基于MATLAB的声音采集及去噪音处理方法

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在Matlab中进行语音增强和噪声抑制的技术

在Matlab中进行语音增强和噪声抑制的技术引言：语音增强和噪声抑制技术在现代通信、语音处理和语音识别领域发挥着重要的作用。

随着社交媒体、智能手机以及智能家居等技术的发展，我们越来越需要能够从复杂的背景噪声中清晰地捕捉到语音信号。

在Matlab中，我们可以使用各种算法和工具来实现语音增强和噪声抑制。

在本文中，我们将介绍一些常用的技术和方法，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、语音增强技术1.1 频域滤波器频域滤波器是一种常用的语音增强技术，它通过对语音信号进行频谱分析并对频谱进行滤波，去除噪声成分。

在Matlab中，我们可以使用快速傅里叶变换（FFT）将时域的语音信号转换为频域的信号，然后进行频谱滤波操作。

1.2 波束形成波束形成是一种基于阵列信号处理的语音增强技术。

它通过在多个麦克风上采集语音信号，并对这些信号进行加权和合成，来提高语音信号的信噪比。

在Matlab中，我们可以使用波束形成算法来实现语音增强。

二、噪声抑制技术2.1 统计建模统计建模是一种常见的噪声抑制技术，它通过对噪声进行建模和估计，然后对语音信号进行去噪处理。

在Matlab中，我们可以使用高斯混合模型（GMM）等方法来建模和估计噪声分布，并对语音信号进行去噪。

2.2 时域滤波时域滤波是一种基于时域信号处理的噪声抑制技术。

它通过对语音信号进行滤波，去除噪声成分。

在Matlab中，我们可以使用数字滤波器设计和滤波器应用等函数，来实现时域滤波。

三、实例演示为了更好地理解和应用语音增强和噪声抑制技术，我们将通过一个实例来演示在Matlab中的具体操作。

假设我们有一段包含噪声的语音信号，我们希望能够对其进行噪声抑制，使得语音信号更加清晰。

首先，我们需要将语音信号加载进Matlab中。

可以使用wavread函数将WAV 格式的语音文件读入，或者使用audioread函数读入其他格式的语音文件。

然后，我们可以使用FFT函数将时域的语音信号转换为频域的信号。

基于MATLAB语音信号采集与分析加上高频噪声并去噪声源程序仿真

语音信号的综合仿真分析%仿真说明：有些人仿真不出来并不是源代码不对，而是自己没有操作好，下面是一些操作注意事项，希望能帮助到各位！1、源代码中的（3.wav）音频文件是用windows系统自带录音软件录制的，在附件--娱乐--录音机，保存文件时一定要保存二进制格式.wav。

2、.wav 文件必须和源程序代码M文件保存在一起，即同一路径下，最好是根目录下，比如都保存在D:\，仿真时将源代码中wavread('3.wav')改成wavread(' D:\3.wav')即可。

本仿真是保存在桌面实现的！3、本仿真是自己的录音，若要实现仿真必须自己录制.wav音频文件。

一、综合仿真源程序代码：[y,fs,bits]=wavread('3.wav');% sound(y,fs,bits);Y=fft(y,40000);%采样点数40000figure(1);subplot(211);plot(y);title('原始信号波形');subplot(212);plot(abs(Y));title('原始信号频谱');fc=20000;%载波频率y1=modulate(y,fc,fs,'fm');%对原语音信号调制Y1=fft(y1,40000);%采样点数40000figure(2);subplot(211);plot(y1);title('调制后信号波形');subplot(212);plot(abs(Y1));title('调制后信号频谱');% sound(y1);% 调制信号+原始信号波形y2=y+y1;Y2=fft(y2,40000);%采样点数40000figure(3);subplot(211);plot(y2);title('调制信号+原始信号波形'); subplot(212);plot(abs(Y2));title('调制信号+原始信号频谱'); % sound(y2); figure(4);% 用双线性变换法设计的低通滤波器 fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs1=22050; wc=2*fc/fs1;wp=2*fp/fs1; [n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As); [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn); freqz(b,a,512,fs1);x=filter(b,a,y2);%对要进行低通滤波 X=fft(x,40000); figure(5);subplot(211);plot(x);title('低通滤波后信号波形');subplot(212);plot(abs(X));title('低通滤波后信号频谱'); sound(x,40000); 二、仿真结果说明①录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；x 105-0.50.51原始信号波形x 1040100200300400500原始信号频谱图4-1原始语音信号Figure 4-1 the original speech signal由图可知这段语音信号频率主要集中在1000hz 左右。

