基于matlab的混響效果設(shè)計課程設(shè)計

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文檔簡介

1、　　通信系統(tǒng)課程設(shè)計報告　　混響效果的設(shè)計　　目錄　　摘要- 3 -　　Abstract- 4 -<p&

2、gt;　　1.引言 - 5 -　　3.設(shè)計思路- 5 -　　4.設(shè)計原理- 7 -　　4.1混響和延時的基本原理- 7 -　　4.1.2延時- 8 -　　4.2離散傅立葉變換- 8 -

3、　　4.3濾波器設(shè)計- 9 -　　4.3.1特殊濾波器的系統(tǒng)函數(shù)- 9 -　　4.3.2濾波函數(shù)filter- 9 -　　5.設(shè)計步驟- 9 -　　5.1讀取3s的語音信號- 9 -　　5.2對語音信號

4、進行采樣- 10 -　　5.3對采樣后的信號延時- 10 -　　5.4對信號進行混響- 11 -　　5.5三種混響器的設(shè)計并對信號進行處理- 11 -　　5.5.1無限回聲混響器- 11 -　　5.5.2多重回聲混響器

5、- 11 -　　5.5.3全通結(jié)構(gòu)的混響器- 12 -　　5.5.4經(jīng)混響器處理后信號的時域波形和頻譜圖- 12 -　　6. 運行結(jié)果- 12 -　　6.1.原始信號時域波形和頻譜圖- 12 -　　6.2采樣后信號的時域波

6、形和頻譜圖- 13 -　　6.3對采樣后信號延時時域波形和頻譜圖- 13 -　　6.4混響后時域波形和頻譜圖- 14 -　　6.5原始信號時域波形及頻譜圖和混響后的對比- 15 -　　6.6信號經(jīng)過無限個混響器時域波形和頻譜圖- 16 -

7、　　6.7信號經(jīng)過多重回聲混響器時域波形和頻譜圖- 16 -　　6.8信號經(jīng)過全通結(jié)構(gòu)混響器時域波形和頻譜圖- 17 -　　7.總結(jié)- 18 -　　參考文獻- 18 -　　附錄- 18 -

8、;　　混響效果的設(shè)計　　摘要　　語音信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術(shù)和語音學(xué)知識對語音信號進行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)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。

9、　　Matlab語言是一種數(shù)據(jù)分析和處理功能十分強大的計算機應(yīng)用軟件，它可以將聲音文件變換為離散的數(shù)據(jù)文件，然后利用其強大的矩陣運算能力處理數(shù)據(jù)，如數(shù)字濾波、傅里葉變換、時域和頻域分析、聲音回放以及各種圖的呈現(xiàn)等，它的信號處理與分析工具箱為語音信號分析提供了十分豐富的功能函數(shù)，利用這些功能函數(shù)可以快捷而又方便地完成語音信號的處理和分析以及信號的可視化，使人機交互更加便捷。信號處理是Matlab重要應(yīng)用的領(lǐng)域之一。<

10、;/p>　　本課程設(shè)計基于Matlab分析wav聲音文件頻譜與聲音的關(guān)系。通過采集一段聲音進行頻譜分析等處理，然后設(shè)計數(shù)字濾波器處理這個原始聲音的wav文件,并比較濾波以后輸出聲音信號與原聲音信號的異同。　　關(guān)鍵詞：matlab；語音信號；延時；混響；濾波器　　Abstract</p

11、>　　Speech signal processing is the study of digital signal processing technology and phonetics knowledge of the voice signal processing of the emerging discipline, is one of the core technology of the faste

12、st growing field of scientific research. Voice transmission of information is human is the most important and effective exchange of information in the form most commonly used and most convenient.　　Th

13、e Matlab language is a very powerful computer application software in a data analysis and processing functions, it can transform the sound files for discrete data files, and then use its powerful matrix operations capabl

14、e of handling data, such as digital filtering, Fourier transform, domain and frequency domain analysis, voice playback, as well as a variety of map showing the signal processing and analysis toolkit for speech signal ana

15、lysis provides a very rich feature function, the use of th　　This course is designed based on Matlab analysis of the spectrum, the relationship between sound of wav sound files. Through the collection

16、 of individuals a sound spectrum analysis, processing, and then design the digital filter, the original sound wav files, and compare similarities and differences of the output audio signal with the original sound signal

