信号系统处理 语音信号滤波处理

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语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的FIR滤波器要点

语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的FIR滤波器要点

语音信号滤波去噪——使用汉宁窗设计的FIR滤波器学生姓名:指导老师:摘要本课程设计主要是对一段语音信号,加入噪声后,用汉宁窗设计出的FIR滤波器对加入噪声后的语音信号进行滤波去噪处理。

在此次课程设计中,系统操作平台为Windows XP,程序设计的操作软件为MATLAB 7.0。

此课程设计首先是用麦克风采集一段语音信号,加入噪声,然后采用汉宁窗函数法设计出FIR滤波器,再用设计出的滤波器对这段加噪后的语音信号进行滤波去噪,最后对前后时域和频域的波形图进行对比分析,从波形可以看出噪声被完全滤除,达到了语音不失真的效果,说明此次设计非常成功。

关键词程序设计;滤波去噪;FIR滤波器;汉宁窗;MATLAB 7.01 引言本课程设计主要是对一段语音信号,进行加噪后,用某种函数法设计出的FIR滤波器对加入噪声后的语音信号进行滤波去噪处理,并且分析对比前后时域和频域波形的程序设计。

1.1 课程设计目的在此次课程中主要的要求是用麦克风采集一段语音信号,绘制波形并观察其频谱,给定相应技术指标,用汉宁窗设计一个满足指标的FIR滤波器,对该语音信号进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析,根据结果和学过的理论得出合理的结论。

与不同信源相同滤波方法的同学比较各种信源的特点,与相同信源不同滤波方法的同学比较各种滤波方法性能的优劣。

通过此次课程设计,我们能够学会如何综合运用这些知识,并把这些知识运用于实践当中,使所学知识在综合运用能力上以及分析问题、解决问题能力上得到进一步的发展,让自己对这些知识有更深的了解。

