數(shù)字語音處理課程設計

1、<p>　　數(shù)字語音處理課程設計</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　語音信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術對語音信號進行處理的一門學科，是一門新興的交叉學科，是在多門學科基礎上發(fā)展起來的綜合性技術。它涉及到數(shù)字信號處理、模式識別、語言學、語音學、生理學、心理學及認知科學和人工智能等許多學科領域。語音信號處理是目前發(fā)展最為迅速的信息科

2、學研究領域中的一個，其研究設計一系列前沿課題，切處于發(fā)展之中。其研究成果具有重要的學術及應用價值！</p><p>　　語音信號的采集和分析技術的應用和發(fā)展與語音學、聲音測量學、電子測量技術等學科緊密聯(lián)系，其中語音采集和分析儀器的小型化、智能化、數(shù)字化以及多功能化的發(fā)展越來越快，分析速度較以往也有了大幅度的提高。</p><p>　　本次課程設計主要介紹了語音信號的錄制、語音信號的采集與分

3、析、語音信號的采樣、語音信號的頻譜分析、疊加噪聲后的頻譜分析、濾波器的設計以及對于語音信號的回放等知識。通過PC機或COOL EDIT PRO錄制一段語音信號，運用MATLAB或PRAAT對其進行仿真分析，然后設計濾波器加入噪聲的語音信號進行濾波處理，比較濾波前后語音信號時域波形或頻譜的變化，最后實現(xiàn)對于語音的回放設計！</p><p>　　關鍵詞：語音信號，數(shù)字濾波器，PARRT，MATLAB</p>

4、;<p><b>　　目　錄</b></p><p><b>　　1.緒論</b></p><p>　　2.語音信號處理的原理</p><p>　　3.語音信號的錄制與采集</p><p>　　4.語音信號的時域及頻域分析</p><p>　　5.語音信號的加噪

5、與頻譜分析</p><p>　　6.濾波器的設計及分析</p><p><b>　　7.語音信號的回放</b></p><p><b>　　8.小結(jié)</b></p><p><b>　　9.參考文獻</b></p><p><b>　　10.附

6、錄</b></p><p><b>　　1.緒論 </b></p><p>　　1.1課題背景及意義</p><p>　　語音信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術和語音學知識對語音信號進行處理的新興的學科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學研究領域的核心技術之一。通過語音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。同時，語言也

7、是人與機器之間進行通信的重要工具，它是一種理想的人機通信方式，因而可為信息處理系統(tǒng)建立良好的人機交互環(huán)境，進一步推動計算機和其他智能機器的應用，提高社會的信息化程度。</p><p>　　語音信號處理是語音學與數(shù)字信號處理技術相結(jié)合的交叉學科，它和認知科學、心理學、語言學、計算機科學、模式識別和人工智能等學科聯(lián)系緊密。語音信號處理技術的發(fā)展依賴于這些學科的發(fā)展，而語音信號處理技術的進步也會促進這些學科的進步。&l

8、t;/p><p>　　1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　20世紀60年代中期形成的一系列數(shù)字信號處理的理論和算法，如數(shù)字濾波器、快速傅立葉變換（FFT）等是語音信號數(shù)字處理的理論和技術基礎。隨著信息科學技術的飛速發(fā)展，語音信號處理取得了重大的進展：進入70年代之后，提出了用于語音信號的信息壓縮和特征提取的線性預測技術（LPC），并已成為語音信號處理最強有力的工具，廣泛應用于語音信號的分

9、析、合成及各個應用領域，以及用于輸入語音與參考樣本之間時間匹配的動態(tài)規(guī)劃方法；80年代初一種新的基于聚類分析的高效數(shù)據(jù)壓縮技術—矢量量化（VQ）應用于語音信號處理中；而用隱馬爾可夫模型（HMM）描述語音信號過程的產(chǎn)生是80年代語音信號處理技術的重大發(fā)展，目前HMM已構(gòu)成了現(xiàn)代語音識別研究的重要基石。近年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)的研究取得了迅速發(fā)展，語音信號處理的各項課題是促進其發(fā)展的重要動力之一，同時，它的許多成果也體現(xiàn)在有關語音信號處

10、理的各項技術之中。 </p><p><b>　　1.3課題研究目的</b></p><p>　　通過本次課程設計，鞏固所學的語音信號處理相關的理論知識，使自己掌握語音信號處理的基本概念、基本理論和基本設計方法，掌握語音信號采集過程以及語音信號傳輸?shù)奶攸c，同時培養(yǎng)自身分析和解決問題的能力！</p><p><b>　　1.4

