基于matlab的有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)處理的課程設(shè)計(jì)

上傳人：奔*** IP屬地：河北更新時(shí)間：2024-03-01 格式：doc 頁(yè)數(shù)：19 大?。?40.50KB 人氣指數(shù)：12 舉報(bào) 版權(quán)申訴

2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)

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文檔簡(jiǎn)介

1、　　DSP實(shí)驗(yàn)課程設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告　　姓名：學(xué)號(hào)：班級(jí)：　　課程設(shè)計(jì)題目：　　基于MATLAB的有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)處理的課程設(shè)計(jì)。　　課程設(shè)計(jì)的目的：

2、;　　綜合運(yùn)用數(shù)字信號(hào)處理的理論知識(shí)進(jìn)行頻譜分析和濾波器設(shè)計(jì)，通過(guò)理論推導(dǎo)得出相應(yīng)的結(jié)論，再利用MATLAB做為編程工具進(jìn)行計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，從而加深對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解，建立概念。　　課程設(shè)計(jì)的要求：　　(1)熟悉離散信號(hào)和系統(tǒng)的時(shí)域特性。　　(2)掌握序列快速

3、傅里葉變換FFT方法。　　(3)學(xué)會(huì)MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序設(shè)計(jì)方法。　　(4)利用MATLAB對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。　　(5)掌握MATLAB設(shè)計(jì)各種數(shù)字濾波器的方法和對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波的方法。　　課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容：&

4、lt;/p>　　錄制一段語(yǔ)音信號(hào)，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，利用MATLAB中的隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生噪聲加入到語(yǔ)音信號(hào)中，使語(yǔ)音信號(hào)被污染，然后進(jìn)行頻譜分析，設(shè)計(jì)FIR和IIR數(shù)字濾波器，并對(duì)噪聲污染的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波，分析濾波后的信號(hào)的時(shí)域和頻域特征，回放語(yǔ)音信號(hào)。　　課程設(shè)計(jì)的步驟：　?。?）語(yǔ)

5、音信號(hào)的獲取　　通過(guò)錄音軟件錄制一段語(yǔ)音“數(shù)字信號(hào)處理”，命名為“OriSound”，時(shí)長(zhǎng)大約1到2秒，在MATLAB中，通過(guò)使用wavread函數(shù)，對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行采樣:　　[y,fs,nbits]=wavread('OriSound'); %語(yǔ)音信號(hào)的采集　　采樣值放在向量y中，采樣頻率

6、為fs，采樣位數(shù)為nbits。　?。?）語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分析　　畫(huà)出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形，然后對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，在MATLAB中，通過(guò)使用fft函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到信號(hào)的頻譜特性。　　因此采集語(yǔ)音并繪出波形和頻譜的模塊程序如下：　　[y,fs,nbits]

7、=wavread('OriSound'); %語(yǔ)音信號(hào)的采集　　sound(y,fs,nbits); %語(yǔ)音信號(hào)的播放　　n=length(y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度　　Y=fft(y,n);

8、 %快速傅里葉變換　　figure;　　subplot(2,1,1);%繪出時(shí)域波形　　plot(y);　　title('原始信號(hào)波形','

9、fontweight','bold');　　axis([ 00000 80000 -1 1]);%通過(guò)嘗試確定合適的坐標(biāo)參數(shù)　　grid;　　subplot(2,1,2);%繪出頻域頻譜

10、　plot(abs(Y));　　title('原始信號(hào)頻譜','fontweight','bold');　　axis([ 0 150000 0 4000]);%通過(guò)嘗試確定合適的坐標(biāo)參數(shù)　　grid;

11、　　結(jié)果如下：　　可以看到，語(yǔ)音信號(hào)的頻率集中在低頻部分。　?。?）產(chǎn)生噪聲信號(hào)　　在MATLAB中，通過(guò)使用randn函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)噪聲信號(hào)，并加到語(yǔ)音信號(hào)中得到被污染的語(yǔ)音信號(hào)，回放語(yǔ)音信號(hào)。

12、　　產(chǎn)生隨機(jī)噪聲：　　Noise=0.2*randn(n,1);　　其中用0.2倍乘噪聲用來(lái)適當(dāng)削減噪聲的作用，便于對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理并比較效果。　?。?）污染信號(hào)頻譜分析　　對(duì)被污染的加噪信號(hào)進(jìn)行時(shí)域和頻域分析。

