò)高通濾波器濾除 4000HZ 以前的噪音信號(hào)，在將其頻譜與原信號(hào)頻譜疊加得到最終的噪音信號(hào)。 %產(chǎn)生等長(zhǎng)度的隨機(jī)噪聲信號(hào) (這里的噪聲的大小取決于隨機(jī)函數(shù)的幅度倍數(shù)） x1_z=noise。 %選取變換的點(diǎn)數(shù) 13 x1_zp=fft(x1_z,n)。 % 對(duì)應(yīng)點(diǎn)的頻率 figure(2) subplot(2,1,1)。 %加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形圖 title(39。)。時(shí)間軸 39。幅值 A39。 plot(f,abs(x1_zp(1:n/2)))。加噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜圖 39。 xlabel(39。)。頻率幅值 39。 %%%%%%%%%%%%%%提取 4000hz 以后的噪音信號(hào) %%%%%%%%%%%%%%%% wp1=2*pi*3800/Fs。 wc1=(wp1+ws1)/2/pi。 N1=ceil(*pi/Bt)。 Window=boxcar(N2)。high39。