語音信號處理與濾波課程設計

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文檔簡介

1、　　《數(shù)字信號處理》　　課程設計報告　　題目：語音信號處理與濾波 　　專業(yè)：信息與計算科學 　　二〇一〇年一月八日</

2、p>　　一、課程設計目的　　綜合運用數(shù)字信號處理的理論知識進行頻譜分析和濾波器設計，通過理論推導得出相應結(jié)論，再利用MATLAB作為編程工具進行計算機實現(xiàn)，從而加深對所學知識的理解。　　二、課程設計基本要求及分組　　1、對知識點的掌握要求：<

3、/p>　?。?）熟悉離散信號和系統(tǒng)的時域特性。　?。?）掌握序列快速傅里葉變換FFT方法。　?。?）學會MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設計方法。　　（4）利用MATLAB對語音信號進行頻譜分析。　?。?）掌握MATLAB設計FIR和

4、IIR數(shù)字濾波器的方法。　　2、分組情況：　　組長：張鳳　　組員：張鳳、張志廣、李云、黃生涯、曾勝、沈呈潔　　分工情況：<p&g

5、t;　　張鳳：設計全過程的監(jiān)督及協(xié)助、部分源程序代碼的編寫和整個源程序代碼的整理。　　張志廣：語音信號的錄制以及對語音信號的采樣，F(xiàn)IR低通濾波器的設計。　　李云：FIR高通濾波器、FIR帶通濾波器的設計以及用此兩種濾波器對語音信號進行濾波。　　黃生涯：IIR低通濾波器、IIR高通濾波器的設計。

6、;　　曾勝：IIR帶通濾波器的設計和用此濾波器對語音信號進行濾波。　　沈呈潔：系統(tǒng)界面設置和用FIR低通濾波器對語音信號進行濾波。　　三、詳細設計過程　　1、問題描述：錄制一段自己的語音信號，取不同的數(shù)據(jù)點對語音信號進行頻譜分析；對所有數(shù)據(jù)進行插值和抽取

7、處理，改變抽樣率再對信號進行頻譜分析；設計FIR和IIR數(shù)字濾波器，并對被抽樣后的語音信號進行濾波，分析濾波后信號的時域和頻域特征，回放語音信號。　　2、詳細操作步驟和部分運行結(jié)果　?。?）采集語音信號：　　利用Windows下的錄音機，錄制一段自己的話音，時間控制在1s左右；然后在MATLAB軟件平臺下，利用函

8、數(shù)wavread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)，理解采樣頻率、采樣位數(shù)等概念。　　wavread函數(shù)調(diào)用格式如下：　　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。　　[y,fs,nbits]=wavread(file)，采樣值放在

9、向量y中，fs表示采樣頻率(Hz)，nbits表示采樣位數(shù)。　　y=wavread(file,N)，讀取前N點的采樣值放在向量y中。　　y=wavread(file,[N1，N2])，讀取從N1點到N2點的采樣值放在向量y中。　　采集語音的程序代碼：　　[x1,fs,nb

10、its]=wavread(‘e:\yy.wav’);　　sound(x1,fs,bits);　　y=fft(x1,1024);　　subplot(2,1,1); plot(x1); title(‘原始采樣后時域信號’);　　原始語音采樣后的的時域信號波形圖：</p&

11、gt;　　（2）對語音信號進行頻譜分析：　　在MATLAB中，利用函數(shù)fft對信號進行快速傅里葉變換，得到信號的頻譜特性。首先畫出語音信號的時域波形，然后對語音信號進行頻譜分析。　　程序代碼：　　[x1,fs,bits]=wavread(‘D:\yy.w

12、av’);　　y1=fft(x1,1024);　　f=fs*(0:511)/1024;　　figure(1)　　subplot(2,1,1); plot(f,abs(1:512))); title(’原始語音信號頻譜’);</p

13、>　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　subplot(2,1,2); plot(abs(y1(1:1024))); title(‘原始語音信號FFT頻譜’);　　xlabel('點數(shù)N');</p&

