matlab課程設計--基于matlab有噪聲語音信號處理

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文檔簡介

1、　　Matlab課程設計報告　　題目:基于MATLAB有噪聲語音信號處理　　系（院）：計算機與信息工程學院 　　專業(yè)：通信工程 　　班級：

2、 　　簡介：　　我們通信工程專業(yè)在實踐中經常碰到需要對已接收信號進行處理的情況，而濾波器設計在數字信號處理中占有極其重要的地位。本課題基于MATLAB有噪音語音信號處理的設計與實現，綜合運用數字信號處理的理論知識對加噪語音信號進行時域、頻域分析和濾波。通過理論推導得出相應結論，再利用MATLAB作

3、為編程工具進行計算機實現。在設計實現的過程中，我們使用雙線性變換法設計IIR數字濾波器，對模擬加噪語音信號進行低通濾波、高通濾波及帶通濾波，并利用MATLAB作為輔助工具完成設計中的計算與圖形的繪制。　　1 緒論：　　數字信號處理是利用計算機或專用處理設備，以數值計算的方法對信號進行采集、抽樣、變換、綜合、估值與識別

4、等加工處理，借以達到提取信息和便于應用的目的。數字濾波器, 是數字信號處理中及其重要的一部分。本課題采用IIR濾波器對加噪聲音信號進行處理。　　IIR濾波器采用遞歸型結構，即結構上帶有反饋環(huán)路。IIR濾波器運算結構通常由延時、乘以系數和相加等基本運算組成，可以組合成直接型、正準型、級聯型、并聯型四種結構形式，都具有反饋回路。同時，IIR數字濾波器在設計上可以借助成熟的模擬濾波器的成果，如巴特沃斯

5、、契比雪夫和橢圓濾波器等，有現成的設計數據或圖表可查，在設計一個IIR數字濾波器時，我們根據指標先寫出模擬濾波器的公式，然后通過一定的變換，將模擬濾波器的公式轉換成數字濾波器的公式。　　2.原始語音信號采集與處理　　2.1語音信號的采集　　由于MATLAB只識別格式為.wav的聲音文件，我們利用PC機上的聲卡和W

6、INDOWS操作系統進行數字信號的采集。啟動錄音機進行錄音，以文件名“Orisound”保存入原程序所屬的文件夾中。可以看到,文件存儲器的后綴默認為.wav ,這是WINDOWS操作系統規(guī)定的聲音文件存的標準。　　程序流程圖：　　2.2語音信號的時頻分析　　利用MATLAB中

7、的“wavread”命令來讀入（采集）語音信號，將它賦值給某一向量。再對其進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數。　　對語音信號Orisound.wav進行采樣其程序如下：　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’); %把語音信號加載入MATLAB仿真軟件平臺中　　畫出語音信號的時域波形，再

8、對語音信號進行頻譜分析。在本次設計中，我們利用fft函數對語音信號進行快速傅里葉變換，就可以得到信號的頻譜特性。程序如下：　　[y,fs,nbits]=wavread(‘Orisound’); %語音信號的采集　　sound(y,fs,nbits); %語音信號的播放<p&

9、gt;　　n=length(y) ; 　　Y=fft(y,n); %快速傅里葉變換　　figure;　　subplot(2,1,1);　　plot(y);</b

10、>　　title(‘原始信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 78000 80000 -1 1]);　　grid;　　subplot(2,1,2);

11、plot(abs(Y));　　title(‘原始信號頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;　　程序結果如下圖：<

12、;/p>　　2.3語音信號加噪與頻譜分析　　利用MATLAB中的隨機函數Randn（m,n）產生噪聲加入到語音信號中，模仿語音信號被污染，并對其頻譜分析。主要程序如下：　　[y,fs,nbits]=wavread('OriSound');　　sound(y,fs,nbi

13、ts); 　　n = length (y) ; 　　Noise=0.2*randn(n,2);　　s=y+Noise;　　sound(s);　　figure;</b&g

14、t;　　subplot(2,1,1);　　plot(s);　　title('加噪語音信號的時域波形','fontweight','bold');　　axis([ 78000 80000

15、-1 1]);　　grid;　　S=fft(s); 　　subplot(2,1,2);　　plot(abs(S));　　title('加噪語音信號的頻域波形

16、9;,'fontweight','bold');　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;　　程序結果如下圖：　　3設計

