基于MATLAB的语音信号录制采集和窗函数法滤波器设计

1、郑州轻工业学院课程设计说明书题目：基于MATLAB的语音信号录制采集和窗函数法滤波器设计姓 名： xxxx 院 （系）： 电气信息工程学院 专业班级： 电子信息工程 学 号： xxxxxxxxxxxx 指导教师： xxxx 成 绩： 时间：2014年6月09日至 2014年6月13日 郑州轻工业学院课 程 设 计 任 务 书 题目 基于MATLAB的语音信号录制采集和窗函数法滤波器设计 专业、班级 学号姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等：主要内容：要求学生利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音“你好”。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住

2、采样频率和采样点数。要求学生首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱图；最后用窗函数法设计一个数字低通滤波器，并画出其频率响应，用该滤波器对采集的信号进行滤波并比较滤波前后语音信号的时域波形及频谱。基本要求：1、 学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。 2、掌握在 Windows 环境下语音信号录制的方法。 3、掌握在MATLAB环境下语音信号的采集方法。4、掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。5、利用MATLAB环境采用窗函数法设计数字滤波器滤出高频成分。6、学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。 主要参考资料：1

3、、徐靖涛.基于MATLAB的语音信号分析与处理J.重庆科技学院2008,12、张文.基于MATLAB的语音信号的滤波与实现J.山西电子技术.2008,2 完 成 期 限： 2014.6.092014.6.13 指导教师签名： 课程负责人签名： 2014年 6月 04日 摘要1第一章 设计目的、要求和背景31. 语音信号处理介绍32.设计目的33.设计要求34设计背景3第二章 设计过程41.设计原理分析42.语音信号的获取 53.语音信号的时域频域分析54数字滤波的设计并对加噪信号进行滤波处理5第三章 信号变化分析61 原始语音信号的程序实现和时域频域图62设计数字低通滤波器83滤波前

4、后时域比较分析94 滤波前后频谱分析10第四章 心得体会 12参考文献： 13基于MATLAB的语音信号录制采集和窗函数法滤波器设计摘要 本文论述了利用MATLAB的图形处理功能、符号运算功能和数值计算功能，完成对语音信号分析处理和仿真实现。 并且以窗函数滤波法设计数字低通滤波器，利用MATLAB分析该语音信号的时域波形及频域波形，完成滤波前后的比较分析。关键字：MATLAB   语音信号 数字低通滤波器 设计目的、要求和背景1. 语音信号处理介绍语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发

5、展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。同时，语言也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。2.设计目的2.1学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。 2.2掌握在 Windows 环境下语音信号录制的方法。 2.3掌握在MATLAB环境下语音信号的采集方法。2.4掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。2.5利用MATLAB环境采用窗函数法设计数字滤波器滤出高频成分

6、。2.6学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。3.设计要求3.1利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音“你好”。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。 3 .2首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱图；3.3最后用窗函数法设计一个数字低通滤波器，并画出其频率响应，用该滤波器对采集的信号进行滤波并比较滤波前后语音信号的时域波形及频谱。4设计背景20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学

7、技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成

8、果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。第二章 设计过程1.设计原理分析本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对话音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。 首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用wavread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。 对该段合成的语音信号，用命令在MATLAB中设计一个恰当的滤波器对其进行滤波处理，此处用低通滤波器对其进

9、行滤波，滤波后用命令可以绘制出其频谱图，回放语音信号。对原始语音信号、合成的语音信号和经过滤波器处理的语音信号进行频谱的比较分析。2.语音信号的获取 利用PC机上的硬件和WINDOWS操作系统可以很方便地进行数字信号的采样。打开电脑Windows窗口菜单中的附录子菜单里的录音机软件，录音机界面如图1所示。使用录音机录制一小段声音片段“你好”，然后保存文件名为“你好.wav”，如下图2。在Matlab中，y,fs,bits=wavread('Blip',N1 N2);用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采样频率(Hz)，bits表示采样位数。N1

10、0;N2表示读取从N1点到N2点的值（若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值）。 sound(x,fs,bits);用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号（也即一个复杂的函数表达式”）也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。3.语音信号的时域频域分析在Matlab软件平台下可以利用函数wavread对语音信号进行采样,得到了声音数据变量y,同时把y的采样频率Fs=44100Hz和数据位Nbits=8Bit放进了MATALB的工作空间。上述程序是在Matlab软件中画出语音信号的时域波形(图3),回放录入声音。从图中可以看出在时域环境下,信号呈现出3个不规则的信号峰