17、after the filter.　　Keywords :matlab; voice signal; delay; reverb; filter　　1.引言 　　語音信號處理是一門比較實用的電子工程的專業(yè)課程，語音是人類獲取信息的重要來源和利用信息的重要手段。通過語

18、言相互傳遞信息是人類最重要的基本功能之一。語言是人類特有的功能，它是創(chuàng)造和記載幾千年人類文明史的根本手段，沒有語言就沒有今天的人類文明。語音是語言的聲學(xué)表現(xiàn)，是相互傳遞信息的最重要的手段，是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。　　近年來,隨著計算機及大規(guī)模數(shù)字集成電路的迅速發(fā)展,語音數(shù)字信號處理得到了相應(yīng)的發(fā)展。語音信號分析模擬、語音合成、語音識別等的研究已較成熟。、各種聲碼器、

19、聲控器、語聲識別系統(tǒng)、語聲合成器等已逐漸有商品出現(xiàn)。　　2.設(shè)計要求　?。?）選擇錄制一段語音信號作為分析對象。　?。?）對選擇的語音進行頻譜分析。　?。?）在時域用數(shù)字信號處理方法對信號加入三種混響，再分析其頻譜。

20、;　?。?）并與原始信號進行對比。　　3.設(shè)計思路　　4.設(shè)計原理 　　4.1混響和延時的基本原理　　4.1.1混響

21、　　聲音是通過媒質(zhì)傳入人的聽覺器官的。媒質(zhì)，既是聲音的傳播途徑，也是聲音的載體。用一個日常生活中司空見慣的例子來說，媒質(zhì)，就像湖中傳遞波浪的湖水。在平靜的湖面投人一塊石子，石子擊起水波，波紋越來越大，水波越傳越遠(yuǎn)。這湖水，就是傳播水波的媒質(zhì)。聲音也仿佛如此:當(dāng)某一聲源發(fā)音，空氣中聲波的震蕩就會改變周圍空氣的靜止?fàn)顟B(tài)，使之形成時而壓縮，時而稀疏的前進波，聲波就這樣不斷地散發(fā)開去，傳播聲音的媒質(zhì)就是空氣。</p&

22、gt;　　在閉室中，當(dāng)聲源發(fā)出一個聲音信號(例如是一個脈沖聲信號)時，位于室內(nèi)任何一點的聽者所接收到的聲音中，應(yīng)包含兩部分成份，一部分是由聲源直接傳到聽者的聲音，我們稱其為“直達聲”。另一部分是聲波傳到墻壁或障礙物處反射出的聲音，其中有一些被聽者接收到，另外一些又會傳到其它墻壁處再次發(fā)生反射，反射后的聲音中又有一些被聽者接收到，類似地持續(xù)下去，將聽者接收到的這部分聲音，統(tǒng)稱為“反射聲”。從時間上看，反射聲較直達聲落

23、后(或稱為延遲聲)，從能量角度看，由于每經(jīng)一次反射都會有部分能量被吸收，因此反射聲是一系列能量逐漸衰減的延遲聲。　　數(shù)字混響可以通過用人工創(chuàng)作的回音并將它加入原始信號里，從而把隔音錄音室里錄制的聲音轉(zhuǎn)換為一種自然的聲音形式；回音可以簡單地由延遲單元產(chǎn)生。　　混響效果主要是用于增加音源的融合感。自然音源的延時聲陣列非常密集、復(fù)雜，所以模擬混響效果的程序也復(fù)

24、雜多變。常見參數(shù)有以下幾種：　?。?）混響時間：能逼真的模擬自然混響的數(shù)碼混響器上都有一套復(fù)雜的程序，其上雖然有很多技術(shù)參數(shù)可調(diào)，然而對這些技術(shù)參數(shù)的調(diào)整都不會比原有的效果更為自然，尤其是混響時間。　?。?）高頻滾降：此項參數(shù)用于模擬自然混響當(dāng)中，空氣對高頻的吸收效應(yīng)，以產(chǎn)生較為自然的混響效果。一般高頻混降的可調(diào)范圍為0.1~1.0。此值較高時，混響效果