通过课程设计培养严谨的科学态度,认真的工作作风和团队协作精神。

1.2课程设计的要求(1)滤波器指标必须符合工程实际。

(2)设计完后应检查其频率响应曲线是否满足指标。

(3)处理结果和分析结论应该一致,而且应符合理论。

(4)独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。

1.3 工作平台简介课程设计的主要设计平台式MATLAB 7.0。

语音信号处理

语音信号处理

语音信号处理语音信号处理是对语音信号进行分析、处理和合成的一种技术。

随着和语音识别技术的快速发展,语音信号处理变得越来越重要。

本文将详细介绍语音信号处理的基本概念、常用技术和应用领域。

基本概念语音信号是指人类通过声音来交流的方式。

语音信号通常采用模拟信号的形式,通过麦克风传感器转换为数字信号,然后使用数字信号处理技术进行分析和处理。

语音信号的特点包括频率、幅度和时域特性。

常用技术预处理语音信号预处理是指在进行语音信号分析和处理之前,对原始语音信号进行预处理以提取和增强感兴趣的特征。

常用的预处理技术包括去噪、滤波、降低共振、归一化等。

特征提取特征提取是从语音信号中提取有用信息的过程,目的是将语音信号转化为可以被机器学习算法处理的形式。

常用的特征包括声谱图、梅尔倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。

语音识别语音识别是将语音信号转化为文字或命令的过程。

常用的语音识别技术包括基于模板的方法、隐马尔可夫模型(HMM)、深度学习等。

语音合成语音合成是将文字转化为语音信号的过程。

常用的语音合成技术包括基于拼接的方法、隐马尔可夫模型(HMM)、深度学习等。

应用领域语音信号处理在许多领域中起着重要作用,以下是几个主要应用领域的例子:语音识别系统语音识别系统可以用于实现语音自动接听、语音搜索等应用。

这些系统通过对输入语音信号进行处理和分析,将其转化为文字或命令。

语音合成系统语音合成系统可以将文字转化为语音,实现自动语音播报、电子书朗读等功能。

这些系统通过将输入文本处理和合成为语音信号。

声纹识别系统声纹识别系统通过对语音信号进行处理和分析,将其转化为声纹特征,用于实现语音身份认证等应用。

噪声抑制噪声抑制是指对含噪声的语音信号进行处理,去除噪声以提高语音信号的质量。

语音压缩语音压缩是将语音信号进行压缩,以减小存储空间和传输带宽的需求。

语音压缩技术可以用于语音通信、语音存档等应用。

语音信号处理是一项重要的技术,它在语音识别、语音合成和其他领域中有广泛的应用。

实验三 语音信号的滤波处理

实验三  语音信号的滤波处理

实验三 语音信号的滤波处理一、实验目的通过对语音信号的滤波处理,掌握信号频谱的计算、滤波方法,实现从频域上分离不同特点的信号,从而达到滤除信号中的干扰、降低噪声、以及分离男声和女声的目的。

二、实验原理1. 信号的和、积运算信号和与积运算是指信号相加与相乘。

这类运算较为简单。

需要注意的是,必须将同一瞬间的两个函数值相加或相乘。

在图1中,将()x t 视为缓慢波动的信道噪声,()g t 视为要传输的数字信号,则()()x t g t +表示了实际发送的数字信号,()()x t g t ⋅表示了信道噪声()x t 的取样输出信号。

tttt图1 信号的相乘与相加 图2 正弦信号与噪声相加 在实际应用中,最常见的是有用信号与噪声相加,这样的信号中,信号功率与噪声功率之比称为信噪比。

如图2所示是正弦信号、噪声信号的波形及两种信噪比下正弦信号与噪声相加的波形图。

然而有用信号是相对的,例如在语音信号中,正弦信号则是干扰信号,它同噪声一起,都是需要设法去掉的信号。

2. 信号的频谱计算实际应用中的信号绝大多数表现为振荡形式。

如图3所示是语音信号及其一个局部的波形图,可见该信号是一种振荡形式。

语音信号语音信号局部图3 语音信号的波形将复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的正(余)弦振荡,这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱(幅度谱)。

广泛应用在声学、光学和无线电技术等方面。

它将对信号的研究从时域引到频域,从而带来更直观的认识。

在信号与系统中,采用FS、FT、DFS、DTFT等工具来计算信号的频谱。

实际信号的频谱往往比教材中的例子要复杂得多。

例如图4是图3所示语音信号的幅度谱,其中上图是fft()输出的结果,其表示的频率范围为0~f,下图s是中心频率在零频率处的幅度谱,它与教材中的表示方式一致。

应用FFT计算的幅度谱中心在零频率的幅度谱图4 语音信号的频谱3. 信号的理解本课程的教材中讲到了“信号的分类”、“典型信号(或常用信号)”等内容,这对于理解信号还远远不够。

语音识别提高语音识别准确率的关键方法

语音识别提高语音识别准确率的关键方法

语音识别提高语音识别准确率的关键方法在当今信息技术高速发展的时代,语音识别作为一项重要的人机交互技术,正日益受到广泛的关注和应用。

语音识别的准确率是衡量其性能优劣的重要指标之一。

本文将介绍一些提高语音识别准确率的关键方法,旨在帮助改善语音识别技术并提高用户体验。

一、语音数据的预处理在进行语音识别前,对于语音数据的预处理是非常关键的。

以下是几种常用的语音数据预处理方法:1. 语音的去噪处理:语音信号常伴随着各种环境噪声,对语音进行去噪处理可以有效提高语音的信噪比,从而提高语音识别的准确率。

常用的去噪处理方法包括频域滤波和时域滤波等。

2. 语音的降维处理:降低语音特征的维度有助于减少特征维数过高对模型训练的影响。

常用的降维方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等。

3. 语音的标准化处理:对语音进行标准化处理,可以使得不同人的语音在特征上更加接近,有利于提高模型的泛化能力。

常用的标准化处理方法包括均值归一化和方差归一化等。

二、使用更先进的模型除了对语音数据进行预处理外,使用更先进的模型也是提高语音识别准确率的关键。

以下是几种常用的模型方法:1. 深度神经网络(DNN):DNN是一种由多个隐藏层组成的前向神经网络,通过逐层训练和叠加特征,可以有效提取语音数据的高阶特征。

DNN在语音识别领域取得了重要的突破,被广泛应用于声学模型的训练和建模。

2. 长短时记忆网络(LSTM):LSTM是一种特殊的循环神经网络,其通过引入门控单元解决了传统循环神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM在语音识别中具有良好的时间序列建模能力,能够有效地捕捉语音数据的时序特征。