14、gt;　　ylabel('幅值');　　原始語音信號的頻率響應圖：　　原始語音信號頻譜和FFT轉(zhuǎn)換后的頻譜圖　?。?）設計數(shù)字濾波器和畫出頻率響應：　　根據(jù)語音信號的特點給出有關濾波器的性能指標：<p&g

15、t;　　低通濾波器性能指標：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100dB，Ap=1dB；　　高通濾波器性能指標：fc=4800Hz，fp=5000Hz，As=100dB，Ap=1dB；　　帶通濾波器性能指標：fp1=1200Hz，fp2=3000Hz，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB。</p&g

16、t;　　首先用窗函數(shù)法（矩形窗(Rectangular window)、三角窗(Triangular window)、漢寧窗(Hanning window)、海明窗(Hamming window)、布拉克曼窗(Blackman window)、切比雪夫窗(Chebyshev window)、巴特里特窗(Bartlett window)及凱塞窗(Kaiser window)。）設計上面要求的三種濾波器。在MATLAB

17、中，利用函數(shù)fir1設計FIR濾波器；然后再用雙線性變換法設計上面要求的三種濾波器，利用函數(shù)butte、cheby1和ellip設計IIR濾波器；最后，利用MATLAB中的函數(shù)freqz畫出各種濾波器的頻率響應。　　（4）低通濾波器的設計過程　　用窗函數(shù)法設計低通濾波器：　　程序代碼：</

18、b>　　fp=1000; fc=1200; As=100; Ap=1; fs=22050;　　wc=2*fc/fs; wp=2*fp/fs;　　N=ceil（(As-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;　　beta=0.1102*(As-8.7);

19、　　Win=Kaiser(N+1,beta);　　b=fir1(N,wc,Win);　　freqz(b,1,512,fs);　　運行結(jié)果如下圖：　　用雙線性變換法設計的低通濾波器:</p

20、>　　程序代碼：　　fp=1000; fc=1200; As=100; Ap=1; fs=22050;　　wc=2*fc/fs; wp=2*fp/fs;　　[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);<p

21、>　　[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);　　freqz(b,a,512,fs);　　程序運行結(jié)果如下圖：　?。?）高通濾波器的設計過程　　程序代碼：　　fp=5000; f

22、c=4800; As=100; Ap=1; fs=22050;　　wc=2*fc/fs; wp=2*fp/fs;　　[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);　　[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);　　freqz(b,a,512,fs);<

23、;/p>　　程序運行結(jié)果如下圖：　　（6）帶通濾波器的設計全過程　　程序代碼:　　fp1=1200;fp2=3000; fc1=1000; fc2=3200;As=100; Ap=1; fs=22050;

24、　wc=[2*fc1/fs,2*fc2/fs]; wp=[2*fp1/fs,2*fp2/fs];　　[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);　　[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);　　freqz(b,a,512,fs);

25、程序運行結(jié)果：　?。?）IIR濾波器的設計　　IIR低通濾波器：　　IIR高通濾波器： 　　IIR帶通濾波器：　　（8）用濾波器對信號

26、進行濾波　　比較兩種濾波器性能，然后用性能好的濾波器對采集的信號進行濾波。在MATLAB中，F(xiàn)IR濾波器利用函數(shù)fftfilt對信號進行濾波，IIR濾波器利用函數(shù)filter對信號進行濾波。　?。?）比較濾波前后語音信號的波形及頻譜，在同一個窗體中畫出濾波前后的波形圖:　　FIR低通濾波器濾波前后的波形圖：<

27、;/p>　　FIR高通濾波器濾波前后的波形圖：　　FIR帶通濾波器濾波前后的波形圖：　　IIR低通濾波器濾波前后的波形圖:　　IIR高通濾波器濾波前后的波形圖：　　IIR帶通濾波器濾波前后的波形圖：

28、（10）回放語音信號　　在MATLAB中，函數(shù)sound可以對聲音進行回放。其調(diào)用格式為　　sound(x,fs,bits)，可以感覺濾波前后的聲音有變化。　　（11）設計系統(tǒng)界面　　在所設計的系統(tǒng)界面上可以選擇濾波器的類型，輸入濾波器的參數(shù)，顯示濾波器的頻率響應，選擇信