25、也較接近自然混響；此值較低時，混響效果則較清澈。　?。?）擴散度：此項參數(shù)可調(diào)整混響聲陣密度的增長速度，其可調(diào)范圍為0~10，其值較高時，混響效果比較豐厚、溫暖；其值較低時，混響效果則較空曠、冷僻。　?。?）預(yù)延時：自然混響聲陣的建立都會延遲一段時間，預(yù)延時即為模擬次效應(yīng)而設(shè)置。　　（5）聲陣密度：此項參數(shù)可調(diào)整

26、聲陣的密度，其值較高時，混響效果較為溫暖，但有明顯的聲染色；其值較低時，混響效果較深邃，切聲染色也較弱。　?。?）頻率調(diào)制：這是一項技術(shù)性的參數(shù)，因為電子混響的聲陣密度比自然混響稀疏，為了使混響的聲音比較平滑、連貫，需要對混響聲陣列的延時時間進行調(diào)制。此項技術(shù)可以有效的消除延時聲陣列的段裂聲，可以增加混響聲的柔和感。　?。?）調(diào)治深度：指上述調(diào)頻電路的調(diào)

27、治深度。　　4.1.2延時　　延時就是將音源延遲一段時間后，再欲播放的效果處理。依其延遲時間的不同，可分別產(chǎn)生合唱、鑲邊、回音等效果。　　當(dāng)延遲時間在3~35ms之間時人耳感覺不到滯后音的存在，并且他與原音源疊加后，會因其相位干涉而產(chǎn)生"梳狀濾波"效應(yīng)，這

28、就是鑲邊效果。如果延遲時間在50ms以上時，其延遲音就清晰可辨，此時的處理效果才是回音?；匾籼幚硪话愣际怯糜诋a(chǎn)生簡單的混響效果。　　延時、合唱、鑲邊、回音等效果的可調(diào)參數(shù)都差不多，具體有以下幾項：　　延時時間（Dly），即主延時電路的延時時間調(diào)整。　　反饋增益（FB Gain），即延時反饋的增益控制。</p

29、>　　反饋高頻比（Hi Ratio），即反饋回路上的高頻衰減控制。　　調(diào)制頻率（Freq），指主延時的調(diào)頻周期。　　調(diào)制深度（Depth），指上述調(diào)頻電路的調(diào)制深度。　　高頻增益（HF），指高頻均衡控制。　　預(yù)延時（Ini Dly），指主延時電

30、路預(yù)延時時間調(diào)整。　　均衡頻率（EQ F），這里的頻率均衡用于音色調(diào)整，此為均衡的中點頻率選擇。　　由于延時產(chǎn)生的效果都比較復(fù)雜多變，如果不是效果處理專家，建議使用設(shè)備提供的預(yù)置參數(shù)，因為這些預(yù)置參數(shù)給出的處理效果一般都比較好。　　4.2離散傅立葉變換　　在MATLAB的

31、信號處理工具箱中函數(shù)FFT和IFFT用于快速傅立葉變換和逆變換。下面介紹這些函數(shù)。　　函數(shù)FFT用于序列快速傅立葉變換。　　函數(shù)的一種調(diào)用格式為 y=fft(x) （式4-1）　　其中，x是序列，y是序列的

32、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立葉變換算法，計算速度較慢。　　函數(shù)FFT的另一種調(diào)用格式為 &

33、#160; y=fft(x,N) （式4-2）　　式中，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。　　經(jīng)函數(shù)fft求得的序列y一般是復(fù)序列，通常要求其幅

34、值和相位。MATLAB提供求復(fù)數(shù)的幅值和相位函數(shù)：abs，angle，這些函數(shù)一般和FFT同時使用。　　用MATLAB工具箱函數(shù)fft進行頻譜分析時需注意：　　（1）函數(shù)fft返回值y的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對稱性。　　（2) 頻率計算。　?。?)

35、作FFT分析時，幅值大小與FFT選擇點數(shù)有關(guān)，但不影響分析結(jié)果。　　4.3濾波器設(shè)計　　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(yù)定的要求對信號進行變換。　　數(shù)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

36、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(yù)定的形式變化。　　4.3.1特殊濾波器的系統(tǒng)函數(shù)　　無限個回聲濾波器的系統(tǒng)函數(shù):　　H(z)= <1 （式4-3）　　多重回聲濾

37、波器的系統(tǒng)函數(shù) ：　　H(z)= <1 （式4-4）　　全通結(jié)構(gòu)的混響器的系統(tǒng)函數(shù):　　H(z)= <1 （式4-5）　　4.3.2濾波函數(shù)filter&l