13、　　加噪聲并分析信號(hào)波形頻譜的模塊程序及說(shuō)明如下：　　[y,fs,nbits]=wavread('OriSound.wav');%語(yǔ)音信號(hào)采集　　sound(y,fs,nbits); %回放語(yǔ)音信號(hào)便于比較效果　　n = lengt

14、h (y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)長(zhǎng)度　　Noise=0.2*randn(n,1);%產(chǎn)生隨機(jī)噪聲信號(hào)Noise　　s=y+Noise;%將Noise添加到原始信號(hào)，得到污染信號(hào)s　　sound(s);%回放污染信號(hào)s&l

15、t;/p>　　figure;　　subplot(2,1,1);%繪制加噪信號(hào)時(shí)域波形　　plot(s);　　title('加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形','fontweigh

16、t','bold');　　axis([ 00000 80000 -1 1]);　　grid;　　S=fft(s); %對(duì)s進(jìn)行快速傅里葉變換得到頻譜 　　subp

17、lot(2,1,2);%繪制加噪信號(hào)頻域頻譜　　plot(abs(S));　　title('加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形','fontweight','bold');　　axis([ 0 150000 0 4000]);<p

18、>　　grid;　　結(jié)果如下：　　可以看到，隨機(jī)噪聲均勻的分布在整個(gè)頻譜范圍內(nèi)。　?。?）設(shè)計(jì)FIR和IIR數(shù)字濾波器　　在MATLAB中，根據(jù)頻譜特征設(shè)計(jì)FIR和IIR濾波器。在Matla

19、b中，可以利用函數(shù)fir1設(shè)計(jì)FIR濾波器，利用函數(shù)butter,cheby1設(shè)計(jì)IIR濾波器，利用Matlab中的函數(shù)freqz畫(huà)出各步濾波器的頻率響應(yīng)。　　低通濾波器的性能指標(biāo)：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db ,Ap=1dB　　高通濾波器的性能指標(biāo)：fp=3500Hz，fc=4000Hz，As=100dB，Ap=1dB；&l

20、t;/p>　　帶通濾波器的性能指標(biāo)：fp1=1200Hz，fp2=3000hZ，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB　　在MATLAB中，利用[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,'s')設(shè)計(jì)并計(jì)算巴特沃斯模擬濾波器的階數(shù)N和3dB截止頻率wc；[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,'ft

21、ypr')設(shè)計(jì)切比雪夫I型濾波器。　　在課程設(shè)計(jì)中，共設(shè)計(jì)了六種濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波：FIR低通，高通，帶通濾波器，IIR低通，高通，帶通濾波器。通過(guò)對(duì)原始信號(hào)和加噪信號(hào)的頻譜進(jìn)行觀察，原始語(yǔ)音信號(hào)頻譜集中在低頻段，而隨機(jī)噪聲接近均勻的分布在整個(gè)頻譜范圍內(nèi)，因此推測(cè)選用低通濾波器去噪性能要好于高通和帶通濾波器。　?。?）對(duì)污染信號(hào)進(jìn)行濾波<

22、/p>　　在MATLAB中用FIR和IIR濾波器對(duì)加噪信號(hào)進(jìn)行濾波，其中通過(guò)利用函數(shù)fftfilt用FIR濾波器濾波，通過(guò)利用函數(shù)filter用IIR濾波器濾波。　?。?）回放語(yǔ)音信號(hào)　　在MATLAB中，通過(guò)用sound函數(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行回放，用以比較各濾波器的濾波效果。</p&g

23、t;　　各濾波器設(shè)計(jì)模塊的程序和說(shuō)明如下：　　IIR低通濾波器設(shè)計(jì) 　　[y,fs,nbits]=wavread('OriSound.wav');%語(yǔ)音信號(hào)采集　　n = length (y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)長(zhǎng)度<p

24、>　　Noise=0.2*randn(n,1);%產(chǎn)生隨機(jī)噪聲信號(hào)Noise　　s=y+Noise;%將Noise添加到原始信號(hào)，得到污染信號(hào)s　　S=fft(s); %快速傅里葉變換 　　Ft=8

25、000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;　　[n11,wn11]=buttord

26、(wp,ws,1,50,'s'); %低通濾波器的階數(shù)和截止頻率　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %S域頻率響應(yīng)的參數(shù) 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實(shí)現(xiàn)頻率響應(yīng)S域

