语音信号采集与处理(3)

f=0:fs/p:fs*(s-1)/p; figure(11) y2=fft(z,1024); subplot(2,1,1);

plot(f,abs(y4)); %画出滤波前的频谱图 title('滤波前的频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi'); subplot(2,1,2)

F1=plot(f,abs(F0)); %画出滤波后的频谱图 title('滤波后的频谱') xlabel('Hz'); ylabel('fuzhi');

x=wavread('C:\\2.wav');% x为读取原语音文件的数据，一维数组 h=ones(1,220); % h为低通滤波器的单位冲激响应 y=conv(x,h); %时域卷积，低通滤波

wavwrite(y,22050,'C:\\su2.wav');% 将滤波后的数据保存为.wav文件 时域波形和频谱：

与原噪音信号对比，区别：

滤波后信号的幅值都偏小于原信号的幅值。 五、 心得体会：

通过这一个星期的课程设计，我学到了很多的东西,不仅巩固了我以前所学过的知识, 还让我学到很多在书本上所没有学到过的知识。

同时进一步加深了对语音信号的了解和熟练了对Matlab的使用, 让我对通信原理这门课程有了更加浓厚的兴趣。 因为以前都是基于课本上所学的理论知识，然而通过这次课程设计之后才能真正理解其意义。

在这次课程设计的过程中，我遇到不少的问题,比如刚开始,要录音的时候，没有选择正确的频率，导致在运行程序的时候，无法调用声音，经过后来的改正才可以。还有刚开始由于对滤波器的滤波原理并不是很了解, 于是我又翻出学过的数字信号处理课本,认真研究起各种滤波器,这才使我明白了大多数滤波器是如何工作,不再单单只是懂理论,理论与实际相结合是很重要的, 只有理论知识是远远不够的, 只有把所学的理论知识与实践相结合起来,从理论中得出结论。总的来说,通过这次的课程设计我对语音信号有了全面的认识,对Matlab的知识又有了深刻的理解, 让我感受到只有在充分理解课本 知识的前提下,才能更好的应用这个工具。

这次课程设计使我了解了MATLAB的使用方法,学会分析滤波器的优劣和性能,提高了分析和动手实践能力，同时我相信,进一步加强对 MATLAB 的学习与研究对我今后的学习将会起到很大的帮助！ 六、参考文献：

1. 王济 MATLAB在振动信号处理中的应用 中国水利水电出版社

2. 张志涌 精通MATLAB6,5版[M] 北京航空航天大学出版社 3. 徐靖涛 基于MATLAB的语音信号分析与处理 重庆科技学院学报 4．张文 基于MATLAB语音信号的滤波域实现 山西电子工业出版社 5. 张桂香 高爱国 语音信号采集与处理方法的研究 高师理科学刊

6．高西全 丁玉美 数字信号处理 第三版 西安电子科技大学出版社

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