17、數字濾波器　　3.1 數字濾波器設計的基本思路　　數字濾波器的實現有兩個關鍵步驟：一個從數字域到模擬域間的變換，這個變換實現了數字濾波器技術指標到模擬濾波器技術指標的轉換，同樣也實現了模擬濾波器系統函數到數字濾波器系統函數的轉換；另一個是從模擬濾波器技術指標到滿足該指標的模擬濾波器的設計。

18、3.2 模擬濾波器概述　　用模擬—數字變換法設計IIR數字濾波器，首先必須設計一個模擬濾波器，它有許多不同的類型，主要有以下兩種類型：　　（1）、巴特沃思（Botterworth簡寫B(tài)W）濾波器。BW濾波器是根據幅頻特性在通帶內具有最拼圖特性而定義的濾波器，對一個N階低通濾波器來說，所謂最平坦特性就是模擬函數的前（2N-1）階導數在處都為零。BW濾波器的

19、另一個特性是在通帶和阻帶內的幅頻特性始終是頻率的單調下降函數，且其模擬函數隨階次N 的增大而更接近于理想低通濾波器。　?。?）、切比雪夫（Chbyshev簡寫為CB）濾波器。CB低通濾波器的模擬函數由切比雪夫多項式定義，且在通帶內的幅頻響應是波動的，在阻帶則單調變化。　　3.3設計IIR濾波器　　目前IIR數字濾

20、波器設計的最通用的方法是借助于模擬濾波器的設計方法。模擬濾波器設計已經有了一套相當成熟的方法，它不但有完整的設計公式，而且還有較為完整的圖表供查詢，因此，充分利用這些已有的資源將會給數字濾波器的設計帶來很大方便。IIR數字濾波器的設計步驟是：　?。?）、按一定規(guī)則將給出的數字濾波器的技術指標轉換為模擬低通濾波器的技術指標；　?。?）、根據轉換后的技術指標

21、設計模擬低通濾波器；　?。?）、再按一定規(guī)則將G(s)轉換成H(z)。　　若設計的數字濾波器是低通的，那么上述設計工作可以結束，若所設計的是高通，帶通或帶阻濾波器，那么還有步驟（4）：　?。?）、將高通、帶通、或帶阻數字l不去的技術指標先轉化為低通模擬濾波器的技術指標，然后按照上述步驟（2）設計出低通，再將轉換為

22、所需的H(z)。　　利用模擬濾波器設計IIR數字低通濾波器的步驟：　?。?）確定數字低通濾波器的技術指標：通帶邊界頻率、通帶最大衰減，阻帶截止頻率、阻帶最小衰減。　?。?）將數字低通濾波器的技術指標轉換成相應的模擬低通濾波器的技術指標。　?。?）按照模擬低通濾波器的技術指

23、標設計及過渡模擬低通濾波器。　?。?）用雙線性變換法，模擬濾波器系統函數轉換成數字低通濾波器系統函數。　　程序如下：　　Ft=8000;　　Fp=1000;&

24、lt;/p>　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;　　fp=2*Ft*tan(wp/2);　　fs=2*Fs*tan(wp/2);<

25、;p>　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’); 　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’); 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);　　[h,w]=freqz(num11,den11);&l

26、t;p>　　figure;　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));　　legend(‘IIR低通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);　　grid;&l

27、t;b>　　程序結果如下圖：　　3.2驗證所設計的濾波器：　　為了驗證濾波器的可使用性，我們用常用的sin函數來進行驗證。其具體程序及運行結果如下：　　t=[0:1/1023:1];　　s=sin(2*pi*t);<

28、p>　　N=length(s);　　y=s+0.5*rand(1,N);　　subplot(2,1,1);　　plot(y);　　title('加噪語音信號的時域波形','fontweight',

29、'bold');　　S=fft(y); 　　subplot(2,1,2);　　plot(abs(S));　　title('加噪語音信號的頻域波形','fontweight','bold'

30、);　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*

31、Fs/Ft;　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通濾波器的階數和截止頻率　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %求S域的頻率響應的參數 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11

32、,0.5); %利用雙線性變換實現頻率響應S域到Z域的變換 　　z11=filter(num11,den11,s);　　sound(z11);　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號　　figure;

33、　　subplot(2,2,1);　　plot(abs(S),'g');　　title('濾波前信號的頻譜','fontweight','bold');　　grid;&l

34、t;p>　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m11),'r');　　title('濾波后信號的頻譜','fontweight','bold');　　grid;&l