29、號等。　　界面如下圖所示：　　四、調(diào)試分析　　1、A．用窗函數(shù)法設計低通濾波器中，語句N=ceil(As-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;出錯，將其改為N=ceil((As-7.95)/(14.36*(wc-wp)/

30、2))+1;即可。　　2、在帶通濾波器的設計中程序出現(xiàn)如下錯誤：??? Undefined function or variable 's'.　　經(jīng)過調(diào)試分析，觀察后發(fā)現(xiàn)是書寫錯誤，將語句wp=[2*fp1/fs,2*fp2/s];改成wp=[2*fp1/fs,2*fp2/fs];即可<b&

31、gt;　　五、結(jié)果分析　　1、題目要求最大衰減Ap=1dB，fp=1000Hz，由圖可看出基本符合，而最小衰減As=100dB，fc=1200Hz，基本符合。　　2、濾波前后的頻譜分析：由于所取的采樣點數(shù)比較大，濾波前后的頻譜比較相近，但仔細對比仍然可以看出下圖的結(jié)果濾掉了高頻的成分。　　3、

32、題目要求最大衰減Ap=1dB，fp=5000Hz，由圖可看出，基本符合，而最小衰減As=100dB，fc=4800Hz，也基本符合。　　4、濾波前后的頻譜分析:由圖明顯可以看出，此濾波器將低頻成分濾掉了。　　5、題目要求最大衰減Ap=1dB時 ,fp1=1000Hz，fp2=3200Hz，由圖可看出，基本符合，而最小衰減As=100dB時,fc1=100

33、0Hz，fc2=3200Hz，基本符合。　　6、濾波前后的頻譜分析：該濾波器將低頻成分和高頻成分都濾掉了，只剩下通帶里的頻率。　　7、選用凱澤窗設計方法，濾波器的幅度和相位響應滿足設計的指標但濾波器長度（N=708）太長，實現(xiàn)起來很困難，主要原因是濾波器的指標太苛刻，因此，一向不用窗函數(shù)法設計這種類型的濾波器。在雙線性變換法的設計中選用橢圓函數(shù)設計，濾波

34、器的幅度和相位均滿足設計的要求。　　六、心得體會　　通過一學期的數(shù)字信號處理的學習，在這次做課程設計的過程中，真的發(fā)現(xiàn)自己沒學到啥東西，所以導致做的過程中困難重重，拿著課本只好重頭看，通過網(wǎng)上查資料，同學之間的相互合作，最終我們還是戰(zhàn)勝了困難，順利完成了此次的課程設計。我深深的體會到了知識的重要性，不管是為了應付考試

35、還是怎么樣也好，對于自身的幫助還是很大的，整整兩天坐在電腦面前的功夫沒有白費，我還是收獲了很多，對于Matlab軟件的使用也更加熟悉了。　　一年之計在于春，而我們一學期的學習就在于這次課程設計了，我覺得這才是真正學到知識的，也鍛煉了自己的動手實踐能力，耐心和毅力。學會團結(jié)，才能把事情做得更好。　　七、參考文獻和附錄&

36、lt;/p>　　[1]丁美玉，高西全數(shù)字信號處理2版。西安：西安電子科技大學出版社，2001　　[2]懷琛數(shù)字信號處理教程——MATLAB釋疑與實現(xiàn)。北京：電子工業(yè)出版社，2004　　[3]王宏 MATLAB6.5及其在信號處理中的應用。北京：清華大學出版社，2004　　[4]劉順

37、蘭，吳杰數(shù)字信號處理。西安：西安電子科技大學出版社，2003　　附錄：　　源程序代碼：　　b=menu('請選擇選項','原始信號采樣后時域圖和頻譜圖','FIR濾波器','IIR