11、值。然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中可以利用函数fft对信号行快速傅里叶变换,得到信号的频谱图如图3所示。4数字滤波的设计并对加噪信号进行滤波处理数字滤波器分为FIR数字滤波器和IIR数字滤波器两种,可以用硬件和软件来设计实现。软件设计主要有脉冲响应不变法、双线性变换法、窗口函数法。本设计是用窗函数法设计FIR低通滤波器。针对以上语音信号设定滤波器的性能指标用hamming窗设计低通滤波器。用设计好的数字低通滤波器对含噪语音信号进行滤波,在Matlab中FIR滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波,FIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。在一个窗口同时画出滤波前后的波形

12、及频谱如图7所示。第三章 信号变化分析1 原始语音信号的程序实现和时域频域图原始信号是录制的一个语音信号（“大家好”），时域分析如图3，然后在MATLAB软件中用函数调用，程序如下：y,fs,bits=wavread('D:luyin录音3.wav');%sound(y,fs) % 回放语音信号n=length(y) %选取变换的点数 y_p=fft(y,n); %对n点进行傅里叶变换到频域f=fs*(0:n/2-1)/n; % 对应点的频率figure(1)subplot(2,1,1);plot(y); %语音信号的时域波形图title('原始语音信号采样后时域波形&

13、#39;);xlabel('时间轴')ylabel('幅值 A')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_p(1:n/2); %语音信号的频谱图axis(0 20000 0 600);title('原始语音信号采样后频谱图');xlabel('频率Hz');ylabel('频率幅值');上述程序是在Matlab软件中画出语音信号的时域波形,回放录入声音。从图中可以看出在时域环境下,信号呈现出3个不规则的信号峰值。然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中可以利用函数fft对信号行快速傅里叶变换,得

14、到信号的频谱图所示。2设计数字低通滤波器wp=2*pi*1000/fs;ws=2*pi*1200/fs;Rp=1;Rs=53;wdelta=ws-wp;N=ceil(8*pi/wdelta);%取整 wn=(wp+ws)/2;b,a=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1);%选择窗函数，并归一化截止频率 figure(2)freqz(b,a,512);title('FIR低通滤波器');3滤波前后时域比较分析f2=filter(b,a,y);figure(3)subplot(2,1,1);plot(y);title('FIR低通滤波器滤波

15、前的时域波形');subplot(2,1,2);plot(f2);title('FIR低通滤波器滤波后的时域波形');4 滤波前后频谱分析F0=fft(f2,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(4)y2=fft(y,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512);title('FIR低通滤波器滤波前的频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');subplot(2,1,2)F2=plot(f,abs(F0(1:512);title('

16、FIR低通滤波器滤波后的频谱')xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');滤波前后频谱图                  与原噪音信号对比，区别： 通过对比分析可知，滤波后的输出波形和原始语音加噪声信号的图形发生了一些变化，在3000-6000Hz之间的信号消失，出现0-1000和7000-8000之间的信号。滤波后的输出波形明显在对应时间幅度比原语音加噪声信

17、号的要小，而且滤波的效果也与滤波器的选择有关，可以看出滤波器的性能差异以及参数的调节会对滤波器产生一定的影响，并且通过回放可以发现滤波前后的声音有变化.低通滤波后,已很接近原来的声音，人耳几乎辨别不出 。从频谱图中我们还可以看出声音的能量信号主要集中在低频部分，说明高频语音信号被滤出，滤波器达到既定要求。  第四章 心得体会 正所谓“纸上得来终觉浅，觉知此事要躬行。”学习任何知识，仅从理论上去求知，而不去实践、探索是不够的。因此在学期末来临之际，我们迎来了MATLAB课程设计。    通过为期一周半的MATLAB课

18、程设计，我对MATLAB这个仿真软件有了更进一步的认识和了解。在这一周半时间里，我通过自己摸索，查阅资料，并且在指导老师田老师的指导下完成了：语音信号的采集及分析；设计数字低通滤波器；实现对语音信号的处理分析；并最终将课程设计报告总结完毕。 在整个设计过程中我懂得了许多东西，也培养了独立思考和设计的能力，树立了对知识应用的信心，相信会对今后的学习工作和生活有非常大的帮助，并且提高了自己的动手实践操作能力， 使自己充分体会到了在设计过程中的成功喜悦。虽然这个设计做的不怎么好，但是在设计过程中所学到的东西是这次课程设计的最大收获和财富，使我终身受益。 在没有做课程设计以前，觉得课程设计只是对知识的单纯总结，但是通过这次课程设计发现自己的看法有点太片面，课程设计不仅是对前面所学知识的一种检验，也是对自己能力的一种提高，通过这次课程设计使自己明白了原来的那点知识是非常欠缺的，要学习的东西还很多，通过这次课程设计，明白学习是一个长期积累的过程，在以后的工作和生活中都应该不断的学习，努力提高自己的知识和综合素质。希望以后像这样的课程设计在多一点。  参