DSP实验二语音信号分析与处理,南京理工大学紫金学院实验报告

试验二 语音信号分析与处理学号 姓名注：1〕此次试验作为《数字信号处理》课程试验成绩的重要依据，请同学们认真、独立完成，不得抄袭。请在授课教师规定的时间内完成；完成作业后，请以保存，文件名为：学号+姓名请通读全文，依据第23两局部内容，认真填写第4局部所需的试验数据，并给出程序内容。试验目的学会MATLAB的使用，把握MATLAB的程序设计方法把握在windows环境下语音信号采集的方法MATLABFIRIIR滤波器的方法及应用学会用MATLAB对语音信号的分析与处理方法试验内容录制一段自己的语音信号，对录制的语音信号进展采样，画出采样后语音信号的时域MATLAB产生白噪声信号模拟语音信号在处理过程中的加性噪声并与语音信号进展叠加，画出受污染语音信号的时域波形和频谱图；承受FIR滤波器，画出滤波器的频响特性图；用自己设计的这两种滤波器分别对受污染的语音信号进展滤波，画出滤波后语音信号的时域波形和频谱图；对滤波前后的语音信号进展时域波形和频谱图的比照，分析信号的变化；回放语音信号，感觉与原始语音的不同。试验步骤语音信号的采集与回放〔规定：语音内容为自己的wavwql.wav2MATLABsound[y,fs,nbits]=wavread(file),nbitsWavreadhelp语音信号的频谱分析利用fft函数对信号进展频谱分析据语音信号的频带状况，设计FIR和IIR两种滤波器用滤波器对受污染语音信号进展滤波，IIRfilter6〕比较滤波前后信号的波形与频谱7〕回放滤波后的语音信号试验数据及试验程序试验数据1〕原始语音信号的时域波形和频谱图声音波形图0.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15-0.20 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5x104声音频谱图60050040030020010000 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5x104带限白噪声信号的时域波形和幅频特性1.510.50-0.5

窄带噪声波形图

1.510.50-0.5

窄带噪声频谱图-10 0.5 1 1.5 2受污染语音信号的时域波形和频谱图

-10 0.5 1 1.5 20.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15

混合信号波形图

600500400300200100

混合信号频谱图-0.20 2 4 6x104滤波器的频响特性图FIR滤波器的频响特性图

00 2 4 6x104M

1000-100-200-3000 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 NormalizedFrequency(rad/sample)

0.9 1e(eaP

0-2023-4000-6000-80000 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 NormalizedFrequency(rad/sample)

0.9 10.7 1.40.60.50.40.30.20.10-0.1-0.2-0.30 2

6x104

1.210.80.60.40.200 2

6x104IIR滤波器的频响特性图低通滤波器幅度谱图500-50-100-150-200-250-3000 100 200 300 400 500 600滤波后语音信号的时域波形和频谱图60050040030020010000 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5x104恢复信号波形图0.15

恢复信号频谱图0.10.050-0.05

500400300200100-0.10 2

6x104

00 2

6x104滤波前后的语音信号时域波形比照图和频谱比照图0.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15

信号波形图

0.150.10.050-0.05

恢复信号波形图-0.20 2

6x104

-0.10 2

6x104信号频谱图恢复信号频谱图60060050050040040030030020020010010000 2 试验程序：clc;clear;close

6x104

00 2

6x104%[x,fs,bits]=wavread(”录音的名字”);录音的名字.wav”);录音的名字”);sound(x,fs,bits);plot(x);title(”声音波形图”)figure(2)%y=fft(x,4096);y=fft(x);plot(abs(y));title(”声音频谱图”)fh=0.9;fl=0.25;n=1;length(x);y1=fh*sinc(fh*(n-5000))-fl*sinc(fl*(n-5000));figure(5)subplot(1,2,1);plot(y1);title(”窄带噪声波形图”)y2=fft(y1);窄带噪声频谱图”)y3=y1+x;figure(6)subplot(1,2,1);plot(y1+x);title(”混合信号波形图”)y4=fft(y3);subplot(1,2,2);plot(abs(y4));title(”混合信号频谱图”)wp=0.5;ws=0.55;detaw=ws-wp;n=ceil(8*pi/detaw);wc=(wp+ws)/2;b1=fir1(n-1,wc/pi,hanning(n));freqz(b1,1,41856)f1=fftfilt(b1,y3);plot(f1)f2=fft(f1);plot(abs(f2))f11=filter(bz,az,y3);figure(8)恢复信号波形图”)f22=fft(f11);恢复信号频谱图”)sound(f11,fs,bits);figure(9)subplot(1,2,1);plot(x);title(”信号波形图”)恢复信号波形图”)figure(10)subplot(1,2,1);plot(abs(y));title(”信号频谱图”)subplot(1,2,2);plot(abs(f22));title(”恢复信号频谱图”)FIR滤波器子程序fh=0.9;f1=0.25;n=1:length(x);h=fh*sinc(fh*(n-5000))-f1*sinc(f1*(n-5000));figure(4)subplot(1,2,1);plot(h);p=fft(h);subplot(1,2,2);plot(abs(p));IR滤波器子程序fs=44100;rp=3;rs=20;wp1=0.5;wss1=0.55;op1=2*fs*tan(wp1/2);os1=2*fs*tan(wss1/2);[N,wc]=buttord(op1,os1,rp,rs,”s”)[z,p,k]=b