11、軟件介紹</b></p><p>　　1.4.1 MATLAB</p><p>　　MATLAB的名稱源自于Matrix Laboratory，它是一款科學計算軟件，專門以矩陣的形式處理數(shù)據(jù)。MATALB將高性能的數(shù)值計算和強大的數(shù)據(jù)可視化功能集成在一起，并提供了大量的內(nèi)置函數(shù)，從而被廣泛地應用于科學計算、控制系統(tǒng)、信息處理等領域中的分析、仿真和設計工作等環(huán)節(jié)，而且利用MATL

12、AB產(chǎn)品的開放式結(jié)構(gòu)，可以非常容易地對MATLAB的功能進行擴充，從而在不斷深化對原有知識的認識同時，還可以不斷完善MATALB產(chǎn)品，以提高自身產(chǎn)品的競爭能力！</p><p>　　MATLAB主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環(huán)境。它將數(shù)值分析、矩陣計算、科學數(shù)據(jù)可視化以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數(shù)值計算的眾

13、多科學領域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟件的先進水平。而且由于MATLAB操作比較簡單，上手比較快，深受廣大設計人員的喜愛。</p><p>　　1.4.2 PRAAT</p><p>　　PRAAT語音學軟件，原名PRAAT: doing phonetics by computer，通常簡

14、稱PRAAT。它是一款跨平臺的多功能語音學專業(yè)軟件，主要用于對數(shù)字化的語音信號進行分析、標注、處理及合成等實驗，同時生成各種語圖和文字報表。</p><p>　　PRAAT的主要功能是對自然語言的語音信號進行采集、分析和標注，并執(zhí)行包括變換和濾波等在內(nèi)的多種處理任務。作為分析結(jié)果的文字報表和語圖，不但可以輸出到個人計算機的磁碟文件中和終端的顯示器上，更能夠輸出精致的向量圖或點陣圖，供寫作和印刷學術論文專用。<

15、;/p><p>　　此外，PRAAT還可用于合成語音或聲音、統(tǒng)計分析語言學數(shù)據(jù)、輔助語音教學測試等等。隨著新版本的發(fā)布，PRAAT的功能和用途仍在不斷擴展，但實際上多數(shù)用戶只需要用到其中很少部分的功能。</p><p>　　2.語音信號處理的原理 </p><p>　　2.1 采樣、采樣頻率及采樣位數(shù)</p><p>　　由于聲音為模擬連續(xù)信號，

16、而計算機只能處理數(shù)字離散信號，因此要想使用計算機來分析和處理聲音，就需要經(jīng)歷模數(shù)轉(zhuǎn)換過程[Analog to Digital Converter，即ADC]，即將模擬的連續(xù)信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字離散信號。采樣就是按照一定的時間間隔從模擬連續(xù)信號提取出一定數(shù)量的樣本來，其樣本值用二進制碼0和1來表示，這些0和1便構(gòu)成了數(shù)字音頻文件，其過程實際上是將模擬音頻信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字離散信號。</p><p>　　采樣頻率是指計算機每秒

17、鐘采集多少個聲音樣本，采樣頻率越高，即采樣的間隔時間越短，則在單位內(nèi)計算機得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對聲音波形的表示也越精確，即數(shù)字信號的保真度越高，但同時占用的存儲空間也越大。奈圭斯特采樣定理指出只有當采樣頻率高于聲音信號最高頻率的兩倍時，才能把數(shù)字信號表示的聲音還原成原來的聲音。</p><p>　　采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來衡量聲音波動變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放文件時所使用數(shù)字聲音信號的二進制位數(shù)

18、。采樣位數(shù)和采集率對于音頻接口來說是最為重要的兩個指標，也是選擇音頻接口的兩個重要指標。無論采樣頻率如何，理論上來說采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。采樣率越高，計算機社區(qū)的圖片越多，對于原始音頻的還原也越加精確！</p><p>　　2.2 時域分析與頻域分析</p><p>　　語音信號是一種非平穩(wěn)、事變、離散性大、信息量大的復雜信號，處理難度很大。它攜帶著各種信息。在語音通信、

19、語音合成、語音識別和語音增強等語音處理中無一例外需要提供語音中包含的各種信息。只有將語音信號分析成表示其本質(zhì)特性的參數(shù)，才有可能利用這些參數(shù)進行高效的語音通信，才能用于語音合成的語音庫以及語音識別的模版或知識庫。語音信號分析可以分為時域和變換域等處理方法，其中時域分析是最簡單的方法，直接對語音信號的時域波形進行分析，提取的特征參數(shù)主要有語音的短時平均能量，短時平均過零率，短時自相關函數(shù)等。</p><p>　　信