38、t;p>　　系統(tǒng)還是離散時間LTI系統(tǒng)，系統(tǒng)對輸入信號的響應(yīng)，實質(zhì)上就是對輸入信號從頻域角度，無論是連續(xù)時間LTI的頻譜進行不同選擇處理的過程，這個過程稱為濾波。因此，在MATLAB的信息處理工具箱中，提供了一維濾波器函數(shù)filter和二維濾波器函數(shù)filter2。 　　函數(shù)filter的調(diào)用格式為 y=fi

39、lter(b,a,x) （式4-6）　　該格式采用數(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、分母多項式的系數(shù)，若a＝1，此時表示FIR濾波器，否則就是IIR濾波器。該函數(shù)是利用給出的向量b和a，對x中的數(shù)據(jù)進行濾波，結(jié)果放入向量y。　　5.設(shè)計步驟</b

40、>　　5.1讀取3s的語音信號　　x1=wavread('yuying111.wav'); %讀取信號　　[x,fs,bits]=wavread('yuying111.wav',[1024 5120]);　　x=

41、x(:,1); %只取單聲道　　sound(x,fs,bits);　　X=fft(x,32000);　　magX=abs(X);　　angX=angle(X);　　figure(1);

42、;　　subplot(2,1,1);plot(x);title('原始信號波形');　　subplot(2,1,2);plot(X); title('原始信號頻譜');　　5.2對語音信號進行采樣　　[x,fs,bits]=wavread('yuyin

43、g111.wav',[10000 40000]);　　x=x(:,1); %只取單聲道　　sound(5*x,fs); %對聲音的回放　　n1=0:2000;　　N=size(x,1);

44、　Y=fft(x,32000); %對信號做32000點FFT變換　　figure(2);　　subplot(2,1,1);plot(x);title('采樣后信號的時域波形');　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),Y(1:1000)); title('采

45、樣后信號的頻譜圖'); %信號幅度　　5.3對采樣后的信號延時　　z1=[zeros(1000,1);x]; %對信號進行延時　　z2=[zeros(2000,1);x];　　z3=[zeros(3000,1);x];&

46、lt;p>　　Z1=fft(z1,32000);　　Z2=fft(z2,32000);　　Z3=fft(z3,32000);　　figure(3); 　　subplot(3,1,1);plo

47、t(z1); title('延時后的時域圖1'); %畫出延時后的信號時域圖 　　subplot(3,1,2);plot(z2); title('延時后的時域圖2');　　subplot(3,1,3);plot(z3); title('延時后的時域圖3'); <p

48、>　　figure(4)　　subplot(3,1,1);plot(n1(1:1000),Z1(1:1000));title('延時后的頻譜圖1'); %延時后的信號頻譜圖　　subplot(3,1,2);plot(n1(1:1000),Z2(1:1000));title('延時

49、后的頻譜圖2'); 　　subplot(3,1,3);plot(n1(1:1000),Z3(1:1000));title('延時后的頻譜圖3'); 　　5.4對信號進行混響　　x1=[x;zeros(1000,1)]; %使語音信號與延時后信號同等長度&l

50、t;/p>　　x2=[x;zeros(2000,1)];　　x3=[x;zeros(3000,1)];　　y1=x1+z1; %信號的混響　　y2=x2+z2;<

51、p>　　y3=x3+z3;　　sound(y1,fs,bits);　　sound(y2,fs,bits);　　sound(y3,fs,bits);　　figure(5);　　subplo

52、t(3,1,1);plot(y1); title('混響的時域圖1'); %混響時域圖　　subplot(3,1,2);plot(y2); title('混響的時域圖2');　　subplot(3,1,3);plot(y3); title('混響的時域圖3');<p&g

53、t;　　Y1=fft(y1,32000); %對混響信號FFT變換　　Y2=fft(y2,32000); 　　Y3=fft(y3,32000);　　figure(6);　　subplot(3,1,1);plot

54、(n1(1:1000),Y1(1:1000)); title('混響的頻譜圖1'); %混響頻譜圖　　subplot(3,1,2);plot(n1(1:1000),Y2(1:1000)); title('混響的頻譜圖2'); 　　subplot(3,1,3);plot(n1(1:1000),Y3(1:1000));

