语音信号处理及MATLAB实现毕业课程设计(4)

figure(10) ;

xlim([0,0.2]); %axis tight;

title('椭圆函数图像'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度');

运行结果：

总 结

本文对语音信号处理系统的设计作了详细的介绍，采用一系列图像分析和处理技术，实现了语音信号的基本处理的功能，经过测试运行，基本达到预期目的。完成了对语音信号的读取与打开；较好的完成了对语音信号的频谱分析，通过fft变换，得出了语音信号的频谱图；在滤波这一块，基本实现了滤波，完成了各种滤波器的滤波效果比

较，与课题的要求十分相符。

本实验设计采用了高效快捷的开发工具——MATLAB，实现了语音信号的采集，对语音信号加噪声及设计滤波器滤除噪声的一系列工作。论文初步完成了设计任务，由于本人能力有限，还存在许多不足的地方，比如滤波器的设计种类还比较单一，没有做更多的滤波效果比较等。在以后的工作和学习中会更加努力来完善设计任务。

本设计圆满的完成了对语音信号的读取与打开，与课题的要求十分相符；本设计也较好的完成了对语音信号的频谱分析，通过fft变换，得出了语音信号的频谱图；也从一方面基本实现了滤波，得到与原信号相差不是很大的信号。

语音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术。

从课题的中心来看，课题是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音的处理。作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。

在这里，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB，通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。

课题的特色在于它将语音看作了一个向量，于是语音数字化了，则可以完全利用数字信号处理的知识来解决。我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来给语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。

但由于知识能力有限，当中也存在相当的不足，特别体现在滤波与界面设计这一块。对滤波的研究，本文只是举出了很小的一个方面，还有许多精髓都未能一一列举。当然，这些问题与不足在今后的进一步学习中，我会一步一步的去进行解决。

致 谢

经过努力和完善，系统终于可以正常的运行。 在这里首先感谢老师，在这段时间认真负责的监督我们的进度，耐心的指导我们使我们能够按时的完成任务。还有感谢学校为我们提供的良好实验环境以及充足的实验设备，为我们的设计和调试提供了很大的方便。还要感谢在实验过程中帮助我的同学，感谢他们热心的帮助，耐心的讲解和示范。在这段时间学到了很多，虽然由于自身的不足没有能够为系统提出更好的解决方案。但这对我来说绝对是一个非常宝贵的历练。从中我切身体会到了理论和现实的差距，只有

真正动手去做才能发现问题。最后，感谢所有对我提供过帮助的人。谢谢。

参考文献

[1] 高西全、丁玉美编著，数字信号处理。西安：西安电子科技大学出版社，2008. [2]丁玉美、高西全编著，数字信号处理学习指导。西安：西安电子科技大学出版社，2001. [3]郑君里等编，信号与系统。北京：高等教育出版社，2000.

[4]刘树棠译，数字信号处理——使用MATLAB。西安：西安交通大学出版社，2002. [5]导向科技编著，MATLAB程序设计与实例应用。北京：中国铁道出版社，2001. [6]罗军辉等编著，MATLAB7.0在数字信号处理中的应用。北京：机械工程出版社，2005. [7]陈怀琛等编著，MATLAB及在电子信息课中的应用。北京：电子工业出版社，2002. [8]胡广书编组，数字信号处理——理论、算法与实现。北京：清华大学出版社，2002.

[9]梁虹等编，信号与线性系统分析——机遇MATLAB的方法与实现。北京：高等教育出版社，2006. [10]刘卫国主编，MATLAB程序设计与应用（第二版）。北京：高等教育出版社，2006.

附录：实验所有程序：

fs=16000;

x0=wavread('E:\\xinhao1'); t=(0:length(x0)-1)16000; f=fs*(0:10239)20480; %画语音信号时域图 figure(1)

subplot(1,1,1); plot(t,x0) grid on; axis tight;

title('原始语音信号时域'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度');

%画语音信号频域图 figure(2)

subplot(1,1,1);

plot(f,abs(y1(1:10240))); grid on;

title('原始语音信号频谱'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度');

%加噪后语音信号变化

d=[0.15*cos(2*pi*4000*t)]'; %加噪 x1=x0+d;

%加噪后语音信号的时域图 figure(3)

subplot(1,1,1); plot(t,x0) grid on;

ylim([-0.03,0.03]); axis tight;

title('加噪后的信号时域'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度');

%加噪后语音信号的频域图 figure(4)

subplot(1,1,1);

plot(f,abs(y2(1:10240))); grid on;

title('加噪语音信号频谱'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度'); %设计带阻滤波器

wlp=2850*pi*2fs;wls=3400*pi*2fs; wup=4900*pi*2fs;wus=4600*pi*2fs; B=(wus-wls);

M=ceil(12*piB)-1;

wp=[(wls+wlp)2pi,(wus+wup)2pi];

[bz,az]=fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2)); =fir1(M,wp,'stop',blackman(M+2)); %带阻滤波器窗函数图像 figure(5)

subplot(1,1,1); freqz(); grid on; axis tight;

title('窗函数图像'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度'); %画滤波后的图 figure(6)

freqz(bz,az);

grid on; axis tight; y3=filter(bz,az,x1); %滤波后时域图 subplot(2,1,1); plot(y3); grid on;

ylim([-0.03 ,0.03]);

title('滤波后信号时域波形'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度'); %滤波后频谱 subplot(2,1,2);

plot(abs(X(1:10240))); title('滤波后信号频谱'); grid on; ylim([0,20]); xlabel('Hz'); ylabel('幅度');

d1=[0.5*cos(2*pi*200*t)]'; %加噪 x4=x0+d1;

%加噪后语音信号的时域图 figure(7)

subplot(1,1,1); plot(t,x4) grid on; axis tight;

title('加噪后的信号时域'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度');

%加噪后语音信号的频域图 figure(8)

subplot(1,1,1);

plot(f,abs(y4(1:10240))); grid on;

title('加噪语音信号频谱'); xlabel('Hz'); ylabel('幅度');

%加高通滤波 wp1=100*pi*2fs; ws1=60*pi*2fs; Rp1=1; As1=100;

[N1,wso]=ellipord(wp1,ws1,Rp1,As1); [B1,A1]=ellip(N1,Rp1,As1,wso,'high'); figure(9)

freqz(B1,A1); grid on; ylim([0,1]);

y4=filter(B1,A1,x4); %滤波后时域图 subplot(2,1,1); plot(y4); grid on; %axis tight;

ylim([-0.03,0.03]);

title('滤波后信号时域波形'); xlabel('time(s)'); ylabel('幅度'); %滤波后频谱 subplot(2,1,2);

plot(abs(X1(1:10240))); title('滤波后信号频谱'); grid on;

%ylim([0,20]); axis tight; xlabel('Hz'); ylabel('幅度');

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