20、號的傅立葉表在信號的分析與處理中起著極其重要的作用。因為對于線性系統(tǒng)來說，可以很方便的確定其對正弦或復指數(shù)和的響應，所以傅立葉分析方法能完善地解決許多信號分析和處理問題。另外，傅立葉表示使信號的某些特性變得更明顯，因此，它能更深入地說明信號的各項變化。由于語音信號是隨著時間變化的，通常認為語音是一個受準周期脈沖或隨機噪聲源激勵的線性系統(tǒng)的輸出。輸出頻譜是聲道系統(tǒng)頻率響應與激勵源頻譜的乘積。聲道系統(tǒng)的頻率響應和激勵源，它們都是隨時間變化的

21、，因此一般標準的傅立葉表示雖然適用于周期及平穩(wěn)隨機信號的表示，但不能直接用于語音信號。由于語音信號可以認為在短時間內(nèi)，近似不變，因而可以采樣短時分析法。</p><p><b>　　2.3 數(shù)字濾波器</b></p><p>　　數(shù)字濾波器由數(shù)字乘法器、加法器和延時單元組成的一種算法或裝置。數(shù)字濾波器的功能是對輸入離散信號的數(shù)字代碼進行運算處理，以達到改變信號頻譜的目

22、的。數(shù)字濾波器是一個離散時間系統(tǒng)（按預定的算法，將輸入離散時間信號轉(zhuǎn)換為所要求的輸出離散時間信號的特定功能裝置）。數(shù)字濾波器有低通、高通、帶通、帶阻和全通等類型。它可以是時不變的或時變的、因果的或非因果的、線性的或非線性的。應用最廣的是線性、時不變數(shù)字濾波器，以及FIR濾波器。</p><p>　　3.語音信號的錄制與采集 </p><p>　　對于語音信號的錄制與采集主要可以使用兩種方法

23、：使用windows自帶錄音機錄制、使用專業(yè)錄音工具cool edit pro。</p><p>　　3.1 使用window自帶錄音工具</p><p>　　使用windows自帶錄音機錄制語音文件，進行數(shù)字信號的采集。將話筒輸入計算機的語音輸入查扣上，啟動錄音機。錄制一段錄音，錄音停止后，文件存儲器的后綴默認為.Wav。將錄制好文件保存，記錄保存路徑。</p><p

24、>　　圖3.1是基于PC機的語音信號采集過程：</p><p><b>　　圖3.1</b></p><p>　　3.2 Cool Edit Pro錄音操作</p><p>　　打開Cool Edit Pro軟件，通過“文件”菜單下的“新建工程”選項，在彈出的對話框中選擇采樣頻率以及聲道；連接好麥克風即可開始錄音，具體設置可根據(jù)個人要求做

25、不同設置！</p><p>　　圖3.2為Cool Edit Pro錄制過程截圖：</p><p><b>　　圖3.2</b></p><p>　　由于沒有麥克風，我們采用酷我鈴音制作軟件將現(xiàn)有的.mp3格式直接轉(zhuǎn)換wav格式?？嵛意徱糁谱鬈浖O置界面如下圖3.3所示：</p><p><b>　　圖3.3&

26、lt;/b></p><p>　　該軟件用戶界面良好，操作及其簡單。</p><p>　　3.3 語音信號的讀取</p><p>　　在MATLAB軟件平臺下，利用wavread函數(shù)對語音信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。通過使用wavread函數(shù)，理解采樣、采樣頻率、采樣位數(shù)等概念！</p><p>　　wavread函數(shù)調(diào)用格式

27、：</p><p>　　y=wavread（file），讀取file所規(guī)定的wav文件，返回采樣值放在向量y中。(注意file要打引號，否則會報錯)。</p><p>　　[y，fs，nbits]=wavread（file），采樣值放在向量y中，fs表示采樣頻率（hz），nbits表示采樣位數(shù)。</p><p>　　y=wavread（file，N），讀取前N點的采

28、樣值放在向量y中。</p><p>　　y=wavread（file，[N1，N2]）,讀取從N1到N2點的采樣值放在向量y中。用法如下所示：</p><p><b>　　clear</b></p><p>　　%Read the data back into MATLAB,and listen to audio.</p><

29、;p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('zhajiawen.wav');</p><p>　　sound (y,Fs);</p><p>　　3.4 對語音信號進行采樣</p><p>　　語音信號名為zhajiawen，內(nèi)容為一段歌謠，在command框中輸入輸入以下程序：</p><p>　　[y,F