55、title('混響的頻譜圖3'); 　　5.5三種混響器的設(shè)計并對信號進行處理　　5.5.1無限回聲混響器　　a=0.05; %a取小于等于1　　Bz=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1

56、]; %分子的系數(shù)　　Az=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-a]; %分母的系數(shù)　　yy1=filter(Bz,Az,z1); %濾波器進行濾波　　YY1=fft(yy1,32000); %經(jīng)無限回聲濾波器后的信號做3

57、2000點的FFT變換　　5.5.2多重回聲混響器　　a=0.05; %a取小于等于1　　N=5　　Bz1=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.5^N] %分

58、子的系數(shù)　　Az1=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.5]; %分母的系數(shù)　　yy2=filter(Bz1,Az1,z1); %濾波器進行濾波　　YY2=fft(yy2,32000); %經(jīng)多重回聲濾波器后的信號做32000點的FFT變換&l

59、t;/p>　　5.5.3全通結(jié)構(gòu)的混響器　　a=0.05; %a取小于等于1　　Bz1=[a,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]; %分子的系數(shù)　　Az1=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,a]

60、; %分母的系數(shù)　　yy3=filter(Bz1,Az1,z1); %濾波器進行濾波　　YY3=fft(yy3,32000); %經(jīng)全通結(jié)構(gòu)的混響器后的信號做32000點的FFT變　　sound(yy1,fs,bits);<p

61、>　　sound(yy2,fs,bits);　　sound(yy3,fs,bits)　　5.5.4經(jīng)混響器處理后信號的時域波形和頻譜圖　　figure(8); 　　subplot(2,1,1);plot(yy1); title('無限個回聲濾波器時域圖

62、9;); %無限回聲濾波器時域波形　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY1(1:1000)); title('無限個回聲濾波器頻譜圖 '); %無限回聲濾波器頻譜圖　　figure(9)　　subplot(2,1,

63、1);plot(yy2); title('多重回聲濾波器的時域圖') %多重回聲濾波器的混響器時域波形　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY2(1:1000)); title('多重回聲濾波器的頻譜圖') %多重回聲濾波器的頻譜圖　　figure(10)&l

64、t;p>　　subplot(2,1,1);plot(yy3); title('全通結(jié)構(gòu)濾波器的時域圖') %全通結(jié)構(gòu)的混響器時域波形　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY3(1:1000)); title('全通結(jié)構(gòu)濾波器的頻譜圖') %全通結(jié)構(gòu)的混響器頻譜圖

65、;　　6.運行結(jié)果　　6.1.原始信號時域波形和頻譜圖　　圖6.1原信號時域波形和頻譜圖　　6.2采樣后信號的時域波形和頻譜圖　　圖6.2采樣后信號的時域波形及頻譜　　6.3對采樣后信號延時時域波形和頻譜圖&l

66、t;/p>　　圖6.3延時后的時域波形　　圖6.4 延時后的頻譜圖　　分析：（1）從時域上看，延時后的波形向右移動。　?。?）從頻譜圖上看，幅值上幾乎不變。　　6.4混響后時域波形和頻譜圖　　圖6.5混

67、響后時域圖　　圖6.6 混響后的頻譜　　分析：（1)從時域上看，混響之后時域波形發(fā)生了一定變化，主要是幅度有一定變化。　?。?)從頻譜圖上看，混響后頻譜有上下跳動，其幅值有一定改變，部分地方跳動較明顯。　　6.5原始信號時域波形及頻譜圖和混響后的對比

68、　　圖6.7原信號與混響信號的對比　　6.6信號經(jīng)過無限個混響器時域波形和頻譜圖　　圖6.8無限回聲混響器處理信號　　分析：（1）從時域上看，波形與濾波前的波形大體相同，幅度上有微小變化；　?。?）) 從頻譜圖上看，幅度有變化，且曲線相對于濾波前總體

69、有向上變化的趨勢。　　6.7信號經(jīng)過多重回聲混響器時域波形和頻譜圖　　圖6.9多重回聲混響器處理信號　　分析：（1）從時域上看，波形變化大，而經(jīng)多重回聲濾波器之后，其時域波形延長了。　?。?）從頻譜圖上看，幅值總體減小。　　6.8

