语音信号的滤波处理.docx

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1、课程设计题目：基于MATLAB的语音信号滤波处理作 者 苏敏敏 级 别 2011级 院 别 信息与通信工程学院 专 业 通信工程 指导教师 欧阳竟成 职 称 副教授 完成时间 2014年5月24日 摘要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，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功

2、能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号加噪，LMS滤波，IIR滤波；目录1 绪论31.1本课题的研究内容和方法32 语音信号处理的总体方案32.1 系统基本要求32.2 系统框架及实现42.3系统初步流程图52.4 语音信号处理基本知识62.4.1语音的录入与打开62.4.2时域信号的FFT分析62.4.3数字滤波器设计原理63.语音信号处理实例分析73.1信号的采集73.2语音信号的处理设计73.2.1 语音信号的提取73.2.2语音信号

3、的傅里叶变换83.3 语音信号的加噪处理93.4 语音信号的滤波处理113.4.1 IIR滤波器113.4.2 IIR滤波器123.5课程分析144. 总结14参考文献16附录171 绪论语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。1.1本课题的研究内容和方法本论文主要介绍的是的语音信号的滤波处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理

4、实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行加各种噪声，再通过滤波器进行滤波，观测滤波前与滤波后语音信号。2 语音信号处理的总体方案2.1 系统基本要求本文是用Matlab对含噪的的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析，在MATLAB应用软件下设计一个简单易用的图形用户界面（GUI），来解决一般应用条件下的各种语音信号的处理。2.1.1 采样频率与定理采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质

5、、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的510倍；采样定理又称奈奎斯特定理。2

6、.1.2 采样位数采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。采样位数越多则捕捉到的信号越精确。对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。显然采样率越高，计算机

7、摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。2.2 系统框架及实现1） 语音信号的采集 使用录音软件录取一段录音，并将其保存在电脑中。2） 语音信号的处理语音信号的处理主要包括信号的提取、信号的调整、信号的加噪和滤波等。.语音信号的时域分析语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法，直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数主要有语音的短时能量，短时平均过

8、零率，短时自相关函数等。 提取：通过录音软件录取一段音频信号，完成音频信号的频率，幅度 等信息的提取，并得到该语音信号的波形图。 调整：在设计的用户图形界面下对输入的音频信号进行各种变化，如变化幅度、改变频率等操作，以实现对语音信号的调整。.语音信号的频域分析信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更深入地说明信号的各项红物理现象。由于语音信号是随着时间变化的，通常认为，语音是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线

9、性系统的输出。输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的，因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示，但不能直接用于语音信号。由于语音信号可以认为在短时间内，近似不变，因而可以采用短时分析法。 变换：在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换，并画出变换前后的频谱图和变换后的倒谱图。 滤波：滤除语音信号中的噪音部分，可采用低通滤波、高通滤波、带通 滤波和帯阻滤波，并比较各种滤波后的效果。3）语音信号的效果显示 通过用户图形界面的输出功能，将滤波后的信号的语音进行播放，试听处理后的效果以及把滤波后的信号与原信号频谱图作对

10、比。2.3系统初步流程图图2.1列出了整个语音信号处理系统的工作流程：信号采集信号提取取信号滤波信号加噪效果显示图2.1 语音信号处理系统的工作流程其中信号加噪有下面方式。如下图2.2信号加噪随机加噪正弦加噪高斯加噪已知加噪信号的滤波采用了四种滤波方式，来观察各种滤波性能的优缺点：信号滤波自适应滤波器IIR滤波器图2.3 语音信号滤波的方式在以上三图中，可以看到整个语音信号处理系统的流程大概分为三步，首先要读入待处理的语音信号，然后进行语音信号的处理，包括信息的提取、幅度和频率的变换以及语音信号的傅里叶变换、滤波等；滤波又包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等方式，在设计的过程中，我们单

11、一的采用某一种滤波器，处理的后的效果十分不理想，因此我们采用了a：自适应滤波器：就是利用前一时刻已经获得的滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的滤波器的参数，以适应信号和噪声未知的或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。b谱减法滤波：信号进行处理后的效果显示。以上是本系统的工作流程，本文将从语音信号的采集开始做详细介绍。2.4 语音信号处理基本知识2.4.1语音的录入与打开在MATLAB中，y,fs,bits=wavread(bluesky31.wav);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。weavread(x,fs,); 用于对声音的回放。2.4.

12、2时域信号的FFT分析FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，函数FFT用于序列快速傅立叶变换，其调用格式为y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT.2.4.3数字滤波器设计原理本课程采用两种滤波器，IIR滤波器和自适应滤波器。1. IIR滤波器IIR数字滤波器的设计借助模拟滤波器原型，再将模拟滤波器转换成数字滤波器，这些过程已经成为一整套成熟的设计程序。模拟滤波器的设计已经有了一套相当成熟的方法，它不但有完整的公式，而且还有较为完整的图表查询，因此，充分利用这些已有的资源将会给数字滤波器的设计带来很大的方便。（1）模拟滤波器的选择：巴特沃思滤波器是根据幅频特性在通带内具有

13、最拼图特性而定义的滤波器，对一个N阶低通滤波器来说，所谓最平坦特性就是模拟函数的前（2N-1）阶导数在处都为零。BW滤波器的另一个特性是在通带和阻带内的幅频特性始终是频率的单调下降函数，且其模拟函数随阶次N 的增大而更接近于理想低通滤波器。结合语音信号的频谱图分析。故采用巴特沃思低通滤波器。（2）变换方法的选择：由于使用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，采用双线性变换法。2. 自适应滤波器（LMS滤波器）图2-1是一个通用的自适应滤波器的原理方框图，它的冲激响应为h（n），自适应滤波器的输出信号为y(n),所期望的响应信

14、号为d(h),误差信号e(n)为d(n)与y(n) 之差。期望的响应信号d(n)是根据不同用途来选择的，自适应滤波器的输出信号y(n)是对期望响应信号d(n)进行估计的，滤波参数受误差信号e(n)的控制并进行调整。因此，自适应滤波器与普通滤波器不同，它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化，经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波器的要求。3 语音信号处理实例分析3.1信号的采集该系统是以一段简短的的语音信号做为分析样本，通过计算机系统将一段“蓝天，白云”的语音信号保存到到计算机中，并且保存格式为“*.wav”。3. 2语音信号的处理设计3.2.1 语音信号的提取在Matlab中使用Wavread函数，可得出信号的采样频率为8000，利用wearead函数可以清晰的听到“蓝天，白云”的语音。采集数据并画出波形图。其中声音的采样频率Fs=8000Hz，y为采样 数据。部分程序如下：Fs=8000;T=1/Fs;N=length(s); % 语音长度Tp=N*T;k=0:N-1;f=k/Tp;time=(0:N-1)/fs; % 设置时间刻度t=(0:N-1)/fs;