27、到Z域的變換 　　z11=filter(num11,den11,s);%濾波　　sound(z11,fs,nbits);%回放濾波后的信號(hào)　　m11=fft(z11); %濾波后的信號(hào)頻譜

28、figure;　　subplot(2,2,1);%繪出濾波前的信號(hào)頻譜　　plot(abs(S),'g');　　title('濾波前信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');

29、　　axis([ 0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);%繪出濾波后的信號(hào)頻譜　　plot(abs(m11),'r');　　title(&

30、#39;濾波后信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');　　axis([ 0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);%繪出濾波前的信號(hào)波形&

31、lt;p>　　plot(s);　　title('濾波前信號(hào)的波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;&l

32、t;/p>　　subplot(2,2,4);%繪出濾波后的信號(hào)波形　　plot(z11);　　title('濾波后的信號(hào)波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1

33、]);　　grid;　　結(jié)果如下：　　可以看出，濾波后將非低頻部分的噪聲頻率濾掉，但還有一些高于原始語(yǔ)音信號(hào)的頻率沒(méi)有被去除。　　IIR高通濾波器設(shè)計(jì)

34、[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound'); %語(yǔ)音信號(hào)采集　　n = length (y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度　　Noise=0.2*randn(n,1); %產(chǎn)生隨機(jī)噪聲　　s=y+Noise;

35、%語(yǔ)音信號(hào)加入噪聲得到加噪信號(hào)　　S=fft(s); %快速傅里葉變換　　Fp1=1200;　　Fs1=1000;　　Ft=8000;&

36、lt;/p>　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft);　　ws1=tan(pi*Fs1/Ft);　　wp=1;　　ws=wp1*wp/ws1;　　[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50

37、,'s'); %模擬的低通濾波器階數(shù)和截止頻率　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,'s'); %S域的頻率響應(yīng)的參數(shù)　　[num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13);%S域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為高通的　　[num13,den13]=bil

38、inear(num,den,0.5); %利用雙線性變換實(shí)現(xiàn)頻率響應(yīng)S域到Z域轉(zhuǎn)換　　z13=filter(num13,den13,s);%濾波　　sound(z13,fs,nbits);%回放濾波后的信號(hào)　　m13=fft(z13); %濾波后的

39、信號(hào)頻譜　　figure;　　subplot(2,2,1);%繪出濾波前的信號(hào)頻譜　　plot(abs(S),'g');　　title('濾波前信號(hào)的頻譜','fontweight

40、','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);%繪出濾波后的信號(hào)頻譜　　plot(abs(m13),'r'

41、);　　title('濾波后信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);

42、%繪出濾波前的信號(hào)波形　　plot(s);　　title('濾波前信號(hào)的波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);<p&g

43、t;　　grid;　　subplot(2,2,4);%繪出濾波后的信號(hào)波形　　plot(z13);　　title('濾波后的信號(hào)波形','fontweight','bold');<p&

44、gt;　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;　　結(jié)果如下：　　可以看出，濾波后將原始信號(hào)絕大部分頻譜濾掉，剩下噪聲信號(hào)，不能采用。　　IIR帶通濾波器設(shè)計(jì)</

45、p>　　[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound'); %語(yǔ)音信號(hào)采集　　n = length (y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度　　Noise=0.2*randn(n,1); %產(chǎn)生隨機(jī)噪聲　　s=y+Nois

46、e; %語(yǔ)音信號(hào)加噪 　　S=fft(s); %快速傅里葉變換　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs

47、=1200;　　wp=2*Fp/Ft;　　ws=2*Fs/Ft;　　rp=1;　　rs=50;　　p=1-10.^(-rp/20);

48、 %通帶阻帶波紋　　q=10.^(-rs/20);　　fpts=[wp ws];　　mag=[1 0];　　dev=[p q];　　[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,

49、dev);%由kaiserord求濾波器的階數(shù)和截止頻率　　b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n21+1,beta)); %設(shè)計(jì)濾波器　　z21=fftfilt(b21,s);%濾波　　sound(z21,fs,nbits);%

50、回放濾波后的信號(hào)　　m21=fft(z21); %濾波后的信號(hào)頻譜　　figure(4);　　subplot(2,2,1);%繪出濾波前的信號(hào)頻譜　　plot(abs(S),'g');<p

51、>　　title('濾波前信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);%繪出濾波后的信號(hào)頻譜

52、　　plot(abs(m21),'r');　　title('濾波后信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;&