30、s,nbits]=wavread('zhajiawen');</p><p>　　圖3.4為運行結(jié)果：</p><p><b>　　圖3.4</b></p><p>　　根據(jù)結(jié)果可知：該語音信號的采樣頻率為44100Hz，采樣位數(shù)為16bit,存儲了6269184*2個數(shù)據(jù)，乘以2是由于左右聲道。</p><

31、p>　　4.語音信號的時域及頻域分析</p><p>　　4.1語音信號的時域分析</p><p>　　語音信號的時域分析就是分析和提取語音信號的時域參數(shù)。進行語音分析時，最先接觸到并且也是最直觀的是它的時域波形。語音信號本身就是時域信號，因而時域分析是最早使用，也是應用最廣泛的一種分析方法，這種方法直接利用語音信號的時域波形。時域分析通常用于最基本的參數(shù)分析及應用，比如語音的分割、

32、預處理、大分類等。這種分析方法的特點是：①表示語音信號比較直觀、物理意義明確。②實現(xiàn)起來比較簡單、運算且少。③可以得到語音的一些重要的參數(shù)。④只使用示波器等通用設備，使用較為簡單等。</p><p>　　語音信號的時域參數(shù)有短時能量、短時過零率、短時自相關函數(shù)和短時平均幅度差函數(shù)等，這是語音信號的一組最基本的短時參數(shù)，在各種語音信號數(shù)字處理技術中都要應用在計算這些參數(shù)時使用的海明窗。</p><

33、;p>　　時域信號的FFT分析：FFT即為快速傅氏變換，是離散傅氏變換的快速算法，他是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅里葉變換的算法進行改進獲得的。在MATLAB的信號處理工具箱中FFT和IFFT用于快速傅里葉變換和反變換。函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換，其調(diào)用格式為y=fft（x），其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以為一向量或矩陣，若x為一向量，y是x的FFT且和x相同長度；若x為一矩陣，則y是對矩陣的每

34、一列向量進行FFT。如果x長度是2的冪次方，函數(shù)fft執(zhí)行高速基—2FFT算法，否則fft執(zhí)行一種混合基的離散傅里葉變換算法，計算速度較慢。函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為y=fft（x，N），式子中，x，y意義同前，N為正整數(shù)。函數(shù)執(zhí)行N點的FFT，若x為向量且長度小于N，則函數(shù)將x補零至長度N；若向量x的長度大于N，則函數(shù)截短x使之長度為N；若x為矩陣，按相同方法對x進行處理。</p><p>　　4.2語音信號

35、的頻域分析</p><p>　　語音信號的頻域分析就是分析語音信號的頻域特征。從廣義上將，語音信號的頻域分析包括語音信號的頻譜、功率譜、倒頻譜、頻譜包絡等，而常用的頻域分析方法有帶通濾波器組法、傅立葉變換法、線性預測法等幾種。因為語音信號是非平穩(wěn)過程，因此適用于周期、瞬變、或平穩(wěn)隨機信號。標準傅里葉變換不能直接表示語音信號，而應該用短時傅立葉變換對語音信號的頻譜進行分析，相應的頻譜成為“短時譜”</p>

36、;<p>　　把語音信號加載入MATLAB仿真軟件平臺的工作空間中，然后畫出信號的時域波形，然后再對語音信號進行頻譜分析。MATLAB提供了快速傅立葉變換算法FFT計算DFT的函數(shù)fft。</p><p>　　在時域內(nèi)，語音信號具有“短時性”的特點，即在總體上，語音信號的特征是隨著時間而變化的，但在一段較短的時間間隔內(nèi)，語音信號保持平穩(wěn)。在濁音段表現(xiàn)出周期信號的特征，在清音段表現(xiàn)出隨機噪聲的特征。&

37、lt;/p><p>　　在頻域內(nèi)，語音信號的頻譜分量主要集中在300～3400Hz的范圍內(nèi)。利用這個特點，可以用一個抗混疊帶通濾波器將此范圍內(nèi)的語音信號頻率分量取出，然后按8kHz的采樣率對語音信號進行采樣，就可以得到離散的語音信號。</p><p>　　在command框中輸入輸入以下程序：</p><p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('l

38、uocaizhi.wav');</p><p>　　sound(y,fs,nbits); %回放語音信號</p><p>　　N= length (y) ; %求出語音信號的長度</p><p>　　Y=fft(y,N); %傅里葉變換</p><p>　　subplot(2,1,1);</p><p>　　

39、plot(y);title('原始信號時域波形');</p><p>　　subplot(2,1,2);</p><p>　　plot(abs(Y));</p><p>　　title('原始信號頻譜')</p><p>　　axis([0,2000000,0,1500]);</p><p&

