基于Matlab语音信号滤波器设计与实现.docVIP

基于Matlab的语音信号滤波器的设计与实现 1、设计原理 　　设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H(z)具有指定的频率特性。 2、设计内容： 　　以Matlab实现语音信号的低通滤波器设计为例：　　　 （1）语音信号的采集  利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内。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。通过wavread函数的使用，我们很快理解了采样频率、采样位数等概念。 　　这里我直接采用了一段现成的.wav格式的语音信号。 （2）语音信号的频谱分析  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，得到信号的频谱特性。 程序如下： clc;clear;close all; fs=32768; %语音信号采样频率为32768，即2^15 x1=wavread(qq.wav); %读取语音信号的数据，赋给变量x1 sound(x1,32768); %播放语音信号 y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:511)/1024; figure(1); plot(x1) %做原始语音信号的时域图形 title(原始语音信号);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n); figure(2);freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图 title(频率响应图) figure(3);subplot(2,1,1); plot(abs(y1(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图 title(原始语音信号FFT频谱); subplot(2,1,2); plot(f,abs(y1(1:512))); title(原始语音信号频谱) xlabel(Hz);ylabel(fuzhi); 波形如下： 　　注意：原始语言信号FFT频谱和原始语言信号频谱的区别是：前者是频率为1递增的频谱，而后者是以f=fs*(0:511)/1024递增；另外，后者是在“不小于原始信号的频率（采样定理）”上完全展开的频谱。 （3）给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为5kHz。画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。 程序如下： %给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声，频率为5kHz。画出加噪后的语音信号时域和频谱图，与原始信号对比，可以很明显的看出区别。 fs=32768;x1=wavread(qq.wav);f=fs*(0:511)/1024;t=0:1/32768:(size(x1)-1)/32768; %将所加噪声信号的点数调整到与原始信号相同Au=0.03;d=[Au*cos(2*pi*5000*t)]; %噪声为5kHz的余弦信号x2=x1+d;sound(x2,32768); %播放加噪声后的语音信号y2=fft(x2,1024);figure(1)plot(t,x2)title(加噪后的信号);xlabel(time n);ylabel(fuzhi n);figure(2)subplot(2,1,1);plot(f,abs(y1(1:512)));title(原始语音信号频谱);xlabel(Hz);ylabel(fuzhi);subplot(2,1,2);plot(f,abs(y2(1:512)));title(加噪后的信号频谱);xlabel(Hz);ylabel(fuzhi); 波形如下： （4）双线性变换法设计Butterworth滤波器 程序如下： fs=32768;x1=wavread(qq.wav);t=0:1/32768:(size(x1)-1)/32768;Au=0.03;d=[Au*cos(2*pi*10000*t)];x2=x1+d;wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;Rp=1;Rs=15;Fs=32768;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标ws1=2/Ts*tan(ws/2); [N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,s);%选择滤波器的最小阶数[Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);