70、信號經(jīng)過全通結(jié)構(gòu)混響器時域波形和頻譜圖　　圖6.10全通結(jié)構(gòu)混響器處理信號　　分析：（1）從時域上看，波形與濾波前的波形大體相同，幅度上有微小變化；　?。?）從頻譜圖上看，幅值略微減小，曲線總體趨勢向下。　　7.總結(jié)

71、;　　通過此次的課程設(shè)計，我對語音信號的延時和混響有了進一步的認(rèn)識，能明白其的原理，特別是對多重回聲濾波器、全通混響器等幾種特別特殊濾波器的系統(tǒng)函數(shù)和編程實現(xiàn)都有一定了解。此次的課設(shè)過程中，把它與我們所學(xué)的專業(yè)知識數(shù)字信號處理聯(lián)系在一起，進一步的加深了對數(shù)字信號處理的相關(guān)知識的學(xué)習(xí)。　　在設(shè)計的過程中，由于對所涉及的幾種特殊濾波器之前沒有接觸過，所以遇到了很大的困難，而且關(guān)

72、于在數(shù)字處理中，對語音信號里加入延時和混響的的資料都非常的少，這給開始的設(shè)計帶來了很大的麻煩。經(jīng)過各方面的搜索，最終通過在網(wǎng)上查詢得出了設(shè)計的方案。　　這次的課設(shè)中，在多次的編程調(diào)試過程中，我對 matlab的掌握更加的熟練了。作為電子信息工程專業(yè)的學(xué)生，熟練的使用matlab軟件對我們來說是很重要的技能。　　此次的綜合課設(shè)，涉及的知識較廣，也有一定的難

73、度，通過這段時間的努力，從著手開始查閱資料到編程不斷調(diào)試，直至最后編程通過，在這個過程中，自己獨立處理問題的能力得到了鍛煉。在以后的學(xué)習(xí)和工作中常常需要接觸到各種新的知識點，很多東西之前都不懂，這就要求我們在已有的知識上，有很強的自學(xué)能力，進而達到預(yù)期目標(biāo)。此次課設(shè)對我來說無疑是一次很好的提升　　參考文獻　　[1]

74、劉慧穎，《MATLAB R2007基礎(chǔ)教程》，清華大學(xué)出版社.　　[2] 周開利，《MATLAB基礎(chǔ)及其應(yīng)用教程》，北京大學(xué)出版社.　　[3] 楊述斌，《數(shù)字信號處理實踐教程》，華中科技大學(xué)出版社.　　[4] 劉幺和、宋庭新，《語音識別與控制技術(shù)》，科學(xué)出版社.　　[5]

75、趙力，《語音信號處理》，機械工業(yè)出版社.　　[6] 胡航，《語音信號處理》，哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社.　　[7] 王一世，《數(shù)字信號處理》，北京理工大學(xué)出版社.　　[8] 陳杰，《Matlab寶典》，電子工業(yè)出版社.　　附錄</p

76、>　　源程序　　x1=wavread('yuying111.wav'); %讀取信號　　[x,fs,bits]=wavread('yuying111.wav',[1024 5120]);　　x=

77、x(:,1); %只取單聲道　　sound(x,fs,bits);　　X=fft(x,32000);　　magX=abs(X);　　angX=angle(X);　　figure(1);

78、;　　subplot(2,1,1);plot(x);title('原始信號波形');　　subplot(2,1,2);plot(X); title('原始信號頻譜');　　[x,fs,bits]=wavread('yuying111.wav',[10000 40000]);</p

79、>　　x=x(:,1); %只取單聲道　　sound(5*x,fs); %對聲音的回放　　n1=0:2000;　　N=size(x,1);　　Y=fft(x,32000); %對信號做32000點FFT變換

80、　　figure(2);　　subplot(2,1,1);plot(x);title('采樣后信號的時域波形');　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),Y(1:1000)); title('采樣后信號的頻譜圖'); %信號幅度&l

81、t;p>　　z1=[zeros(1000,1);x]; %對信號進行延時　　z2=[zeros(2000,1);x];　　z3=[zeros(3000,1);x];　　Z1=fft(z1,32000);　　Z2=fft(z2,32000);<

82、;/p>　　Z3=fft(z3,32000);　　figure(3); 　　subplot(3,1,1);plot(z1); title('延時后的時域圖1'); %畫出延時后的信號時域圖 <

