【正文】 在MATLAB下設(shè)計(jì)不同類型IIR濾波器均有與之對應(yīng)的函數(shù)用于階數(shù)的選擇。這是很好的性質(zhì)。FIR幅頻特性精度較之于iir低，但是線性相位，就是不同頻率分量的信號經(jīng)過FIR濾波器后他們的時間差不變。總結(jié)語音信號處理是語音學(xué)與數(shù)字信號處理技術(shù)相結(jié)合的交叉學(xué)科，課題在這里不討論語音學(xué)，而是將語音當(dāng)做一種特殊的信號，即一種“復(fù)雜向量”來看待。從課題的中心來看，課題“在MATLAB平臺上實(shí)現(xiàn)對語音信號的去噪研究和仿真”是希望將數(shù)字信號處理技術(shù)應(yīng)用于某一實(shí)際領(lǐng)域，這里就是指對語音及加噪處理。這一過程的實(shí)現(xiàn)，用到了處理數(shù)字信號的強(qiáng)有力工具M(jìn)ATLAB。課題的特色在于它將語音信號看作一個向量，于是就把語音數(shù)字化了。我們可以像給一般信號做頻譜分析一樣，來對語音信號做頻譜分析，也可以較容易的用數(shù)字濾波器來對語音進(jìn)行濾波處理。從含噪語音信號的頻譜圖中可以看出含噪聲的語音信號頻譜,在整個頻域范圍內(nèi)分是布均勻。通過濾波前后的對比，低通濾波后效果最好，高通濾波后的效果最差。致謝在此論文撰寫過程中，要特別感謝我的導(dǎo)師老師的指導(dǎo)與督促，同時感謝她的諒解與包容。求學(xué)歷程是艱苦的，但又是快樂的。在這四年的學(xué)期中結(jié)識的各位生活和學(xué)習(xí)上的摯友讓我得到了人生最大的一筆財(cái)富。本文參考了大量的文獻(xiàn)資料，在此，向各學(xué)術(shù)界的前輩們致敬！參考文獻(xiàn)[1] Boll S of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction[J].IEEE Acoustics,Speech,and Signal Processing,1979,27(2):113120.[2] Berouti M,Schwartz R,Makhoul of SpeechCorrupted by Acoustic Noise[J].IEEE Acoustics,Speech,and Signal Processing,1979,4:208211. [3] 胡航，語音信號處理，哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2000 年 5 月 [4] armonicAnalysis[J].,1982,70(9):1 0551 096. [5]皇甫堪,陳建文,[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003. [6]Hu Yi,Loizou P Enhancement Based on WaveletThresholding the Multitaper Spectrum[J]. IEEE and Audio Processing,2004,12(1):5967. [7]吳紅衛(wèi),吳鎮(zhèn)揚(yáng),[J].聲學(xué)學(xué) 報(bào),2007,32(3):275281.[8]潘欣裕，童興法，趙鶴鳴，基于譜能比例加權(quán)的譜減法語音增強(qiáng)研究[J]. 中 國電子學(xué)會第十五屆信息論學(xué)術(shù)年會暨第一屆全國網(wǎng)絡(luò)編碼學(xué)術(shù)年會論文集 [9] 程正,趙鶴鳴. 基于多頻帶譜減法的語音增強(qiáng)算法的研究[J]. 0028331(2007)36004003.[10] 曹瑜镠,方元,[J]. 語音技術(shù). 0028684(2006)12004304 [11］白文雅，黃健群，[J].電聲 技術(shù)，2007,31（1） ：4446.[12］ MMSE 語音增強(qiáng)方法[J].信號處理，2004,20（1） ：7074.[13］陳俊，孫洪， MMSE 先驗(yàn)信噪比估計(jì)的語音增強(qiáng)[J].武漢大學(xué)學(xué) 理學(xué)版，2005，51（5） ：638642.[14］樊昌信，[M].北京：國防工業(yè)出版社，2008.[15］[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，2005.附錄 1Ft=8000。Fs=1200。ws=2*Fs/Ft。rs=50。 %通帶阻帶波紋s=10.^(rs/20)。mag=[1 0]。[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev)。 %由fir1設(shè)計(jì)濾波器[h,w]=freqz(b21,1)。title(39。)。Fp=4000。wp=2*Fp/Ft。rp=1。p=110.^(rp/20)。