基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计

由天下分享时间：2024/12/27 6:29:25 加入收藏我要投稿点赞

DSP实验课程设计实验报告

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1.课程设计题目：

基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计。

2.课程设计的目的：

综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应的结论，再利用MATLAB做为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。

3.课程设计的要求：

(1)熟悉离散信号和系统的时域特性。 (2)掌握序列快速傅里叶变换FFT方法。

(3)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。 (4)利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。

(5)掌握MATLAB设计各种数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。

4.课程设计的内容：

录制一段语音信号，对语音信号进行频谱分析，利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，使语音信号被污染，然后进行频谱分析，设计FIR和IIR数字滤波器，并对噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后的信号的时域和频域特征，回放语音信号。

5.课程设计的步骤：

（1）语音信号的获取

通过录音软件录制一段语音“数字信号处理”，命名为“OriSound”，时长大约1到2秒，在MATLAB中，通过使用wavread函数，对语音进行采样:

[y,fs,nbits]=wavread('OriSound'); %语音信号的采集采样值放在向量y中，采样频率为fs，采样位数为nbits。

（2）语音信号的频谱分析

画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，通过使用fft函数对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。

因此采集语音并绘出波形和频谱的模块程序如下：

[y,fs,nbits]=wavread('OriSound'); %语音信号的采集 sound(y,fs,nbits); n=length(y) ; Y=fft(y,n); figure;

subplot(2,1,1); plot(y);

title('原始信号波形','fontweight','bold'); axis([ 00000 80000 -1 1]); grid;

subplot(2,1,2); plot(abs(Y));

title('原始信号频谱','fontweight','bold'); axis([ 0 150000 0 4000]); grid;

结果如下：

%语音信号的播放 %计算语音信号的长度 %快速傅里叶变换 %绘出时域波形

%通过尝试确定合适的坐标参数 %绘出频域频谱

%通过尝试确定合适的坐标参数

可以看到，语音信号的频率集中在低频部分。

（3）产生噪声信号

在MATLAB中，通过使用randn函数产生随机噪声信号，并加到语音信号中得到被污染的语音信号，回放语音信号。

产生随机噪声： Noise=*randn(n,1);

其中用倍乘噪声用来适当削减噪声的作用，便于对语音信号进行处理并比较效果。

（4）污染信号频谱分析

对被污染的加噪信号进行时域和频域分析。

加噪声并分析信号波形频谱的模块程序及说明如下：

[y,fs,nbits]=wavread(''); %语音信号采集 sound(y,fs,nbits); %回放语音信号便于比较效果 n = length (y) ; %计算语音信号长度 Noise=*randn(n,1); %产生随机噪声信号Noise s=y+Noise; %将Noise添加到原始信号，得到污染信号s sound(s); %回放污染信号s figure;

subplot(2,1,1); %绘制加噪信号时域波形 plot(s);

title('加噪语音信号的时域波形','fontweight','bold'); axis([ 00000 80000 -1 1]); grid;

S=fft(s); %对s进行快速傅里叶变换得到频谱 subplot(2,1,2); %绘制加噪信号频域频谱 plot(abs(S));

title('加噪语音信号的时域波形','fontweight','bold'); axis([ 0 150000 0 4000]); grid;

结果如下：

可以看到，随机噪声均匀的分布在整个频谱范围内。

（5）设计FIR和IIR数字滤波器

在MATLAB中，根据频谱特征设计FIR和IIR滤波器。在Matlab中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，利用函数butter,cheby1设计IIR滤波器，利用Matlab中的函数freqz画出各步滤波器的频率响应。

低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db ,Ap=1dB 高通滤波器的性能指标：fp=3500Hz，fc=4000Hz，As=100dB，Ap=1dB；

带通滤波器的性能指标：fp1=1200Hz，fp2=3000hZ，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB

在MATLAB中，利用[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,'s')设计并计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3dB截止频率wc；[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,'ftypr')设计切比雪夫I型滤波器。

在课程设计中，共设计了六种滤波器对信号进行滤波：FIR低通，高通，带通滤波器，IIR低通，高通，带通滤波器。通过对原始信号和加噪信号的频谱进行观察，原始语音信号频谱集中在低频段，而随机噪声接近均匀的分布在整个频谱范围内，因此推测选用低通滤波器去噪性能要好于高通和带通滤波器。