40、gt;　　以下為運行結(jié)果，圖4.2.1為時域波形和頻譜圖</p><p><b>　　圖4.2.1</b></p><p><b>　　4.3語譜圖</b></p><p>　　語音的時域分析和頻域分析是語音分析的兩種重要方法。顯然這兩種單獨分析的方法均有局限性：時域分析對語音信號的頻率特性沒有直觀的了解；而頻域分析出的特

41、征中又沒有語音信號隨時間的變化關系：語音信號是時變信號，所以其頻譜也是隨時間變化的。但是由于語音信號隨時間變化是很緩慢的，因而在一段短時間內(nèi)(如10～30ms之間，即所謂的一幀之內(nèi))可以認為其頻譜是固定不變的，這種頻譜又稱為短時譜。短時譜只能反映語音信號的靜態(tài)頻率特性，不能反映語音信號的動態(tài)頻率特性。因此，人們致力于研究語音的時頻分析特性。</p><p>　　語譜圖，英文全稱是sonogram或者spectro

42、gram，是一種三維頻譜，它是表示語音頻譜隨時間變化的圖形，其縱軸為頻率，橫軸為時間，任一給定頻率成分在給定時刻的強弱用相應點的灰度或色調(diào)的濃淡來表示。用語譜圖分析語音又稱為語譜分析。語譜圖中顯示了大量的與語音的語句特性有關的信息，它綜合了頻譜圖和時域波形的特點，明顯地顯示出語音頻譜隨時間的變化情況，或者說是一種動態(tài)的頻譜?？梢杂谜Z譜儀來記錄這種譜圖。</p><p>　　使用PRAAT軟件觀察語音luocaiz

43、hi.wav的語譜圖：</p><p><b>　　圖4.2</b></p><p>　　由圖可見4.2為寬帶語譜圖，其中橫軸坐標為時間，縱軸坐標為頻率。由圖可知，該語音信號播放時間帶改為142s.</p><p>　　5.語音信號的疊加噪聲與頻譜分析</p><p><b>　　5.1噪聲的構(gòu)建</b&

44、gt;</p><p>　　利用MATLAB中的隨機函數(shù)人（rand或randn）產(chǎn)生噪聲加入到語音信號中，模仿語音信號被污染的過程，并對被污染后的語音信號進行頻譜分析。</p><p>　　MATLAB中的rand函數(shù)：均勻分布的隨機數(shù)或矩陣</p><p>　　Rand函數(shù)產(chǎn)生由在（0，1）之間均勻分布的隨機數(shù)組成的數(shù)組</p><p>

45、　　Y=randn(n) </p><p>　　功能說明：返回一個n×n隨機矩陣。</p><p>　　Y=randn(m,n)</p><p>　　功能說明：返回一個m×n的隨即矩陣</p><p>　　Y=randn(m,n,p…)</p><p>　　功能說明：產(chǎn)生隨機數(shù)組</p>

46、;<p>　　Y=randn(size(A))</p><p>　　功能說明：返回一個和A有相同尺寸的隨機矩陣</p><p>　　Randn()函數(shù)默認均值為0，標準差為1。若想生成均值為1，標準差為2，則需要按照以下格式調(diào)用該函數(shù)：</p><p>　　r = 1 + 2.*randn(100,1);</p><p>　　構(gòu)

47、建隨機噪聲的代碼如下：</p><p>　　構(gòu)建的隨機噪聲結(jié)果如下：圖5.1.1為噪聲信號的波形，圖5.1.2為噪聲信號的頻譜</p><p><b>　　圖5.1.1</b></p><p><b>　　圖5.1.2</b></p><p>　　5.2語音信號疊加噪聲后的語音信號分析</p&

48、gt;<p><b>　　程序代碼如下：</b></p><p>　　疊加噪聲后的語音信號分析結(jié)果如下：圖5.2.1為加噪后的時域波形和加噪后的頻譜圖</p><p><b>　　圖5.2.1</b></p><p>　　從圖5.2.1可以看出原始信號疊加噪聲過后頻帶被展寬，存在大量噪聲。</p>

49、<p>　　6.濾波器的設計及分析</p><p>　　6.1數(shù)字濾波器的設計原理</p><p>　　數(shù)字濾波是語音信號分析中的重要組成部分之一，與模擬濾波相比，它具有精度和穩(wěn)定性高、系統(tǒng)函數(shù)容易改變、靈活性強、便于大規(guī)模集成，可實現(xiàn)多維濾波等優(yōu)點。在信號的過濾、檢測和參數(shù)的估計等方面，經(jīng)典數(shù)字濾波器是使用最廣泛的一種線性系統(tǒng)</p><p>　　數(shù)