38、濾波器','退出');　　if b==4　　b==0;　　end　　if b==1</p&

39、gt;　　temp=menu('請選擇選項','播放原始語音','原始語音時域圖和頻率響應圖','原始語音頻譜圖及做FFT變換后頻譜圖','返回');　　if temp==1　　voice;

40、　　main;　　else if temp==2　　pingpu;　　main;　　else main;<p

41、>　　end　　else if b==2　　temp==1　　FIR_LP;　　main;

42、　　else if temp==2　　FIR_HP;　　main;　　else if temp==3　　FIR_BP;

43、　　main;　　else　　main;　　end　　else if b==3

44、　　temp=menu('請選擇選項','IIR低通濾波器','IIR高通濾波器','IIR帶通濾波器','返回');　　if temp==1　　IIR_LP;

45、;　　main;　　else if temp==2　　IIR_HP;　　main;　　else if temp==3

46、　　IIR_BP;　　main;　　else　　main;　　end<

47、p>　　end　　fs=22050;　　x1=wavread('D:\yy.wav');　　wp1=2*pi*1200/fs;wp2=2*pi*3000/fs;　　ws1=2

48、*pi*1000/fs;ws2=2*pi*3200/fs;　　Rp=1;　　Rs=100;　　wn=(wp1+ws1)/2;ws=(wp2+ws2)/2;　　wdelta=wp1-ws1;<

49、/p>　　N=ceil(8*i/wdelta);　　wn=[wp,ws];　　[b,a]=firl(N,wn/pi,'bandpass');　　figure(1)　　freqz(b,a,51

50、2);　　title('FiR帶通濾波器');　　f1=filter(b,a,x1);　　figure(2)　　y1=fft(f1,1024);　　y2=fft(x1,1024

51、);　　subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512)));title('FIR帶通濾波器濾波前的頻譜')；　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　subplot(2,1

52、,2);plot(f,abs(y1(1:512)));title('FIR帶通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　fs=22050;

53、;　　x1=wavread('D:\yy.wav');　　wp=2*pi*5000/fs;　　ws=2*pi*4800/fs;　　Rp=1;　　Rs=100;

54、　　wdelta=wp-ws;　　N=ceil(8*pi/wdelta);　　wn=(wp+ws)/2;　　[b,a]=firl(N,wn/pi,'high');　　figure(1)</p&

55、gt;　　freqz(b,a,512);title('FIR高通濾波器'）;　　f2=filter(b,a,x1);　　figure(2)　　y1=fft(f1,1024);　　y2=fft(x1

56、,1024);　　subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512)));title('FIR高通濾波器濾波前的頻譜')；　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　subplo

57、t(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512)));title('FIR高通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　fs=10000;<

58、;p>　　x1=wavread('D:\yy.wav');　　wp=2*pi*1000/fs;　　ws=2*pi*1200/fs;　　Rp=1;　　Rs=100;</p

59、>　　wdelta=ws-wp;　　N=ceil(8*pi/wdelta);　　wn=(wp+ws)/2;　　[b,a]=firl(N,wn/pi,hamming(N+1));　　figure(1)<

60、/p>　　freqz(b,a,512);title('FIR低通濾波器'）;　　f1=filter(b,a,x1);　　figure(2)　　y1=fft(f1,1024);　　y2=fft

61、(x1,1024);　　subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512)));title('FIR低通濾波器濾波前的頻譜')；　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　sub

62、plot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512)));title('FIR低通濾波器濾波后的頻譜')　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　fs=22050;

63、　　x1=wavread('D:\yy.wav');　　Ts=1/fs;R1=30;　　fb1=1200;fb2=3000;fc1=1000;fc2=3200;fs=22050;　　w1=2*fb1*pi/fs;w2=2*fc1*pi/fs;<p&g

64、t;　　w3=2*fb2*pi/fs;w4=2*fc2*pi/fs;　　wp=[w1,w3];ws=[w2,w4];　　Rp=1;　　Rl=100;　　wp1=2/Ts*tan(wp/2);ws1