53、lt;/b>　　subplot(2,2,3);%繪出濾波前的信號(hào)波形　　plot(s);　　title('濾波前信號(hào)的波形','fontweight','bold');<p&

54、gt;　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;　　subplot(2,2,4);%繪出濾波后的信號(hào)波形　　plot(z21);　　title('濾波后的信號(hào)波形',

55、9;fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;　　結(jié)果如下：　　可以看出，大部分噪聲被去除，與低通IIR

56、濾波器的效果差不多，稍好于低通。　　FIR低通濾波器　　[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound'); %語(yǔ)音信號(hào)采集　　n = length (y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度<

57、;p>　　Noise=0.2*randn(n,1); %產(chǎn)生隨機(jī)噪聲　　s=y+Noise; %語(yǔ)音信號(hào)加噪 　　S=fft(s); %快速傅里葉變換　　Ft=8000;</p&g

58、t;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*Fp/Ft;　　ws=2*Fs/Ft;　　rp=1;&

59、lt;p>　　rs=50;　　p=1-10.^(-rp/20); %通帶阻帶波紋　　q=10.^(-rs/20);　　fpts=[wp ws];　　mag=[1 0];

60、;　　dev=[p q];　　[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);%由kaiserord求濾波器的階數(shù)和截止頻率　　b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n21+1,beta)); %由fir1設(shè)計(jì)濾波器　　z21

61、=fftfilt(b21,s);%濾波　　sound(z21,fs,nbits);%回放濾波后的信號(hào)　　m21=fft(z21); %濾波后的信號(hào)頻譜　　figure(4);　　subplot(2,2,1);%

62、繪出濾波前的信號(hào)頻譜　　plot(abs(S),'g');　　title('濾波前信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);

63、;　　grid;　　subplot(2,2,2);%繪出濾波后的信號(hào)頻譜　　plot(abs(m21),'r');　　title('濾波后信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');

64、　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);%繪出濾波前的信號(hào)波形　　plot(s);　　title(

65、'濾波前信號(hào)的波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;　　subplot(2,2,4);%繪出濾波后的信號(hào)波形

66、　　plot(z21);　　title('濾波后的信號(hào)波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;<p

67、>　　結(jié)果如下：　　可以看出：大部分的噪聲頻率被濾除，幾乎完整的保留了原始信號(hào)的頻譜，濾波效果最好，但是由于在低頻部分仍然有隨機(jī)信號(hào)的干擾，所以回放信號(hào)較原始信號(hào)音質(zhì)稍差。　　FIR高通濾波器　　[y,fs,nbits]=wavre

68、ad ('OriSound');%語(yǔ)音信號(hào)采集　　n = length (y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度　　Noise=0.2*randn(n,1); %產(chǎn)生隨機(jī)噪聲　　s=y+Noise; %語(yǔ)音信號(hào)加噪 <

69、/p>　　S=fft(s); %快速傅里葉變換　　Ft=8000;　　Fp=4000;　　Fs=3500;<

70、p>　　wp=2*Fp/Ft;　　ws=2*Fs/Ft;　　rp=1;　　rs=50;　　p=1-10.^(-rp/20); %通帶阻帶波紋<p&

71、gt;　　q=10.^(-rs/20);　　fpts=[ws wp];　　mag=[0 1];　　dev=[p q];　　[n23,wn23,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);　　b23=fi

72、r1(n23,wn23,'high',kaiser(n23+1,beta)); %由fir1設(shè)計(jì)濾波器　　z23=fftfilt(b23,s);%濾波　　sound(z23,fs,nbits);%回放濾波后的信號(hào)　　m23=fft(z23); %濾

73、波后的信號(hào)頻譜　　figure;　　subplot(2,2,1);%繪出濾波前的信號(hào)頻譜　　plot(abs(S),'g');　　title('濾波前信號(hào)的頻譜','fontwe

74、ight','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);%繪出濾波后的信號(hào)頻譜　　plot(abs(m23),'r

75、');　　title('濾波后信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2

76、,3);%繪出濾波前的信號(hào)波形　　plot(s);　　title('濾波前信號(hào)的波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);&

77、lt;p>　　grid;　　subplot(2,2,4);%繪出濾波后的信號(hào)波形　　plot(z23);　　title('濾波后的信號(hào)波形','fontweight','bold');

78、　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;　　結(jié)果如下：　　可以看到，濾波后只剩部分高頻噪聲頻率，原始語(yǔ)音信號(hào)頻率被濾除，因此無(wú)法恢復(fù)語(yǔ)音信號(hào)。&l