3. 编码-解码模型(Encoder-Decoder):编码-解码模型是一种将输入序列映射到输出序列的神经网络模型。

在语音识别中,可以将语音输入映射到文本输出,从而实现语音转换为文字。

编码-解码模型具有强大的序列处理能力,能够有效应对语音识别中的时序问题。

语音信号的滤波处理-精品

语音信号的滤波处理-精品

语音信号的滤波处理胡勇200921011003一、概述语音信号的滤波处理是数字信号处理领域目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一,通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。

简单的语音信号滤波处理的基本流程如下框图:二、语音信号预处理(一)信号采样利用麦克风录制一段语音1,在MATLAB中,利用函数wavread.m将其转化为数字向量,并使用函数sound.m进行处理前声音回放,以便比对。

(二)频率确定人的语音信号频率一般集中在200 Hz到4.5 kHz之间,通过将信号从时域到频域的变换,以确定语音信号频率实际范围,来决定滤波器的设计类型。

若噪声为加性的,采用简单的频谱分析即可确定语音信号频率范围;但若噪声为乘性的或卷积性的,则需利用倒谱进行分析,此时采用同态滤波器(homomorphic filtering),即广义线性滤波器的基本思路来去噪。

如Figure 1频谱图所示,该语音信号中人的语音频率主要集中在0—700Hz 之间,而相对的大于700Hz的几个凸起则为噪声;在倒谱图中,除开始和结束1语音文件可从/u/ish?uid=1713628781处获得,信号采样频率为11025Hz,采样大小8Bit,单声道.有一定的卷积性噪声影响外,其他时间可以确定为加性噪声的影响。

三、滤波器设计数字滤波器(Digital Filter)根据幅频特性所表示的通过或阻止信号频率范围的不同,滤波器可分为四种,即低通(LP, Low Pass)、高通(HP, High Pass)、带通(BP, Band Pass)和带阻(BS ,Band Stop)滤波器。

一般而言,大多数噪声都存在于高频部分。

本文拟采用Butterworth滤波器,Chebyshev I型滤波器,窗函数,Chebyshev 一致逼近法等设计的滤波器进行除噪处理。

(一) Butterworth滤波器信号频率集中在0—700Hz之间,于是将低通滤波器技术要求,定为通带截止频率为700Hz,阻带下限截止频率为1000Hz,通带衰减为0.25dB,阻带衰减为50dB。

语音信号的滤波与处理

语音信号的滤波与处理

广西工学院数字信号处理课程设计题目:语音信号的处理与滤波(难度系数:0.8)系别:计算机工程学院专业:通信工程班级:通信091学号:200900402037姓名:郑志军指导教师:周坚和日期:2012.01.01目录摘要: ...................................错误!未定义书签。

一.设计内容 .. (5)二.设计目的 (5)三.基本步骤 (5)四、相关原理知识 (6)五、实现过程 (12)1.录制声音 (12)2.分别取8000个和16000个数据进行频谱分析,得到幅度和相位谱,比较二者异同并分析原因 (15)3.滤波器的设计 (17)4.对声音进行滤波 (18)5.把处理后的所有数据存储为声音文件,与原始声音进行比较19六、心得体会 (20)七、参考文献 (21)摘要信号处理是现代信息处理的基本内容,数字信号的处理更是重中之重。