50、字濾波器可以理解為是一個計算程序或算法，將代表輸入信號的數(shù)字時間序列轉(zhuǎn)化為代表輸出信號的數(shù)字時間序列，并在轉(zhuǎn)化過程中，使信號按預定的形式變化。數(shù)字濾波器的作用是利用離散時間系統(tǒng)的特性對輸入信號波形（或頻譜）進行加工處理，或者說利用數(shù)字方法按預定的要求對信號進行變換。</p><p>　　數(shù)字濾波器有很多種類，根據(jù)數(shù)字濾波器沖激響應的時域特征，可將數(shù)字濾波器分為兩種，即無限長沖擊響應（IIR）濾波器和有限長沖擊響應

51、（FIR）濾波器。從性能上來說，IIR濾波器傳輸函數(shù)的極點可位于單位圓內(nèi)的任何地方，因此可用較低的濾波器階數(shù)，就可獲得高的選擇性，所用的存儲單元少，所以經(jīng)濟而效率高，但是這個高效率是以相位的非線性為代價的。選擇性越好，則相位非線性越嚴重。相反，F(xiàn)IR濾波器卻可以得到嚴格的線性相位，然而由于FIR濾波器傳輸函數(shù)的極點固定在原點，所以只能用較高的濾波器階數(shù)，來達到較高的選擇性；對于同樣的濾波器設計指標，相比于IIR濾波器，F(xiàn)IR濾波器要滿足

52、要求所需的濾波器階數(shù)是它的 5~10倍。結(jié)果，成本較高，信號延時也較大；如果按相同的選擇性和相同的線性要求來說，則IIR濾波器就必須加全通網(wǎng)絡進行相位矯正，同樣增加濾波器的階數(shù)、復雜性。</p><p>　　設計數(shù)字濾波器的任務就是尋求一個因果穩(wěn)定的線性時不變系統(tǒng)，并使系統(tǒng)函數(shù)H（z）具有指定的頻率特性。</p><p>　　IIR濾波器和FIR濾波器的設計方法完全不同。</p>

53、;<p>　　FIR濾波器通常采用間接法。常用的方法有窗函數(shù)法、頻率采樣發(fā)和切比雪夫等波紋逼近法。對于線性相位濾波器，經(jīng)常采用FIR濾波器。在MATLAB數(shù)字信號處理工具箱中提供了一些濾波器的函數(shù)，使FIR濾波器的運算更加方便快捷。在本論文中，我們主要采用fir1( )函數(shù)，此函數(shù)以經(jīng)典的方法實現(xiàn)加窗線性相位FIR數(shù)字濾波器的設計，可以很方便的設計出低通、高通、帶通、帶阻濾波器。</p><p>　

54、　IIR濾波器設計方法有間接法和直接法。</p><p><b>　　間接法：</b></p><p>　　根據(jù)濾波器設計要求，設計模擬原型低通濾波器，然后進行頻率變換，將其轉(zhuǎn)換為相應的模擬濾波器(高通、帶通等)，最后利用沖激響應不變法或雙線性變換法，將模擬濾波器數(shù)字化成相應的數(shù)字濾波器。原理框圖如6.1.1所示：</p><p><b&

55、gt;　　圖6.1.1</b></p><p>　　在本篇論文中，我們主要采用直接法來設計IIR數(shù)字濾波器。</p><p>　　以下函數(shù)為MATLAB中提供的相關函數(shù)，可以用于IIR和FIR濾波器的實現(xiàn)：</p><p>　?。?）卷積函數(shù)conv</p><p>　　調(diào)用格式：c=conv（a，b）</p>&l

56、t;p>　　功能描述：該函數(shù)主要計算兩向量a和b的卷積，可以直接用于對有限長信號采用FIR濾波器和濾波。</p><p>　?。?）函數(shù)filter</p><p>　　調(diào)用格式：y=filter（b，a，x）</p><p>　　功能描述：該函數(shù)采用數(shù)字濾波器對數(shù)據(jù)進行濾波，既可以用于IIR濾波器，也可以用于FIR濾波器。其中向量b和a分別表示系統(tǒng)函數(shù)的分子

57、、分母多項式的系數(shù)。如a=1，此時則表示FIR濾波器，否則就是IIR濾波器。該函數(shù)是利用所給出的向量b和a，對x中的數(shù)據(jù)進行濾波，結(jié)果放入向量y中。</p><p>　?。?）函數(shù)fftfilt</p><p>　　調(diào)用格式：y=fftfilt（b，x）</p><p>　　功能描述：該函數(shù)是利用基于FFT的重疊相加法對數(shù)據(jù)進行濾波，這種頻域濾波技術只對FIR濾波器