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。

因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。

本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

本文的主要内容分为以下几个部分。

首先，介绍语音信号处理的背景和意义。

在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。

因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。

其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。

本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。

首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。

然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。

最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。

接下来，介绍实验设计和结果分析。

本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。

通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。

最后，总结全文并展望未来的研究方向。

通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。

然而，该方法仍然有改进的空间。

未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。

总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。

MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序

title('滤波后信号频谱');
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)%回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);%选取变换的点数
y_zp=fft(y_z,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z);%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
figure(3);
freqz(b,1);
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);

matlab去除录音噪声的方法

matlab去除录音噪声的方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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如何使用Matlab进行语音增强与去噪技术实现

如何使用Matlab进行语音增强与去噪技术实现引言：语音增强与去噪技术是人工智能领域的一个重要研究方向，它涉及到许多实际应用场景，如语音通信、语音识别、语音合成等。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，具有丰富的信号处理工具箱，可以帮助研究人员实现语音增强与去噪技术。

本文将介绍如何使用Matlab进行语音增强与去噪技术的实现，旨在帮助读者了解语音增强与去噪技术以及如何利用Matlab进行研究与开发。

一、语音增强与去噪技术概述语音的增强与去噪是一种信号处理技术，旨在改善语音信号的质量和清晰度。

常见的噪声包括环境噪声、机器噪声、通信信道噪声等。

这些噪声会影响语音的识别和理解，因此去除噪声、增强语音的清晰度对于实际应用非常重要。

常用的语音增强与去噪技术包括：频域滤波法、小波变换法、自适应滤波法等。

这些技术都有各自的特点和适用范围，可以根据实际情况选择合适的方法进行处理。

其中，频域滤波法是一种较为常用的语音增强与去噪方法，它通过将语音信号从时域转换到频域，利用频域特性对噪声进行滤波，从而提升语音信号的清晰度和质量。

二、Matlab在语音增强与去噪中的应用Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，包括音频处理、滤波器设计、小波分析等功能模块。

这些功能模块可以帮助研究人员进行语音增强与去噪的研究与开发。

1. 音频处理Matlab提供了音频处理工具箱，可以对语音信号进行读取、采样、播放等操作。

使用Matlab读取语音信号后，可以对其进行时间域和频域的分析，了解信号的时频特性。

2. 滤波器设计语音增强与去噪中，滤波器是非常重要的工具。

Matlab提供了滤波器设计工具箱，可以根据需要设计各种类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。