数字信号处理的研究内容主要是语音信号和图像信号,而研究语音信号对于现代语音通信有着积极的意义。

研究语音信号又分为时域和频域两个方面。

(1)语音信号的时域分析处理:一类是进行语音信号分析,另一类是生成和变换各种调制信号,对信号平均累加器的动态范围进行压缩扩张,用门限方法进行噪声的抑制等等。

前一类是属于时域中信号平均累加器的线性处理,主要通过信号的加减、时移、倍乘、卷积、求相关函数等来实现。

而后一类,则属于非线性的变换和处理。

(2)语音信号的频谱分析处理:信号的时域频谱分析通常是要结合在一起进行的。

在数字设计系统中,任何信号处理器件都可以看成是一个滤波器,滤波器设计是数字信号处理的重要内容。

滤波器就是在对信号进行分析的基础上,设计适当的系统,提取有用的信号,抑制噪声信号干扰。

滤波器的设计通常是在频率域进行的[1]。

本设计是用MATLAB仿真软件设计滤波器对受干扰的语音信号进行滤波处理,并对各部分进行频谱分析。

MATLAB工具介绍:MATLAB是MathWorks公司开发的一种跨平台的用于多种仿真的简单高效的数学语言。

语音交互处理流程

语音交互处理流程

语音交互处理流程随着人工智能技术的飞速发展,语音交互在日常生活中的使用越来越普遍。

语音交互系统旨在识别和理解人类语言,以实现人机之间的有效沟通。

为了实现这一目标,语音交互处理流程通常包括以下几个关键步骤。

一、语音信号采集语音信号的采集是语音交互的第一步,通常通过麦克风等硬件设备完成。

采集到的原始音频信号可能包含许多噪音和无关信息,因此需要进行预处理以消除或减少这些干扰。

预处理包括降噪、滤波、放大等操作,以提高语音信号的清晰度和可懂度。

二、语音信号处理在语音信号采集后,需要进行一系列处理,包括语音特征提取和语音识别。

语音特征提取是指从原始音频信号中提取出与语义相关的特征信息,如音高、音强、时长等。

这些特征信息将被用于后续的语音识别和语义理解。

语音识别则是指将提取出的特征信息与预先训练好的模型进行比对,从而识别出具体的词语或句子。

三、语义理解和生成在语音识别的基础上,系统需要进行语义理解,即理解用户所说的具体内容以及意图。

这一步通常涉及到自然语言处理技术,如词法分析、句法分析、语义分析等。

根据用户的语义意图,系统需要生成相应的回复或操作。

这一过程涉及到语言生成技术,需要确保回复的逻辑严密、思路清晰、推理精确。

四、回复生成和输出最后,系统需要将回复转换成语音信号并输出。

这一步通常涉及到语音合成技术,即将文本转换成模拟的语音信号。

语音合成技术需要尽可能地模拟人类语音的特点,如音调、语速等,以提高合成语音的自然度和可懂度。

五、反馈与持续优化为了提高语音交互系统的性能和用户体验,反馈与持续优化是必不可少的环节。

系统可以通过收集用户的使用数据和反馈,不断优化语音识别、语义理解和语音合成的算法,提高系统的准确性和流畅性。

此外,通过用户反馈,系统可以持续改进回复的内容和形式,使其更符合用户的期望和需求。

六、跨平台与多模态交互随着技术的发展,语音交互系统正逐渐向跨平台与多模态交互的方向发展。

跨平台交互意味着系统可以在不同的设备和操作系统上运行,实现无缝的用户体验。

语音信号处理

语音信号处理
但是双线性变换的这个特点是靠频率的严重非线性关系而得到的,由于这种频率之间的非线性变换关系,就产生了新的问题。首先,一个线性相位的模拟滤波器经双线性变换后得到非线性相位的数字滤波器,不再保持原有的线性相位了;其次,这种非线性关系要求模拟滤波器的幅频响应必须是分段常数型的,即某一频率段的幅频响应近似等于某一常数(这正是一般典型的低通、高通、带通、带阻型滤波器的响应特性),不然变换所产生的数字滤波器幅频响应相对于原模拟滤波器的幅频响应会有畸变。
2设计原理
2.1卷积运算
卷积和乘积运算在频域和时域是一一对应的,两个信号在时域的卷积可以转化为求两者在频域的乘积后再反变换,同理在频域的卷积等时域的乘积。而信号的频域求解有快速傅里叶FFT算法。
卷积与傅里叶变换有着密切的关系。利用一点性质,即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换,能使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化。
5.2双线性变换法设计IIR滤波器
5.3窗函数设计FIR滤波器
6心得与体会
7参考文献
1绪论