65、=2/Ts*tan(ws/2);　　[N,wn]=cheb2ord(wp1,ws1,Rp,Rl,'s');　　[Z,P,K]=cheb2ap(N,R);　　[Bap,Aap]=zpwtf(Z,P,K);　　[b,a]=Ip2bp(Bap,Aap,2100*

66、2*pi,1800*2*pi);　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);　　[H,W]=freqz(bz,az);　　figure(1)　　plot(w*fs/(2*pi),abs(H))<

67、p>　　grid　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('頻率響應幅度');　　title('IIR帶通濾波器')　　fl=filter(bz,az,x1);<

68、/p>　　figure(2)　　y1=fft(f1,1024);　　y2=fft(x1,1024);　　subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1;512)));title('IIR帶通濾波器濾波前的頻譜');&l

69、t;/p>　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1;512)));title('IIR帶通濾波器濾波后的頻譜');　　xlabel('頻率/

70、Hz');　　ylabel('幅值');　　fs=22050;　　x1=wavread('D:\yy.wav');　　Ts=1/fs;R1=50;　　w

71、p=2*pi*5000/fs;　　ws=2*pi*4800/fs;　　Rp=1;　　Rl=100;　　wp1=2/Ts*tan(wp/2);ws1=2/Ts*tan(ws/2);

72、;　　[N,wn]=chebyord(wp1,ws1,Rp,Rl,'s');　　[Z,P,K]=chebyap(N,R);　　[Bap,Aap]=zpwtf(Z,P,K);　　[b,a]=Ip2bp(Bap,Aap,2100*2*pi,1800*2*pi);

73、;　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);　　[H,W]=freqz(bz,az);　　figure(1)　　plot(w*fs/(2*pi),abs(H))　　grid</

74、b>　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('頻率響應幅度');　　title('IIR高通濾波器')　　fl=filter(bz,az,x1);

75、;　　figure(2)　　y1=fft(f1,1024);　　y2=fft(x1,1024);　　subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1;512)));title('IIR高通濾波器濾波前的頻譜');　　xlab

76、el('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1;512)));title('IIR高通濾波器濾波后的頻譜');　　xlabel('頻率/Hz');<

77、p>　　ylabel('幅值');　　fs=22050;　　x1=wavread('D:\yy.wav');　　Ts=1/fs;R1=10;　　wp=2*pi*1000/fs;

78、　　ws=2*pi*1200/fs;　　Rp=1;　　Rl=100;　　wp1=2/Ts*tan(wp/2);ws1=2/Ts*tan(ws/2);　　[N,wn]=butt

79、ord(wp1,ws1,Rp,Rl,'s');　　[Z,P,K]=buttap(N,R);　　[Bap,Aap]=zpwtf(Z,P,K);　　[b,a]=Ip2bp(Bap,Aap,2100*2*pi,1800*2*pi);　　[bz,az]=bilin

80、ear(b,a,fs);　　[H,W]=freqz(bz,az);　　figure(1)　　plot(w*fs/(2*pi),abs(H))　　grid

81、　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('頻率響應幅度');　　title('IIR低通濾波器')　　fl=filter(bz,az,x1);　　figure(2)</

82、p>　　y1=fft(f1,1024);　　y2=fft(x1,1024);　　subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1;512)));title('IIR低通濾波器濾波前的頻譜');　　xlabel('頻率/Hz');</p&

83、gt;　　ylabel('幅值');　　subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1;512)));title('IIR低通濾波器濾波后的頻譜');　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值')

84、;　　[x1,fs,bits]=wavread(‘D:\yy.wav’);　　y1=fft(x1,1024);　　f=fs*(0:511)/1024;　　figure(1)　　subplot(

85、2,1,1); plot(f,abs(1:512))); title(’原始語音信號頻譜’);　　xlabel('頻率/Hz');　　ylabel('幅值');　　subplot(2,1,2); plot(abs(y1(1:1024))); title(‘原始語音信號FFT頻譜’)

86、;　　xlabel('點數(shù)N');　　ylabel('幅值');　　[x1,fs,bits]=wavread(‘D:\yy.wav’);　　sound(x1,fs);　　plot(x1);title

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