这些滤波器可以根据实际需求对语音信号进行滤波处理，去除噪声、增强语音的清晰度。

3. 小波分析小波变换是一种常用的信号处理方法，特别适用于非平稳信号的分析与处理。

Matlab提供了小波分析工具箱，可以对语音信号进行小波变换，并提取出信号的频域特征。

利用Matlab进行声音信号处理的技术方法

利用Matlab进行声音信号处理的技术方法引言：在现代科技飞速发展的时代，声音信号处理成为一个热门的技术领域。

利用Matlab这一功能强大的软件工具，可以进行各种声音信号处理的研究和应用。

本文将介绍利用Matlab进行声音信号处理的技术方法，包括声音信号采集、预处理、频域分析、音频特征提取、降噪以及语音识别等方面的内容。

一、声音信号采集声音信号采集是声音信号处理的第一步，它的质量直接影响后续处理的效果。

在Matlab中，我们可以利用声音输入和录音功能来实现声音信号的采集。

声音输入函数可以从外部声卡、麦克风等设备录取音频数据，而录音函数则可以通过计算机内部的声卡进行录音。

要进行声音信号采集，首先要设置好采样率和采样位数。

采样率表示每秒采样的次数，常用的采样率有8kHz、16kHz和44.1kHz等。

采样位数表示每个采样值的位数，一般为8位或16位。

在Matlab中，可以使用audiorecorder函数设置采样率和采样位数。

二、声音信号的预处理声音信号预处理是为了去除噪声和提高信号质量，以便后续处理。

常用的声音信号预处理方法包括去噪、滤波、归一化等。

去噪是声音信号预处理的重要步骤。

常见的去噪方法有时域滤波和频域滤波。

时域滤波是通过卷积运算对声音信号进行滤波，可以去除特定频率范围内的噪声。

频域滤波则是将声音信号从时域转换到频域，利用频域上的滤波器对噪声进行滤波。

滤波是声音信号预处理的另一种常用方法，它可以去除声音信号中的杂音和干扰信号。

低通滤波器可以去除高频噪声，而高通滤波器则可以去除低频噪声。

在Matlab中，可以使用fir1函数设计滤波器，然后使用filter函数进行滤波。

归一化是将声音信号的振幅范围缩放到合适的范围内，以便后续处理。

通过归一化，可以消除不同音频文件之间的振幅差异。

三、频域分析频域分析是声音信号处理中常用的方法之一。

在Matlab中，可以通过使用快速傅里叶变换（FFT）函数对声音信号进行频谱分析。

基于matlab的语音信号的降噪处理编程

基于matlab的语音信号的降噪处理编程你好呀，说到语音信号的降噪处理，这可是一门科学啊，咱们四川话儿得用得上嘞。

咱们得基于Matlab这个软件儿来搞这个编程，那咱就来说道说道。

首先啊，咱得明白啥子是语音信号的降噪处理。

就像咱陕西的老乡说的一样，就是给那语音信号洗个澡，把噪音这个脏东西给洗掉。

咱得用些技术手段，把这些噪音给滤掉，让语音信号听起来更清晰、更干净。

那在Matlab里头咋弄呢？咱们得用些算法来处理这些信号。

比如说，咱们可以用个小波变换啊，或者滤波器啥的。

这些小工具就像咱们四川的辣椒酱和花椒粉，虽然看起来不起眼，但用得好，那味道可就出来了。

咱先来说说小波变换吧。

小波变换就像咱们陕西方言里头的“细水长流”，它能把语音信号分解成不同频率的小波，咱们就可以针对这些不同频率的小波进行降噪处理。

这样一来，咱们就能把噪音给滤掉，保留住语音信号的有用部分。

再来说说滤波器吧。

滤波器就像咱们四川话里头的“筛子”，能把语音信号里头的噪音给筛掉。

咱们可以设定一个阈值，超过这个阈值的信号咱就认为是噪音，就给它滤掉。

这样一来，咱们就能得到一个比较干净的语音信号了。

当然啦，这些只是些基本的处理方法，实际上还有很多高级的技术可以用。

不过咱今天就先说到这里吧，免得说得太多你听不懂。

总之啊，基于Matlab的语音信号降噪处理编程，就像咱们做菜一样，得用心去做，才能做出好吃的菜来。

你得把各种方法和技术都用上，才能得到一个满意的降噪效果。

就像咱们陕西人说的，“功夫不负有心人”，只要你努力去做，就一定能够成功！。

基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文

基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文基于matlab声音信号的滤波去噪处理摘要滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位。

FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。

特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。

利用MATLAB 信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR 数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。

ABSTRACTThe Design of Analysis and Processing Voice Signal Abstract Speech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest growing areas of information scienceone of the core technology. Transmission of information through the voice of humanity's most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information.. Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering, Fourier transform, when domain and frequency domain analysis, sound playback and a variety of map rendering, and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature function, use of these functions can be quick and convenient features complete voice signal processing and analysis and visualization of signals, makes computer interaction more convenient . Matlab Signal Processing is one of the important areas of application. The design of voice-processing software for most of the content are numerous, easy to maneuver and so on, using MATLAB7.0 comprehensive use GUI interface design, various function calls to voice signals such as frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface concise, simple, has some significance in practice. Finally, the speech signal processing further development put forward their own views.目录摘要ABSTRACT绪论1.1研究的目的和意义1.2国内外同行的研究状况1.3本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究2.1去噪的原理2.2去噪的方法去噪和仿真的研究3.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开3.2 原始语音信号频谱分析及仿真3.3 加噪语音信号频谱分析及仿真3.4 去噪及仿真3.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢参考文献1.绪论1.1研究的目的和意义语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文

在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真作者姓名：王青天专业班级：电子1班指导教师：钟晓玲摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。

对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。

而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。

本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。

通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。

在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。

在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。

关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter,the filter design occupies an extremely important role in signal processing.The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design.The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing,speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions,then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived.In the design process,using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev,Butterworth and bilinear variation method.In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design,graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1研究的意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2去噪的原理 (4)2.2.1采样定理 (4)2.2.2采样频率 (5)2.2去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4去噪及仿真 (23)4.5结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (27)致谢 (28)参考文献 (29)第1章前言1.1研究的意义语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。