数字滤波器可以在语音信号分析中对声音进行处理,可以滤出不要的噪声,使声音更加清楚。本设计通过对语音信号进行采集,对语音信号进行时域与频域的分析,然后给语音信号加上噪声,通过切比雪夫滤波器进行高通、低通、带通的滤波。通过汉宁窗对声音进行过滤。然后对声音进行回放,对比前后声音信号的差异。实现滤波功能。理论依据:根据设计要求分析系统功能,掌握设计中所需理论(采样频率、采样位数的概念,采样定理;时域信号的FFT分析;数字滤波器设计原理和方法,各种不同类型滤波器的性能比较),阐明设计原理。信号采集:采集语音信号,并对其进行FFT频谱分析,画出信号的时域波形图和频谱图。构造受干扰信号并对其进行FFT频谱分析:对所采集的语音信号加入干扰噪声,对语音信号进行回放,感觉加噪前后声音的变化,分析原因,得出结论。并对其进行FFT频谱分析,比较加噪前后语音信号的波形及频谱,对所得结果进行分析,阐明原因,得出结论。数字滤波器设计:根据待处理信号特点,设计合适数字滤波器,绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。信号处理:用所设计的滤波器对含噪语音信号进行滤波。对滤波后的语音信号进行FFT频谱分析。画出处理过程中所得各种波形及频谱图。对语音信号进行回放,感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱,对所得结果和滤波器性能进行频谱分析,阐明原因,得出结论。
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数字信号处理实验报告
实验名称:基于MATLAB对语音信号
进行分析及滤波处理
院系:物联网工程学院
班级:电子信息工程1101
姓名:
一、实验目的
综合计算运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计,通过理论推导得出相应的结论,培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。

并利用MATLAB作为工具进行实现,从而复习巩固课堂所学的理论知识,提高对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现对数字信号的处理。

此外,还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程,从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。

二、实验要求
1.分析原始语音信号的时域特性和频谱特性。

2.设计一个IIR滤波器,用该滤波器对语音信号进行滤波处理,分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。

3.设计一个FIR滤波器,用该滤波器对语音信号进行滤波处理,分析滤波后信号的时域特性和频谱特性。

三、实验原理
1.采样定理:在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍;采样定理又称奈奎斯特定理。

采样频率越高,即采样的时间间隔越短,对声音波形的表示越精确。

2.时域信号的FFT分析:信号的频谱分析就是计算机信号的傅里叶变换。

连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于用计算机进行计算,使其应用受到限制。

而FFT是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值运算,成为用计算机分析离散信号和系统的有力工具。

对连续信号和系统,可以通过时域采样,应用DFT进行近似谱分析。

3.IIR数字滤波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器(巴特沃斯数字低通滤波器的设计),首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。

如果给定的指标为数字滤波器的指标,则首先要转换成模拟滤波器的技术指标,这里主要是边界频率Wp和Ws的转换,对ap和as指标不作变化。

边界频率的转换关系为∩=2/T tan(w/2)。

接着,按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式
求出滤波器的阶数N 和3dB 截止频率 ∩c ;根据阶数N 查巴特沃斯归一化低通滤波器参数表,得到归一化传输函数Ha(p);最后,将p=s/ ∩c 代入Ha(p)去归一,得到实际的模拟滤波器传输函数Ha(s)。

之后,通过双线性变换法转换公式s=2/T((1-1/z)/(1+1/z))得到所要设计的IIR 滤波器的系统函数H(z)。

4.FIR 数字滤波器设计原理基于窗函数的FIR 数字滤波器的设计方法是用一定宽度窗函数截取无限脉冲响应序列,获得有限长的脉冲响应序列,从而得到FIR 滤波器。

它是在时域进行的,由理想滤波器的频率响应)(ωj d e H 推导出其单位冲激响应hd (n),再设计一个FIR 数字滤波器的单位冲激响应h(n)去逼近
hd (n),表示)(n h d =
π21
ωωωππd e e H j j d )(⎰-由此得到的离散滤波器的系统传递函数Hd (z) 为 )(ωj d e H =∑-=-10)(N n j e n h ω,该hd (n) 为无限长序列,因此Hd (z)
是物理不可实现的。