58、有效。該函數(shù)是通過向量b描述的濾波器x數(shù)據(jù)進行濾波。</p><p>　　在本篇論文中，主要采用fftfilt( )函數(shù)來實現(xiàn)FIR濾波器對語音信號的濾波。采用filter( )函數(shù)對IIR濾波器對語音信號的濾波。</p><p>　　6.2數(shù)字濾波器的設計步驟</p><p>　　不論是IIR濾波器還是FIR濾波器的設計都包括三個步驟：</p>&l

59、t;p>　　按照實際任務的要求，確定濾波器的性能指標。</p><p>　　用一個因果、穩(wěn)定的離散線性時不變系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)去逼近這一性能指標。根據(jù)不同的要求可以用IIR系統(tǒng)函數(shù)，也可以用FIR系統(tǒng)函數(shù)去逼近。</p><p>　　利用有限精度算法實現(xiàn)系統(tǒng)函數(shù)，包括結(jié)構(gòu)選擇、字長選擇等。</p><p>　　6.3有關濾波器的技術指標：</p>&

60、lt;p>　?。?）低通濾波器的性能指標：</p><p>　　fp=3400Hz，fs=3500Hz，As=80db ,Rp=1dB</p><p>　?。?）高通濾波器的性能指標：</p><p>　　fp=200Hz，fs=300Hz，As=80dB，Rp=1dB；</p><p>　?。?）帶通濾波器的性能指標：</p&g

61、t;<p>　　fp1=300Hz，fp2=3400hZ，fs1=200Hz，fs2=3500Hz，As=80dB，Rp=1dB</p><p><b>　　6.4具體設計</b></p><p>　?。?）IIR低通濾波器的設計 </p><p>　　圖6.4.1為IIR低通濾波器：</p><p>&l

62、t;b>　　圖6.4.1</b></p><p>　?。?）IIR高通濾波器的設計</p><p>　　圖6.4.2為IIR高通濾波器：</p><p><b>　　圖6.4.2</b></p><p>　?。?）IIR帶通濾波器的設計</p><p>　　圖6.4.3為IIR帶

63、通濾波器：</p><p><b>　　圖6.4.3</b></p><p>　?。?）FIR低通濾波器的設計</p><p>　　圖6.4.4為FIR低通濾波器：</p><p><b>　　圖6.4.4</b></p><p>　　（5）FIR高通濾波器的設計</p

64、><p>　　圖6.4.5為FIR高通濾波器：</p><p><b>　　圖6.4.5</b></p><p>　?。?）FIR帶通濾波器的設計</p><p>　　圖6.4.6為FIR帶通濾波器：</p><p><b>　　圖6.4.6</b></p><

65、;p>　　6.5使用濾波器對疊加噪聲的語音信號進行濾波</p><p>　?。?）IIR低通濾波器：</p><p>　　圖6.5.1為使用IIR低通濾波器對疊加噪聲的語音信號進行濾波分析結(jié)果：</p><p><b>　　圖6.5.1</b></p><p>　?。?）IIR高通濾波器</p>&l

66、t;p>　　圖6.5.2為使用IIR高通濾波器對疊加噪聲的語音信號進行濾波分析結(jié)果：</p><p><b>　　圖6.5.2</b></p><p>　?。?）FIR低通濾波器</p><p>　　圖6.5.3為使用FIR低通濾波器對疊加噪聲的語音信號進行濾波分</p><p><b>　　圖6.5.3

67、</b></p><p>　　從圖6.5.3中可以看出大于3400Hz的頻率成分幾乎被濾除干凈</p><p>　?。?）FIR高通濾波器</p><p>　　圖6.5.4為使用FIR高通濾波器對疊加噪聲的語音信號進行濾波分析結(jié)果：</p><p><b>　　圖6.5.4</b></p>&l

68、t;p><b>　　7.語音信號的回放</b></p><p>　　以上六種濾波器，通過對比濾波前后的語音信號時域波形以及頻域頻譜圖，可以知道各種濾波器的濾波效果。</p><p>　　語音信號經(jīng)過疊加噪聲后，在Matlab中我們可以調(diào)用函數(shù)sound( )對濾波前后的語音格式的文件進行播放。其調(diào)用格式有后面幾種：sound(y,Fs)，sound(y)和sou