基于MATLAB的语音信号去噪（完整版）

基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。

1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。

在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。

.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。

矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。

这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。

(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。

与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。

(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。

汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。

(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。

它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。

(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。

而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。

常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。

基于matlab语音去噪课程设计

基于matlab语音去噪课程设计一、教学目标本课程的目标是使学生掌握基于MATLAB的语音去噪技术，能够运用该技术进行实际的语音信号处理。

具体目标如下：知识目标：使学生了解语音信号去噪的基本理论和技术，理解MATLAB在语音去噪中的应用。

技能目标：培养学生使用MATLAB进行语音去噪的实践能力，能够独立完成语音去噪的实验。

情感态度价值观目标：培养学生对信号处理的兴趣，提高学生运用科学知识解决实际问题的能力。

二、教学内容教学内容主要包括三部分：语音信号去噪理论、MATLAB基本操作、基于MATLAB的语音去噪实践。

第一部分，语音信号去噪理论，包括噪声的类型、噪声的特性、语音信号去噪的基本方法等内容。

第二部分，MATLAB基本操作，包括MATLAB的安装和使用、MATLAB的基本语法、MATLAB的图形界面设计等内容。

第三部分，基于MATLAB的语音去噪实践，包括噪声的估计和消除、语音信号的去噪处理、去噪效果的评价等内容。

三、教学方法教学方法采用讲授法、实验法、讨论法相结合的方式。

讲授法用于讲解语音信号去噪理论和MATLAB的基本操作。

实验法用于让学生动手实践，进行基于MATLAB的语音去噪。

讨论法用于引导学生思考和探讨，提高学生对语音去噪技术的理解和应用能力。

四、教学资源教学资源包括教材、实验设备、多媒体资料等。

教材：《MATLAB语音去噪教程》实验设备：计算机、语音信号处理器多媒体资料：教学PPT、实验指导视频教学评估主要通过以下几个方面进行：1.平时表现：包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等，占总评的30%。

