基于matlab语音信号处理去噪毕业设计论文(编辑修改稿)

基于matlab语音信号处理去噪毕业设计论文(编辑修改稿)内容摘要：

止，可调节共振臂以决定之。 m 常数滤波器对截止频率的衰减度，决定于共振臂的有效 Q 值之大小。 若达 K常数及 m 常数滤波器组成级联电路，可获得尖锐的滤波作用及良好的频率衰减。 简而言之， 滤波，本质上 是从被噪声畸变和污染了的信号中提取原始信号所携带的信息的过程。 滤波器 的分类： 成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 11 巴特沃斯响应（最平坦响应） ， 巴特沃斯响应能够最大化滤波器的通带平坦度。 该响应非常平坦，非常接近 DC 信号，然后慢慢衰减至截止 频率 点为 3dB，最终逼近 20ndB/decade 的 衰减率 ，其中 n 为滤波器的 阶数。 巴特沃斯滤波器 特别适用于 低频 应用，其对于维护增益的平坦性来说非常重 要。 贝塞尔响应 ， 除了会改变依赖于频率的输入信号的 幅度 外，滤波器还会为其引入了一个 延迟。 延迟使得基于频率的相移产生非正弦信号 失真。 就像巴特沃斯响应利用通带最大化了幅度的平坦度一样，贝塞尔响应最小化了通带的相位非线性。 切贝雪夫响应 ， 在一些应用当中，最为重要的因素是滤波器截断不必要信号的速度。 如果你可以接受通带具有一些纹波，就可以得到比巴特沃斯滤波器更快速的衰减。 本课题主要采样 FIR 和 IIR 数字滤波器对加噪语音信号进行滤波。 下面就分别论述一下 FIR 和 IIR 数字滤波器的设计原理和基本步骤。 FIR 数字滤波器的设计及实现 FIR：有限脉冲响应滤波器。 有限说明其脉冲响应是有限的。 与 IIR 相比，它具有线性相位、容 易设计的优点。 这也就说明， IIR 滤波器具有相位不线性，不容易设计的缺点。 而另一方面， IIR 却拥有 FIR 所不具有的缺点，那就是设计同样参数的滤波器， FIR 比 IIR 需要更多的参数。 这也就说明，要增加 DSP 的计算量。 DSP 需要更多的计算时间，对 DSP 的实时性有影响。 FIR 滤波器的设计比较简单，就是要设计一个数字滤波器去逼近一个理想的低通滤波器。 通常这个理想的低通滤波器在 频域 上是一个矩形窗。 根据傅里叶变换我们可以知道，此函数在时域上是一个采样函数。 通常此函数的表达式为： sa（ n）＝ sin（ n∩） /n（ 32） 但是这个采样序列是无限的，计算机是无法对它进行计算的。 故我们需要对此采样函数进行截断处理。 也就是加一个窗函数。 就是传说中的加窗。 也就是把这个时域采样序列去乘一个窗函数，就把这个无限的时域采样序列截成了有限个序列值。 但是加窗后对此采样序列的频域也产生了影响：此时的频域便不在是一个理想的矩形窗，而是成了一个有过渡带，阻带有波动的低通滤波器。 通常根据成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 12 所加的窗函数的不同，对采样信号加窗后，在频域所得的 低通滤波器的阻带衰减也不同。 通常我们就是根据此阻带衰减去选择一个合适的窗函数。 如矩形窗、汉宁窗、汉明窗、 BLACKMAN 窗、凯撒窗等。 面我们着重介绍用窗函数法设计 FIR滤波器的步骤。 如下： （ 1）根据对阻带衰减及过渡带的指标要求，选择串窗数类型（矩形窗、三角窗、汉宁窗、哈明窗、凯塞窗等），并估计窗口长度 N。 先按照阻带衰减选择窗函数类型。 原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣的窗函数。 （ 2）构造希望逼近的频率响应函数。 （ 3）计算 h(n).。 （ 4）加窗得到设计结果。 接下来，我们根据语音信号的特点给出有关滤波器的技术指标： 低通滤波器的性能指标： fp=1000Hz， fc=1200Hz， As=50db ,Ap=1dB 高通滤波器的性能指标： fp=3500Hz， fc=4000Hz， As=50dB， Ap=1dB 在 Matlab 中，可以利用函数 fir1 设计 FIR 滤波器，利用 Matlab 中的函数freqz 画出各步步器的频率响应。 MATLAB 信号处理工具箱函数 cheblap,cheblord和 cheeby1 是切比雪夫 I 型滤波器设计函数。 我们用到的是 cheeby1 函数，其调用格式如下： [B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ ftypr’ ) [B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ ftypr’ ,’ s’ ) 下面我们将给出设计 FIR 数字滤波器的主要程序和图像。 FIR低通滤波器程序 见附录 1 FIR低通滤波器图像：（图 3— 1） 成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 13 图 3— 1 FIR 低通滤波器 FIR 高通滤波程序见附录 2 FIR 高通滤波图像： （图 32） 图 32 FIR 高通滤波器 IIR 数字滤波器的设计及实现 成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 14 对于数字高通、带通滤波器的设计，通用方法为双线性变换法。 可以借助于模拟滤波器的频率转换设计一个所需类型的过渡模拟滤波器，再经过双线性变换将其转换策划那个所需的数字滤波器。 具体设计步骤如下： （ 1）确定所需类型数字滤波器的 技术指标。 （ 2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式为Ω =2/T tan( ) （ 31） (3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。 （ 4）设计模拟低通滤波器。 （ 5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。 （ 6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。 我们知道，脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。 为了克服之一缺点，可以采用双线性变换法。 下面我们总结一下利用模拟滤波器设计 IIR 数字低通滤波器的步骤： （ 1）确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率、通带最大衰减，阻带截止频率、阻带最小衰减。 （ 2）将数字低通滤波器的技术指标转换成相应的模拟低通滤波器的技术指标。 （ 3）按照模拟低通滤波器的技术指标设计及过渡模拟低通滤波器。 （ 4）用双线性变换法，模拟滤波器系统函数转换成数字低通滤波器系统函数。 MATLAB 信号处理工具箱函数 cheblap,cheblord和 cheeby1 是切比雪夫 I 型滤波器设计函数。 