35、t;p>　　subplot(2,2,3);　　plot(y);　　title('濾波前信號的波形','fontweight','bold');　　grid;&l

36、t;p>　　subplot(2,2,4);　　plot(z11);　　title('濾波后的信號波形','fontweight','bold');　　grid;

37、　程序結果如下圖：　　由所得結果可知，所設計的濾波器符合要求。　　4 濾波　　用設計好的IIR低通濾波器對加噪的語音信號進行濾波，程序如下：　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’);

38、 %IIR低通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　Noise=0.2*randn(n,2); %隨機函數產生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲　　S=fft(s);

39、 　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*F

40、s/Ft;　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);%求低通濾波器的階數和截止頻率　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’); %求S域的頻率響應的參數 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實現頻

41、率響應S域到Z域的變換 　　z11=filter(num11,den11,s);　　sound(z11);　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號　　figure;　　subplot

42、(2,2,1);　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;<

43、p>　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m11),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;

44、　　subplot(2,2,3);　　plot(s);　　title(‘濾波前信號的波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);&

45、lt;b>　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z11);　　title(‘濾波后的信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);&l

46、t;p>　　grid;　　程序結果如下圖：　　經過以上的加噪處理后，可在Matlab中用函數sound對聲音進行回放。其調用格式：sound(y,Fs)，sound(y)和sound(y,Fs,bits)。可以察覺濾波前后的聲音有明顯的變化。<

47、p>　　5.創(chuàng)建GUI界面　　總結　　本次設計通過選擇一個語音信號作為分析的對象，對其進行頻譜分析；利用MATLAB中的隨機函數產生噪聲加入到語音信號中，模仿被噪聲干擾的語音信號，并對其進行頻譜分析；運用數字信號處理理論設計IIR數字濾波器，并對被噪聲污染的語音信號進行濾

48、波，分析濾波后信號的時域和頻域特征，回放語音信號。最后，設計一個信號處理系統界面返回。　　我們四個人共同完成這個課程設計，分工是很重要的，首先我們確定了大致的方向，我們要做低通，帶通以及高通三種濾波器，此外還有界面的設計，程序的整合，以及課程報告的編寫等方面的內容，我們的具體分工如下：　　聲音信號的讀入以及ppt的制作：翁淦泉1062310209<

49、/p>　　低通，帶通，高通濾波器的設計及相關程序的編寫：馮竹青1062310202，賀靜文1062301203　　最后整合及界面的設計：王雅青1062310208　　課程報告：賀靜文　　參考文獻</p&g

50、t;　　1、張志涌楊祖櫻 MATLAB教程R2011a 北京航空航天大學出版社　　2、高西全，丁玉美.數字信號處理（第三版）[M].西安：西安電子科技大學出版社，2008.8　　3、蔣瑞艷振動，噪聲處理系統[J]. 大連理工大學學院學報(自然科學版) 2002　　4、馬超

51、;高世倫基于MATLAB的噪聲信號采集與分析系統研究[J]. 華中科技大學能源與動力工程學院院報 2004.5　　5、李正周.MATLAB數字信號處理與應用[M].北京:清華大學出版社，2008　　6、高萍,祖靜.基于MATLAB小波去噪技術淺析[J].科技信息(學術版),2006(11)1-3.　　7、劉智

52、基于MATLAB的機械噪聲分析與處理[J]. 華中江師范學院學報(自然科學版) 2010（4）　　附錄　　附錄（I）設計IIR數字濾波器　　%=========================IIR低通濾波器=======================

53、;　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;</

54、p>　　fp=2*Ft*tan(wp/2);　　fs=2*Fs*tan(wp/2);　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’); 　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’); 　　[num11

55、,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);　　[h,w]=freqz(num11,den11);　　figure;　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));　　legend(‘IIR低通濾波器’,’L

56、ocation’,’NorthWest’);　　grid;　　程序結果如下圖：　　%======================IIR高通濾波器========================&l

57、t;b>　　Ft=8000;　　Fp=4000;　　Fs=3500;　　wp1=tan(pi*Fp/Ft);　　ws1=tan(pi*Fs/Ft);

58、　　wp=1;　　ws=wp1*wp/ws1;　　[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,’s’);　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,’s’); 　　[num,den

59、]=lp2hp(b13,a13,wn13);　　[num13,den13]=bilinear(num,den,0.5); 　　[h,w]=freqz(num13,den13);　　figure;　　plot(w*21000*0.5/p