2.作业：包括课后练习和实验报告，占总评的40%。

3.考试：包括期中和期末考试，占总评的30%。

评估方式将采用客观、公正的原则，全面反映学生的学习成果。

六、教学安排教学进度将按照教材《MATLAB语音去噪教程》的章节进行，共安排12周，每周2课时。

教学时间：每周二下午2:00-4:00教学地点：实验室教学安排将考虑学生的实际情况和需要，尽量安排在学生较为空闲的时间段，同时兼顾学生的兴趣爱好。

matlab代码语音信号分析和去噪处理

S X 文理学院数理信息学院数字信号处理课程设计报告书题目语音信号分析与去噪处理姓名学号专业班级电信11级信号处理指导教师于刘时间年月日课程设计任务书源码function varargout = PF(varargin)% PF MATLAB code for PF.fig% PF, by itself, creates a new PF or raises the existing% singleton*.%% H = PF returns the handle to a new PF or the handle to% the existing singleton*.%% PF('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in PF.M with the given input arguments.%% PF('Property','Value',...) creates a new PF or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before PF_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to PF_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help PF% Last Modified by GUIDE v2.5 06-Jul-2014 11:15:51% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @PF_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @PF_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});if nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before PF is made visible.function PF_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to PF (see VARARGIN)% Choose default command line output for PFhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes PF wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = PF_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%************语音信号采集******************global YL YH YK YG YY;global F BB;[fn,pn,fi]=uigetfile('*.wav','select a wav-file');%调用选择文件对话框，返回fn代表名字，pn代表路径name=strcat(pn,fn);[y1,Fs,bits]=wavread(name); %采样值放在向量y中，fs表示采样频率(hz)，bits表示采样位数T=length(y1)/Fs;set(handles.text4,'string',Fs);set(handles.text12,'string',T);set(handles.text15,'string',bits);YL=y1;YH=y1;YK=y1;YG=y1;YY=y1;BB=bits;F=Fs;Y=fft(y1,524288);plot(handles.axes1,0:1/Fs:(length(y1)-1)/Fs,y1);axes(handles.axes1);legend('原信号波形',1);stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Y),'.');set(handles.axes2,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('原信号频谱',1);%************************************************% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%*****************声音播放****************************global YY F BB;y1=YY;Fs=F;bits=BB;sound(YY,Fs,bits);%播放声音function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%*******************高斯噪声************************** global h z YY YG;y1=YG;h=0.05*randn(size(y1));z=plus(h,y1);Z=fft(z,524288);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Z),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('加入高斯噪声频谱',1);YY=z;% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %***************滤除高斯噪声******************global h z YY;%*****************自适应算法***********************w=[0,1];%初始2阶加权系数u=0.00026;%最佳参数for i=1:length(z);y(i+1)=h(i:i+1)*w';e(i+1)=z(i+1)-y(i+1);w=w+2*u*e(i+1)*h(i:i+1);end;Y=fft(e,524288);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Y),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);legend('滤除高斯噪声频谱',1);YY=e;%******************************************function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %******************低通滤波器*********************** global YL YY F Yli Ylf;y1=YL;Fs=F;%******************IIR*****************fp=6000;fs=8000;Fs=44100;rp=3;rs=10;wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs;op=2*tan(wp/2);os=2*tan(ws/2);[N, wc]=buttord(op,os,rp,rs,'s');[B, A]=butter(N,wc,'s');[Bz, Az]=bilinear(B ,A,1);%**********FIR****************Bt=abs(wp-ws);N=ceil(6.6*pi/Bt);wc=(wp+ws)/2/pi;hn=fir1(N-1,wc,'low',hamming(N));co=get(handles.popupmenu1,'value');if co==2y2=fftfilt(Bz,y1);Yli=fft(y2,524288);YY=y2;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yli),'.');set(handles.axes4,'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('低通滤波频谱',1);elseif co==3y3=fftfilt(hn,y1);Ylf=fft(y3,524288);YY=y3;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ylf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('低通滤波频谱',1);end% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %*********************高通*******************global YH YY F Yhi Yhf;Fs=F;y1=YH;%*********************IIR*********************fph=10000;fsh=11000;rph=3;rsh=10;wph=2*pi*fph/Fs;wsh=2*pi*fsh/Fs;oph=2*tan(wph/2);osh=2*tan(wsh/2);[Nh, wch]=buttord(oph,osh,rph,rsh,'s');[Bh, Ah]=butter(Nh,wch,'s');[Bs,As]=lp2hp(Bh,Ah,wch);[Bzh, Azh]=bilinear(Bs ,As,1);%*******************FIR************************Bth=abs(wph-wsh);Nh0=ceil(6.6*pi/Bth);Nh=Nh0+mod(Nh0+1,2);wch=(wph+wsh)/2/pi;hnh=fir1(Nh-1,wch,'high',hamming(Nh));co=get(handles.popupmenu1,'value');if co==2y3=fftfilt(Bzh,y1);Yhi=fft(y3,524288);YY=y3;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhi),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('高通滤波频谱',1);elseif co==3y4=fftfilt(hnh,y1);Yhf=fft(y4,524288);YY=y4;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('高通滤波频谱',1);end% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %***********************带通****************%******************IIR**********************global YK YY Ypi Ypf;y1=YK;Fs=44100;wpp=[6000 8000]*2/Fs;wsp=[5000 10000]*2/Fs;rpp=3;rsp=20;[N,Wn]=buttord(wpp,wsp,rpp,rsp,'s');[Bp,Ap]=butter(N,Wn,'bandpass');%*********************FIR**********************fpl=5000;fph1=6000;fsl=8000;fsh1=10000;wpl=2*pi*fpl/Fs;wph1=2*pi*fph1/Fs;wsl=2*pi*fsl/Fs;wsh1=2*pi*fsh1/Fs;Bthb=abs(wpl-wsl);Nhb=ceil(6.6*pi/Bthb);wcl=(wpl+wph1)/2/pi;wch1=(wsl+wsh1)/2/pi;wn=[wcl wch1];hnb=fir1(Nhb-1,wn,hamming(Nhb));co=get(handles.popupmenu1,'value')if co==2y3=fftfilt(Bp,y1);Ypi=fft(y3,524288);YY=y3;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypi),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 40],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('带通滤波频谱',1);elseif co==3y4=fftfilt(hnb,y1);Ypf=fft(y4,524288);YY=y4;stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('带通滤波频谱',1);end% --- Executes on button press in radiobutton1.function radiobutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to radiobutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of radiobutton1% --- Executes on button press in radiobutton2.function radiobutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to radiobutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of radiobutton2% --- Executes on selection change in popupmenu1.function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returns popupmenu1 contents as cell array % contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from popupmenu1% --- Executes during object creation, after setting all properties.function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to popupmenu1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: popupmenu controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in checkbox1.function checkbox1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to checkbox1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox1% --- Executes on button press in checkbox2.function checkbox2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to checkbox2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state of checkbox2% --- Executes during object creation, after setting all properties.function pushbutton3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% --- Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global Yli Ylf;stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yli),'.');set(handles.axes2,'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('IIR低通滤波频谱',1);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ylf),'.');set(handles.axes4,'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('FIR低通滤波频谱',1);% --- Executes on button press in pushbutton10.function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton10 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global Yhi Yhf;stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhi),'.');set(handles.axes2,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('IIR高通滤波频谱',1);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Yhf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes4);legend('FIR高通滤波频谱',1);% --- Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global Ypi Ypf;stem(handles.axes2,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypi),'.');set(handles.axes2,'ylim',[0 40],'xlim',[0 2*pi]);axes(handles.axes2);legend('IIR带通滤波频谱',1);stem(handles.axes4,0:2*pi/524288:2*pi-1/524288,abs(Ypf),'.');set(handles.axes4,'ylim',[0 1500],'xlim',[0 2*pi]); axes(handles.axes4);legend('FIR带通滤波频谱',1);。

基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版)

摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。

对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。

FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制及仿真。

关键词滤波器；MATLAB；窗函数法；双线性变换AbstractVoice signal occupies an extremely important position in digital signal processing, so the selection based on the research of the speech signal to consolidate and master the basic ability of digital signal processing is very representative. For digital signal processing (DSP) is dependent on the filter, so filter design occupies an extremely important role in signal processing. FIR digital filter and IIR filter is an important part of the filter design. MATLAB signal processing toolbox can be used to quickly and efficiently design all kinds of digital filter. Powerful and easy to learn, programming, high efficiency, is popular among the masses of scientific and technical workers. We can tear down the corresponding conclusion through theoretical derivation, using MATLAB as a programming tool for computer to add noise speech signal in time domain, frequency domain analysis and filtering. In the process of design implementation, we use window function method to design FIR digital filter, butterworth, chebyshev and bilinear reform IIR digital filter design, and the MATLAB as an auxiliary tool to complete the design of computing and graphics drawing and simulation.Keyword filter MATLAB Window function method Double linear transformation目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1．绪论 (3)1.1研究的目的和意义 (6)1.2本课题的研究内容 (6)1.3 其大概流程框图可如下表示 (7)2.原始语音信号采集与处理 (8)2.1 Matlab简单介绍 (8)2.2 语音信号的采样理论依据 (9)2.2.1采样的基本概念 (9)2.3语音信号的采集 (10)2.4语音信号的时频分析 (11)2.5语音信号加噪与频谱分析 (14)2.5.1 正弦波信号加入原始语音信号 (14)2.5.2 随机噪音信号加入原始语音信号 (14)2.6本章小结 (18)3设计数字滤波器 (19)3.1 滤波器概述 (19)3.1.1 模拟滤波器概述 (19)3.1.2 数字滤波器概述 (19)3.2 IIR数字滤波器概述 (20)3.3 FIR数字滤波器概述 (21)3.4 设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (21)3.5 数字滤波器设计的基本思路 (21)3.6 设计FIR滤波器 (22)3.6.1 窗函数法及设计步骤 (22)3.6.2源程序与仿真图像 (23)3.7 设计IIR滤波器 (25)3.7.1双线性变换法与设计步骤 (25)3.7.2源程序与仿真图像 (26)3.8 本章小结 (27)4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱 (29)4.1滤波及仿真 (29)4.1.1 FIR滤波器法去噪 (29)4.1.2 IIR滤波器法去噪 (30)4.2 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (32)4.3本章小结 (33)总结 (33)致谢 (34)参考文献 (35)附录 (36)附录（I）设计FIR和IIR数字滤波器 (36)附录（II）比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (41)1．绪论数字信号处理是研究用数字方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科。

基于MATLAB外界环境噪音数据采集系统

基于 MATLAB外界环境噪音数据采集系统随着轨道交通的发展，动车客室需要安静环境，对周围环境噪音感知要求较高，设计一种基于MATLAB外界环境实时数据采集系统十分关键。

首先，介绍基于MATLAB 数据处理实现噪音数据采集的装置。

其次，利用数据采集板对外界环境噪音进行采集。

随后，接着利用单片机与客户端的MATLAB进行数据交互。

最后，将采集到的噪音数据在客户端以曲线的方式显示，并发出报警信号。

关键字：噪音、MATLAB、数据采集1.引言随着轨道交通的发展，动车客室需要安静环境，对周围环境噪音感知要求较高。

噪音数据采集系统涉及多学科，在采集过程中，将噪音传感器获取的参数通过A/D转换送入内存，然后由CPU对其进行分析、运算和处理，噪音数据采集系统组成如图1所示。

图1 噪音数据采集系统组成2.噪音采集系统方案MATLAB提供了一个数据采集工具箱(Data Acquisition Toolbox),在该数据采集工具箱中,有一整套的命令和函数,可用来直接控制与PC机兼容的数据采集设备进行数据采集,因此,利用MATLAB的这一工具箱便可进行噪音信号的采集。

然后在MATLAB中直接调用频谱分析函数、功率谱分析函数或数值分析函数等,就可以将采集到的噪音信号分别进行频谱、功率谱分析等多种谱分析。

因此,在MATLAB中可以很容易地实现信号采集与分析处理工作，如图7所示。

图2 系统实现的总体框图声卡 (Sound Card)也叫音频卡，是多媒体技术中最基本的组成部分，是实现声波／数字信号相互转换的一种硬件。

声卡的基本功能是把来自话筒、磁带、光盘的原始噪音信号加以转换，输出到耳机、扬声器、扩音机、录音机等声响设备，其数字信号处理器包括模数转换器(AD) 和数模转换器(DA) ，AD 用于采集音频信号,DA用于重现这些数字噪音,转换率达到。

数据采集工具箱集成于MATLAB中，所以在进行数据采集的同时，可以对采集的数据进行实时分析，或者存储后再进行处理，或者针对数据分析的需要对测试条件的设立进行不断的更新。