为了使系统变为物理可实现的,且使实际的FIR 滤波器频率响应尽可能逼近理想滤波器的频率响应,采用窗函数将无限脉冲响应hd (n)截取一段h(n)来近似表示hd (n),可得:h (n) = hd (n)w(n) ,从而有:式中N 表示窗口长度,这样H(z)就是物理可实现的系统。

并且从线性相位FIR 滤波器的充要条件可知,为了获得线性相位FIR 数字滤波器的冲激响应h(n) ,那么序列h(n) 应有τ = (N −1) / 2的延迟。

由于窗函数的选择对结果起着重要的作用,针对不同的信号和不同的处理目的来确定窗函数的选择才能收到良好的效果。

四、 实验过程
1.原始信号的时域特性及频域特性的分析
在MATLAB 平台下对语音信号采样:
[y,fs,bits]=wavread('C:\WINDOWS\Media\liuwei.wav');
sound(y,fs,bits);%该语句播放语音信号%
首先使用FFT 对语音信号进行快速傅立叶变换,得到信号的频谱特性,然后画出原始信号的波形和频谱图。

程序如下:
figure(1)
plot(y);title('原始信号波形'); xlabel('time n');
ylabel('A');
figure(2)
freqz(y)
title('信号采样后频率响应图'); x1=fft(y,1024);
f=fs*(0:511)/1024;
结果如下图:
采样信号经FFT变换:
figure(3)
plot(211)
plot(f,abs(x1(1:512)));title('原信号频谱');
xlabel('频率/Hz');
ylabel('幅值');
plot(212)
plot(abs(x1(1:1024)));
title('原信号FFT频谱');
xlabel('点数 N');
ylabel('幅值');
结果如图:
2.用双线性变换法设计IIR低通滤波器:
fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;ffs=44100;
wc=2*fc/ffs;wp=2*fp/ffs;
[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);[num,den]=ellip(n,Ap,As,wn);freqz(num,den,
256,ffs);
x=filter(num,den,y);
X=fft(x,4096);
plot(211),plot(x);
title('双线性滤波后信号波形');
plot(212),plot(abs(X));
title('双线性滤波后信号频谱');
结果如图:
3.用凯泽窗设计FIR低通滤波器:
fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=44100;
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); Win=Kaiser(N+1,beta);b=fir1(N,wc,Win);
freqz(b,1,512,fs);
x=fftfilt(b,y);X=fft(x,4096);
sound(x,fs,bits);
plot(211),plot(x);
title('FIR滤波后信号波形');
plot(212),plot(abs(X));
title('FIR滤波后信号频谱');
结果如图:
五、总结
本文对语音信号处理系统的设计作了详细的介绍,采用一系列图像分析和处
理技术,实现了语音信号的基本处理的功能,经过测试运行,本设计圆满的完成
了对语音信号的读取和打开;较好的完成了对语音信号的频谱分析,通过fft变换,得出了语音信号的频谱图;在滤波这一块,课题主要是从数字滤波器入手来
设计滤波器,基本实现了滤波,完成了各种滤波器效果比较与课题的要求十分相符。

通过这次课程设计,使我对语音信号有了全面的认识,对数字信号处理的知
识又有了深刻的理解,在之前数字信号与处理的学习以及完成课后的作业的过程中,已经使用过MATLAB,对其有了一些基础的了解和认识。

通过这次练习是我进一步了解了信号的产生、采样及频谱分析的方法。

以及
其中产生信号和绘制信号的基本命令和一些基础编程语言。

让我感受到只有在了
解课本知识的前提下,才能更好的应用这个工具;并且熟练的应用MATLAB也可以
很好的加深我对课程的理解,方便我的思维。

这次设计使我了解了MATLAB的使用
方法,学会分析滤波器的优劣和性能,提高了分析和动手实践能力。

同时我相信,进一步加强对MATLAB的学习与研究对我今后的学习将会起到很大的帮助。

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