60、i,abs(h));　　legend(‘IIR高通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);　　axis([0 11000 0 1.5]);　　grid;　　程序結果如下圖：<

61、;/p>　　%======================IIR帶通濾波器==========================　　Fp1=1200;　　Fp2=3000;　　Fs1=1000;

62、　　Fs2=3200;　　Ft=8000;　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft);　　wp2=tan(pi*Fp2/Ft);　　ws

63、1=tan(pi*Fs1/Ft);　　ws2=tan(pi*Fs2/Ft);　　w=wp1*wp2/ws2;　　bw=wp2-wp1; %有效通帶頻率　　wp=1;

64、　　ws=(wp1*wp2-w.^2)/(bw*w);　　[n12,wn12]=buttord(wp,ws,1,50,’s’); 　　[b12,a12]=butter(n12,wn12,’s’);　　[num2,den2]=lp2bp(b12,a12,sqrt(wp1*wp2),bw);&

65、lt;p>　　[num12,den12]=bilinear(num2,den2,0.5);　　[h,w]=freqz(num12,den12);　　figure;　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));　　ax

66、is([0 4500 0 1.5]);　　legend(‘IIR帶通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);　　grid;　　程序結果如下圖：　　附錄（II）比較濾波前后語音信號

67、的波形及頻譜　　% ======================雙線性變換法=======================　　%*************************低通濾波器************************　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’);

68、%IIR低通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　Noise=0.2*randn(n,2); %隨機函數產生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲　　S=fft(s); &

69、lt;/p>　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/

70、Ft;　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);%求低通濾波器的階數和截止頻率　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’); %求S域的頻率響應的參數 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實現頻率響

71、應S域到Z域的變換 　　z11=filter(num11,den11,s);　　sound(z11);　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號　　figure;　　subplot(2

72、,2,1);　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;<p&

73、gt;　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m11),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;&l

74、t;/p>　　subplot(2,2,3);　　plot(s);　　title(‘濾波前信號的波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);<

75、;b>　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z11);　　title(‘濾波后的信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);<

76、p>　　grid;　　程序結果如下圖：　　附II-1 雙線性低通濾波器比較　　%**********************高通濾波器*****************************

77、;　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’); %IIR高通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　Noise=0.2*randn(n,2); %隨機函數產生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲<p

78、>　　S=fft(s); %傅里葉變換　　Fp1=1200;　　Fs1=1000;　　Ft=8000;　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft

79、);　　ws1=tan(pi*Fs1/Ft);　　wp=1;　　ws=wp1*wp/ws1;　　[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,’s’); %求模擬的低通濾波器階數和截止頻率<

80、;p>　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,’s’); %求S域的頻率響應的參數　　[num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13); %將S域低通參數轉為高通的　　[num13,den13]=bilinear(num,den,0.5); %利用雙線性變換實現頻率響應S域到Z域轉換<

81、;p>　　z13=filter(num13,den13,s);　　sound(z13);　　m13=fft(z13); %求濾波后的信號　　figure;　　subplot(2,2,1);<

82、p>　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);&l

83、t;/p>　　plot(abs(m13),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([0 150000 0 4000]);　　grid;　　s

84、ubplot(2,2,3);　　plot(s);　　title(‘濾波前信號的波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;

85、;　　subplot(2,2,4);　　plot(z13);　　title(‘濾波后的信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;&

86、lt;/b>　　程序結果如下圖：　　附II-2 雙線性高通濾波器比較　　%**********************帶通濾波器*****************************　　[y,fs,nbits]=wavrea

87、d (‘OriSound’); %IIR帶通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　Noise=0.2*randn(n,2); %隨機函數產生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲 　　S=fft(s

88、); %傅里葉變換　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*Fp/Ft;<

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

90、>　　fpts=[wp ws];　　mag=[1 0];　　dev=[p q];　　[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);%由kaiserord求濾波器的階數和截止頻率　　b21=fir1(n21,wn21,ka

91、iser(n21+1,beta)); %由fir1設計濾波器　　z21=fftfilt(b21,s);　　sound(z21);　　m21=fft(z21); %求濾波后的信號　　figure(4);　　subplot(2

92、,2,1);　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([0 150000 0 4000]);　　grid;<p&

93、gt;　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m21),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([0 150000 0 4000]);　　grid;&l

94、t;/p>　　subplot(2,2,3);　　plot(s);　　title(‘濾波前信號的波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);<

95、;b>　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z21);　　title(‘濾波后的信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);<

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