如何利用Matlab进行语音降噪

如何利用Matlab进行语音降噪引言：随着科技的不断进步，语音处理技术得到了广泛应用。

在日常生活中，我们经常会遇到因环境噪音而影响语音质量的情况，比如通话中的噪音干扰、音频文件中的杂音等。

而语音降噪技术的出现，为我们解决这些问题提供了更加便捷和高效的方法。

本文将着重介绍如何利用Matlab进行语音降噪的方法和步骤。

一、了解语音降噪的原理在进行语音降噪之前，我们需要先了解语音降噪的原理。

语音降噪的核心目标是通过滤波等处理方法，尽可能减小或去除语音信号中的噪音成分，使得经过降噪处理后的语音信号更加纯净和清晰。

常用的语音降噪方法包括时域滤波法、频域滤波法等。

而在Matlab中，我们通常使用基于频域滤波的方法来实现语音降噪。

二、准备工作在使用Matlab进行语音降噪之前，首先需要准备好相关的工具和材料。

我们需要安装Matlab软件，并确保具备一定的编程能力和相关的信号处理知识。

此外，还需要一段包含噪音的语音信号作为我们的输入数据，方便我们进行处理和测试。

三、确定降噪算法在进行语音降噪之前，我们需要选择合适的降噪算法。

降噪算法的选择至关重要，直接影响到降噪效果的好坏。

常用的降噪算法有小波降噪、谱减法、模糊集合等。

在Matlab中，我们可以根据实际情况和特定需求选择适合的降噪算法。

四、准备输入数据在进行语音降噪之前，我们需要将相关的语音数据导入到Matlab中进行处理。

可以通过直接录制语音、导入.wav格式的音频文件等方式进行数据的准备。

在准备数据时，需要注意选择含有噪音的语音信号作为输入数据，以便进行后续的降噪处理。

五、实施降噪处理通过上述步骤的准备工作，我们可以开始进行语音降噪处理。

在Matlab中，我们可以根据选择的降噪算法，编写相应的代码进行处理。

具体实施过程中，可以结合Matlab提供的信号处理工具和函数，如fft、ifft、滤波器设计等进行降噪处理。

六、优化和调整在进行语音降噪处理之后，需要对结果进行优化和调整。

基于MATLAB的语言背景噪声消除

本科生毕业论文（设计）装题目：基于MATLAB的语音背景噪声消除订线学院物理科学与技术学院学科门类理科专业应用物理学号XXXXXX姓名XXX指导教师XXX2012年4月18 日基于MATLAB的语音背景噪声消除摘要语言是人类最重要、直接、有效和便捷的交换信息的方式。

随着近些年科学技术的飞速发展，人们也不满足于和计算机的信息交换方式，希望能够甩掉键盘和鼠标而实现用语言来对计算机进行控制。

因此，语音信号处理技术便应运而生。

语音信号处理是一门新兴的学科，同时也是综合多种学科和涉及面非常广泛的交叉学科。

现在在一些职能系统中嵌入有语音处理系统，但它们只能在安静的环境中才能使用。

然而，在语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰。

噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。

本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的一种方法——谱减法及其改进算法。

该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的“音乐噪声”，在很大程度上提高语音信号的信噪比。

关键词：语音信号处理语音增强谱减法改进算法AbstractLanguage is the most important, direct, effective and convenient means of information exchange. With the rapid development of science and technology in recent years, people are not satisfied with the way to exchange information with computer, hoping to get rid of the keyboard and the mouse and achieving the goal of using language to control the computer. Therefore, the language signal processing technology was produced. Language signal processing is an emerging discipline, but also is a cross discipline which multiplied disciplines and covered a very wide range. Now some language signal processing systems are embedded in the intelligent system, but they can only work in a quiet environment. However, in the speech information acquisition process will inevitably have a variety of noise interference. Noise can not only reduce speech intelligibility and voice quality, it also affect speech processing accuracy, and even make the system not working properly. In this paper we will discuses the principle and method of the speech enhancement technology. Mainly introduces a method for speech enhancement -- spectral subtraction algorithm and its improved algorithm. The method can effectively eliminate the stationary additive noise, the improved algorithm can effectively eliminate which the common method produced “music noise”, obviously improves the speech signal to noise ratio.Keywords: Speech signal processing Speech enhancement spectral subtraction algorithm improved algorithm目录一绪论 (1)1.1 语音背景噪声消除的意义 (1)1.2 语音背景噪声消除的目的及要求 (1)1.3 比较常用的语音背景噪声消除的方法及特点 (2)二谱减法消除噪声的基本原理 (4)2.1 噪声的生成原理及分类 (4)2.2 基本谱减法消除噪声的原理 (5)2.3 改进谱减法消除噪声的原理 (6)2.4 比较两种方法处理的理论效果 (7)2.5 小结 (7)三实验设计及步骤 (8)3.1 语音信号的采集 (8)3.2 语音信号处理工具的选择 (8)3.3 程序读入语音信号 (8)3.4 语音信号处理 (9)3.4.1 含噪语音信号的合成 (9)3.4.2 用基本谱减法对含噪信号处理 (11)3.4.3 用改进谱减法对含噪信号处理 (13)3.5 比较两种方法处理的实验效果 (17)四总结 (18)致谢 (19)参考文献 (20)一绪论1.1 语音背景噪声消除的意义目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。