69、nd(y,Fs,nbits)。通過對語音進行播放，很容易可以辨別語音信號的變化。</p><p>　　隨著當今電子行業(yè)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字濾波器逐漸吸引人們的關注。由于它具有高精度、高可靠性、可程控改變特性或復用、便于集成等優(yōu)點，它在語聲信號處理、圖像信號處理、醫(yī)學生物信號處理以及其他應用領域中都得到了廣泛的應用。在語音及數(shù)字系統(tǒng)中，任何信號處理器都可以看成是一個濾波器。濾波器的設計是語音處理的重要內(nèi)容，設計時需要根

70、據(jù)信號的特征以及所需滿足的功能來確定濾波器的類型、階數(shù)、截止頻率、衰減幅度等。，只有得到上述參數(shù)，我們才能有效地對信號進行處理，刪減無用信息，保留信號中的有用信息。</p><p><b>　　8.小結(jié)</b></p><p>　　經(jīng)過了一周的緊張忙碌，本次語音處理課程設計就在自己的原意與不愿意中結(jié)束了！面對著已經(jīng)結(jié)束的課程設計，一時間感慨頗多！</p>

71、<p>　　本次語音信號處理課程設計是本學期唯一的一個課程設計，由于個人在信息工程專業(yè)課方面不算太出色，尤其是對于MATLAB軟件的掌握上比較欠缺，因此為了能夠盡量更好的完成整個課程設計，在課程設計的完成過程中還是花費了很多功夫和時間的！</p><p>　　本次次課程設計主要目的是實現(xiàn)對于一段語音信號的分析，通過分析能夠更好的掌握語音信號處理的基本原理、基本概念以及基本方法等，整個課設過程中大體上主

72、要包含了以下幾個方面：</p><p>　　對于語音信號的采集與抽樣</p><p>　　對于語音信號的時域及頻域分析，其中包括對于原始信號的分析以及對于被噪聲污染信號的相關分析！</p><p><b>　　濾波器的設計</b></p><p>　　實現(xiàn)對于經(jīng)過濾波處理的語音信號的回放。</p><

73、p>　　整個課設過程中還是遇到很多困難的，首先最主要的就是感覺自己對于課堂上學習過的有關語音信號處理的相關知識掌握的不是太扎實，除了課堂上的學習外，像類似于濾波器的設計以及語音加噪處理這些知識在其余時間基本很少接觸，因此課設剛剛開始的時候有點無從下手的感覺，但是通過對于以前學習過的數(shù)字信號處理以及這學期學習的語音信號處理課程的復習，以及通過網(wǎng)絡查找的相關資料，自己終于能夠?qū)τ谡Z音信號處理有了稍微深入一點的了解，知道應該該從何入手！

74、</p><p>　　另外，讓自己在課程過程中比較郁悶的是自己對于MATLAB軟件實在是太不熟悉了，因為整個實驗過程中MATLAB軟件是最主要的工具，如果不能熟練的運用，難么是很難順利完成整個課程設計的任務的！因此自己再這幾天的課設過程中，再次溫習了一下MATLAB軟件的相關應用。同時，Praat語音處理軟件以及語音錄制軟件cool edit pro的熟練應用也是順利完成課設任務所必不可少的！</p>

75、<p>　　其它的一些小困難也不少，但是基本上只要能夠掌握好專業(yè)課的相關知識，同時能夠熟練使用這幾款軟件，基本上還是能夠完成課程設計的。雖然困難重重，但是當你真正經(jīng)過自己的努力完成了任務的時候，卻又真的很有成就感！即便在其中的很多地方還需要同學高手的指點或者查閱參考各種網(wǎng)絡資源！但最起碼自己在語音信號處理課程設計的過程中獲得了很大的提高！</p><p>　　這次課程設計真的讓我學到了很多，不僅僅是

76、在語音信號處理方面！更是在對待課程設計的態(tài)度方面！如果想要做好課程設計，完成要求的任務！無論困難與簡單！最重要的就是要有耐心，遇到困難要真正的研究！即便自己真的無法解決，但是在研究過程中就已經(jīng)增長了很多知識！僅僅一次課程設計給我們的不僅僅只是實現(xiàn)某些功能，完成某些任務，更是在這個課程設計過程中帶給我們的一些列收獲與理解！課程設計的過程更是一個讓我們不斷復習和不斷學習的過程。在這個過程中，我們要不斷的復習從前的知識，并且要深入的了解某些需

77、要的知識。這是我們課堂學習所得不到的體驗。同時我們也要不同的學習新的知識來盡量使自己的程序變得完美！</p><p><b>　　9.參考文獻</b></p><p>　?。?）王永琦.《MATLAB與音視頻技術》清華大學出版社 </p><p>　?。?）程佩青.《數(shù)字信號處理教程》清華大學出版社</p><p>