我们用到的是 cheeby1 函数，其调 用格式如下： [B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ ftypr’ ) [B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ ftypr’ ,’ s’ ) 函数 butter,cheby1 和 ellip 设计 IIR 滤波器时都是默认的双线性变换法，所以在设计滤波器时只需要代入相应的实现函数即可。 下面我们将给出 IIR 数字滤波器的主要程序。 IIR低通滤波器程序 见附录 3； 成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 15 IIR低通滤波器图像：（图 3— 3） 图 33 IIR 低通滤波器 IIR 滤波器高通程序 IIR 滤波器高通图像： （图 34） 图 34 IIR 高通滤波器 成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 16 第四章 去噪 及仿真的研究 语音文件在 MATLAB 平台上的录入与打开 单击自己的电脑开始程序，选择所有程序，接着选择附件，再选择娱乐，最后选择录音。 自己录入“毕业设计”语音信号，然后保存在 MATLAB 文件夹里面，命名为“ ”。 利用 MATLAB 中的 wavread 命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。 [y,fs,bits]=wavread(39。 [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 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）。 原始语音信号频谱分析及仿真 利用 MATLAB 中的 wavread 命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。 再将该向量看作一个普通的信号，对其进行 FFT 变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。 对于波形图与频谱图（包括滤波前后的对比图）都可以用 MATLAB 画出。 我们还可以通过 sound 命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。 选择设计此方案，是对数字信号处理的一次实践。 在数字信号 处理的课程学习过程中，我们过多的是理论学习，几乎没有进行实践方面的运用。 这个课题正好是对数字语音处理的一次有利实践，而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化的一方面。 这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软件 ——MATLAB 软件。 所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在 MATLAB 中应用的学习过程。 课题用到了较多的 MATLAB 语句，而由于课题研究范围所限，真正与数字信号有关的命令函数却并不多。 sound(x,fs,bits)。 用于对声音的回放。 向量 y 则就代表了一个信号成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 17 （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。 FFT 的 MATLAB 实现 ： 在 MATLAB 的信号处理工具箱中函数 FFT 和 IFFT 用于快速傅立叶变换和逆变换。 下面介绍这些函数。 函数 FFT 用于序列快速傅立叶变换。 函数的一种调用格式为 y=fft(x) 其中， x 是序列， y 是序列的 FFT， x 可以为一向量或矩阵，若 x 为一向量， y是 x 的 FFT。 且和 x 相同长度。 若 x 为一矩阵，则 y 是对矩阵的每一列向量进行FFT。 如果 x 长度是 2 的幂次方，函数 fft 执行高速基－ 2FFT 算法；否则 fft 执行一 种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。 函数 FFT 的另一种调用格式为 y=fft(x,N) 式中， x， y 意义同前， N为正整数。 函数执行 N点的 FFT。 若 x 为向量且长度小于 N，则函数将 x 补零至长度 N。 若向量 x 的长度大于 N，则函数截短 x使之长度为 N。 若 x 为矩阵，按相同方法对 x 进行处理。 经函数 fft 求得的序列 y 一般是复序列，通常要求其幅值和相位。 MATLAB提供求复数的幅值和相位函数： abs， angle，这些函数一般和 FFT 同时使用。 函数 abs(x)用于计算复向量 x 的幅值，函数 angle(x)用于计算复 向量的相角，介于 和 之间，以弧度表示。 函数 unwrap(p)用于展开弧度相位角 p ,当相位角绝对变化超过 时，函数把它扩展至。 用 MATLAB 工具箱函数 fft 进行频谱分析时需注意： （ 1）函数 fft 返回值 y 的数据结构对称性 成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 18 一般而言，对于 N点的 x(n)序列的 FFT 是 N 点的复数序列，其点 n=N/2+1对应 Nyquist 频率，作频谱分析时仅取序列 X(k)的前一半，即前 N/2 点即可。 X(k)的后一半序列和前一半序列时对称的。 （ 2） 频率计算 若 N点序列 x(n)(n=0,1,…,N 1)是在采样频率 下获得的。 它的 FFT 也是 N点序列，即 X(k)(k=0,1,2,…,N 1)，则第 k 点所对应实际频率值为 f=k*f /N. （ 3）作 FFT 分析时，幅值大小与 FFT 选择点数有关，但不影响分析结果。 下面的一段程序是语音信号在 MATLAB 中的最简单表现，它实现了语音的读入打开，以及绘出了语音信号的波形频谱图。 [x,fs,bits]=wavread(39。 ’)。 sound(x,fs,bits)。 X=fft(x,4096)。 magX=abs(X)。 angX=angle(X)。 subplot(221)。 plot(x)。 title(39。 原始信号波形 39。 )。 subplot(222)。 plot(X)。 title(39。 原始 语音信号采样后的频谱图 ‘ ) subplot(223)。 plot(magX)。 title(39。 原始信号幅值 39。 )。 subplot(224)。 plot(angX)。 title(39。 原始信号相位 39。 )。 程序运行可以听到声音，得到的图形为 ： （ 图 4 图 4 图 4 图 44） 图 41 原始信号波形 成都理工大学 2020 届本科毕业设计（论文） 19 图 42 原始语音信号采样后频谱图 图 43 原始信号幅值 成都理。