fpts=[ws wp]。dev=[p s]。b23=fir1(n23,wn23,39。,Kaiser(n23+1,beta))。 %得到頻率響應(yīng)plot(w*12000*,abs(h))。FIR高通濾波器39。axis([3000 6000 0 ])。Fp=1000。wp=2*pi*Fp/Ft。fp=2*Ft*tan(wp/2)。[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,39。)。s39。 %求S域的頻率響應(yīng)的參數(shù)[num11,den11]=bilinear(b11,a11,)。 %根據(jù)參數(shù)求出頻率響應(yīng)plot(w*8000*,abs(h))。IIR低通濾波器39。legend(39。)。附錄4Ft=8000。Fs=3500。 %高通到低通濾波器參數(shù)轉(zhuǎn)換ws1=tan(pi*Fs/Ft)。ws=wp1*wp/ws1。s39。 %求模擬的低通濾波器階數(shù)和截止頻[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,39。)。 %將S域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為高通的[num13,den13]=bilinear(num,den,)。plot(w*21000*,abs(h))。IIR高通濾波器39。legend(用cheby1設(shè)計(jì)39。附錄5[y,fs,bits]=wavread(39。)。f=fs*(0:n/21)/n。plot(y)。原始語音信號采樣后時域波形39。xlabel(39。)ylabel(39。)subplot(2,1,2)。title(39。)。頻率Hz39。ylabel(39。)。y_z=y+noise。y_zp=fft(y_z,L)。figure(2)subplot(2,1,1)。title(39。)。時間軸39。幅值 A39。plot(f,abs(y_zp(1:L/2)))。加噪語音信號頻譜圖39。xlabel(39。)。頻率幅值39。附錄6[y,fs,bits]=wavread(39。)。f=fs*(0:n/21)/n。plot(y)。原始語音信號采樣后的時域波形39。xlabel(39。)ylabel(39。)subplot(2,1,2)。title(39。)。頻率Hz39。ylabel(39。)。y_z=y+noise。y_zp=fft(y_z,n)。figure(2)subplot(2,1,1)。title(39。)。時間軸39。幅值A(chǔ)39。plot(f,abs(y_zp(1:n/2)))。加噪語音信號頻譜圖39。xlabel(39。)。頻率幅值39。附錄7[y,fs,bits]=wavread(39。)。f=fs*(0:n/21)/n。plot(y)。原始語音信號采樣后的時域波形39。xlabel(39。)ylabel(39。)subplot(2,1,2)。title(39。)。頻率Hz39。ylabel(39。)。y_z=y+noise。y_zp=fft(y_z,n)。figure(2)subplot(2,1,1)。title(39。)。時間軸39。幅值A(chǔ)39。plot(f,abs(y_zp(1:n/2)))。加噪語音信號頻譜圖39。xlabel(39。)。頻率幅值39。Ft=5000。Fs=1200。ws=2*Fs/Ft。rs=50。s=10.^(rs/20)。mag=[1 0]。[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev)。[h,w]=freqz(b21,1)。title(39。)。X=fft(x,n)。subplot(2,2,1)。title(39。)。plot(f,abs(X(1:n/2)))。濾波后信號的頻譜39。subplot(2,2,3)。title(39。)subplot(2,2,4)。title(39。)sound(x,fs,bits)附錄8Ft=8000。Fs=1200。ws=2*pi*Fs/Ft。fs=2*Fs*tan(wp/2)。s39。 %求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率[b11,a11]=butter(n11,wn11,39。)。 %雙線性變換實(shí)現(xiàn)S域到Z域的變換[h,w]=freqz(num11,den11)。legend(39。)。[y,fs,nbits]=wavread (39。)。 %求出語音信號的長度noise=*randn(n,2)。 %語音信號加入噪聲S=fft(s)。sound(z11)。 %求濾波后的信號subplot(2,2,1)。g39。title(39。)。subplot(2,2,2)。r39。title(39。)。subplot(2,2,3)。title(39。)。subplot(2,2,4)。title(