83、p>　　subplot(3,1,2);plot(z2); title('延時后的時域圖2');　　subplot(3,1,3);plot(z3); title('延時后的時域圖3'); 　　figure(4)　　subplot(3,1,1

84、);plot(n1(1:1000),Z1(1:1000));title('延時后的頻譜圖1'); %延時后的信號頻譜圖　　subplot(3,1,2);plot(n1(1:1000),Z2(1:1000));title('延時后的頻譜圖2'); 　　subplot(3,1,3);plot(n1(1:1000),Z

85、3(1:1000));title('延時后的頻譜圖3'); 　　x1=[x;zeros(1000,1)]; %使語音信號與延時后信號同等長度　　x2=[x;zeros(2000,1)];　　x3=[x;zeros(3000,1)];<p

86、>　　y1=x1+z1; %信號的混響　　y2=x2+z2;　　y3=x3+z3;　　sound(y1,fs,bits);　　soun

87、d(y2,fs,bits);　　sound(y3,fs,bits);　　figure(5);　　subplot(3,1,1);plot(y1); title('混響的時域圖1'); %混響時域圖　　subplot(3,1,2);plot(y2);

88、title('混響的時域圖2');　　subplot(3,1,3);plot(y3); title('混響的時域圖3');　　Y1=fft(y1,32000); %對混響信號FFT變換　　Y2=fft(y2,32000)

89、; 　　Y3=fft(y3,32000);　　figure(6);　　subplot(3,1,1);plot(n1(1:1000),Y1(1:1000)); title('混響的頻譜圖1'); %混響頻譜圖　　subplot(3,1,2);plot(

90、n1(1:1000),Y2(1:1000)); title('混響的頻譜圖2'); 　　subplot(3,1,3);plot(n1(1:1000),Y3(1:1000)); title('混響的頻譜圖3'); 　　figure(7);　　subplot(2,2,1);plot(x

91、);title('原始信號波形');　　subplot(2,2,2);plot(X); title('原始信號頻譜');　　subplot(2,2,3);plot(y2); title('混響的時域圖');　　subplot(2,2,4);plot(n1(1:100

92、0),Y1(1:1000)); title('混響的頻譜圖'); 　　a=0.05; %a取小于等于1　　Bz=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]; %分子的系數(shù)　　Az=[1,0,0,0,0,0,0,0

93、,0,0,-a]; %分母的系數(shù)　　yy1=filter(Bz,Az,z1); %濾波器進行濾波　　YY1=fft(yy1,32000); %經(jīng)無限回聲濾波器后的信號做32000點的FFT變換　　a=0.05;

94、 %a取小于等于1　　N=5　　Bz1=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.5^N] %分子的系數(shù)　　Az1=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.5]; %分母的系數(shù)　　yy

95、2=filter(Bz1,Az1,z1); %濾波器進行濾波　　YY2=fft(yy2,32000); %經(jīng)多重回聲濾波器后的信號做32000點的FFT變換　　a=0.05; %a取小于等于1　　Bz1=[a,

96、0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]; %分子的系數(shù)　　Az1=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,a]; %分母的系數(shù)　　yy3=filter(Bz1,Az1,z1); %濾波器進行濾波　　YY3=fft(yy3,32000);

97、 %經(jīng)全通結(jié)構(gòu)的混響器后的信號做32000點的FFT變　　sound(yy1,fs,bits);　　sound(yy2,fs,bits);　　sound(yy3,fs,bits);　　figure(8); 　　subplot(2

98、,1,1);plot(yy1); title('無限個回聲濾波器時域圖'); %無限回聲濾波器時域波形　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY1(1:1000)); title('無限個回聲濾波器頻譜圖 '); %無限回聲濾波器頻譜圖　　figure(9)&

99、lt;/b>　　subplot(2,1,1);plot(yy2); title('多重回聲濾波器的時域圖') %多重回聲濾波器的混響器時域波形　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY2(1:1000)); title('多重回聲濾波器的頻譜圖') %多重回聲濾波器的頻譜

100、圖　　figure(10)　　subplot(2,1,1);plot(yy3); title('全通結(jié)構(gòu)濾波器的時域圖') %全通結(jié)構(gòu)的混響器時域波形　　subplot(2,1,2);plot(n1(1:1000),YY3(1:1000)); title('全通結(jié)構(gòu)濾波器的頻譜圖&

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