79、t;b>　　FIR帶通濾波器　　[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound');%語(yǔ)音信號(hào)采集　　n = length (y) ; %計(jì)算語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度　　Noise=0.2*randn(n,1); %產(chǎn)生隨

80、機(jī)噪聲　　s=y+Noise; %語(yǔ)音信號(hào)加噪 　　S=fft(s); %快速傅里葉變換　　Fp1=1200;　　Fp2=3000;</b

81、>　　Fs1=1000;　　Fs2=3200;　　Ft=2200;　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft); %帶通到低通濾波器參數(shù)轉(zhuǎn)換

82、　　wp2=tan(pi*Fp2/Ft);　　ws1=tan(pi*Fs1/Ft);　　ws2=tan(pi*Fs2/Ft); 　　w=wp1*wp2/ws2;　　bw=wp2-wp1;&

83、lt;b>　　wp=1;　　ws=(wp*wp2-w.^2)/(bw*w);　　[n22,wn22]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %低通濾波器階數(shù)和截止頻率　　[b22,a22]=butter(n22,wn22,'s');

84、 %S域的頻率響應(yīng)的參數(shù)　　z22=fftfilt(b22,s);%濾波　　sound(z22,fs,nbits);%回放濾波后的信號(hào)　　m22=fft(z22); %濾波后的信號(hào)頻譜　　figur

85、e;　　subplot(2,2,1);%繪出濾波前的信號(hào)頻譜　　plot(abs(S),'g');　　title('濾波前信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');<p&

86、gt;　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);%繪出濾波后的信號(hào)頻譜　　plot(abs(m22),'r');　　title('濾波后

87、信號(hào)的頻譜','fontweight','bold');　　axis([0 80000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);%繪出濾波前的信號(hào)波形

88、　　plot(s);　　title('濾波前信號(hào)的波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);　　grid;

89、　　subplot(2,2,4);%繪出濾波后的信號(hào)波形　　plot(z22);　　title('濾波后的信號(hào)波形','fontweight','bold');　　axis([00000 100000 -1 1]);</p

90、>　　grid;　　結(jié)果如下：　　可以看到，濾波器將部分低頻濾去，也就濾掉了部分原始信號(hào)頻率，因此無(wú)法正常恢復(fù)語(yǔ)音信號(hào)。　　（8）設(shè)計(jì)GUI界面　　創(chuàng)建一個(gè)GUI界面，

91、可以方便的管理各個(gè)模塊。　　首先通過(guò)File-->New-->GUI創(chuàng)建一個(gè)GUI界面，然后對(duì)界面進(jìn)行設(shè)計(jì)，最后對(duì)各個(gè)空間編寫(xiě)回調(diào)函數(shù)。　　效果如下：　　其中，“原始語(yǔ)音頻譜分析”可以對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行波形和頻譜的顯示，“加噪后頻譜分析”可以對(duì)加噪后語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行波

92、形和頻譜的顯示，“濾波器對(duì)加噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波模塊”中的各濾波器控件分別可以利用相應(yīng)的濾波器對(duì)加噪后的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行濾波處理并回放。　　課程設(shè)計(jì)總結(jié)：　　在這次課程設(shè)計(jì)中，我設(shè)計(jì)制作了加噪語(yǔ)音信號(hào)濾波提取的系統(tǒng)，綜合運(yùn)用了之前幾次實(shí)驗(yàn)，尤其是濾波器設(shè)計(jì)方面的MATLAB知識(shí)，并最后得到了比較理想的效果。通過(guò)這次課程設(shè)計(jì)

93、，我加深了對(duì)濾波器方面知識(shí)的理解。用自己設(shè)計(jì)的各種濾波器對(duì)污染信號(hào)進(jìn)行處理，也讓我更加清楚的理解了濾波器的濾波特性，比較并找到最合適的濾波器。　　這次課程設(shè)計(jì)是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)，通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)和嘗試，最終制作完成，在這個(gè)過(guò)程中我也有了很多的提高和收獲。比如，如何在語(yǔ)音信號(hào)中添加噪聲，如何靈活的利用各種濾波器對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理，如何用MATLAB設(shè)計(jì)GUI界面并對(duì)控件添加回調(diào)函數(shù)等。其中，印象最深的

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基于matlab的有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)處理的課程設(shè)計(jì)

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