基于matlab的语音信号滤波去噪资料

2013届本科生毕业设计题目：基于matlab声音信号的滤波去噪处理作者姓名：柯运生学号： 2009080313院（系）：机械与电子工程学院专业：电子信息工程指导教师：邵毅蒋明曦指导教师职称：讲师工程师2013年4月8日SuZhou CollegeYear 2013 Bachelor Graduation DesignTitle:Based on Matlab Voice Signal Filtering Denoising ProcessingAuthor: Ke YunshengStudent ID: 2009080313Department: Collage of Mechanical and Electronic Engineering Major: Electronic and Information Engineering Instructor: Shao Yi Jiang MingxiProfessional Title: Lecture EngineerApril 8th, 2013摘要在数字信号处理中,滤波器的设计占有极其重要的地位。

而其中，FIR数字滤波器和IIR数字滤波器是重要组成部分。

Matlab具有功能强大、简单易学、编程效率高等特点,深受广大科技工作者的喜爱。

特别是Matlab中还具有信号分析工具箱,所以对于使用者，不需要具备很强的编程能力,就可以方便地进行信号分析、处理和设计。

利用Matlab中的信号处理工具箱，可以快速有效的设计各种数字滤波器。

本论文基于Matlab语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的相关理论知识，对加噪声语音信号进行时域、频域分析并滤波。

而后通过理论推导得出相应结论，再利用Matlab作为编程工具进行计算机实现工作。

在设计实现的过程之中，使用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，并利用Matlab作为辅助工具，完成设计中的计算与图形的绘制。

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波器。
采样位数
ｆｔ＝Ｙ（：，１）；％抽取第一通道ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ：ｌｅｎｇｔｈ（ｆｔ）；％获取声音长度声音文件导入完成后画出处理前的波形图（见图１）以及频谱图（见图２）。
％绘制波形图
ｔ＝（０：ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ一１）／Ｆｓ；
ｉｇｆｕｒｅ；
ｐｌｏｔ（ｔ，ｆｔ），ｔｉｔｌｅ（ＰｌｏｔｏｆｔｈｅＴｏｎｅ），ｇｒｉｄ；ｘｌａｂｅｌ（＂Ｔｉｍｅ（ｓ），）：
Ｐｙｙ＝ａｂｓ（Ｐｙｙ）；％用于计算向量ｙ的振幅
ｆ＝（（０：ｈａｌｆＬｅｎｇｔｈ）＋１）Ｆｓ／ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ；
ｗａｖｒｅａｄ（ｃｅｓｈｉ１，）．％读人声音文件［ｙ，Ｆｓ，ｂｉｔｓ］＝ｗａｖｒｅａｄ（ｃｅｓｈｉｌ，）．％读取语音，
ｙｌａｂｅｌ（＂Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ，）：
表示采样位数。Ｆｉｌｅｎａｍｅ为文件名，此文件需放
在ＭＡＴＬＡＢ当前路径中。也可以将声音信号录制
到ＭＡＴＬＡＢ里面，Ａ＝ａｕｄｉｏｒｅｃｏｒｄｅｒ（４４１００，１６，２）；
Ｙ＝ｍ（ｔｔ，ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ）；％返回ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ点的离散傅里叶变换，如果向量ｆｔ的长度小于ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ，函数要将向量ｆｔ＊ｂ零到长度ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ；如果向量ｆｔ
数字语音是信号的一种，人们处理数字语音
采样值放在Ｙ中，Ｆｓ表示采样频率（Ｈｚ），ｂｉｔｓ表示
信号，也就是对一种信号进行处理。语音信号是基于时间轴上的数字信号ｕ一１，本文主要对语音信号在频域上进行分析。利用傅里叶变换将时域的波形转化到频域来分析，以频域的角度进行信号的分析处理，并通过分析频谱来设计出适合的滤
ｐｌｏｔ（ｆ，Ｐｙｙ），ｔｉｔｌｅ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｐｅｅｔｅｕｍ），
大），１６表示用１６位存储，２表示两通道立体声。
ｒｅｃｏｒｄ（Ａ）；％录制声音
ｓｔｏｐ（Ａ）；％停止录制本文用第一种方法，对已录制的ＷＡＶ文件进
行处理。
Ｐｙｙ＝Ｙ（１：ｈａｌｆＬｅｎｇｔｈ＋１）；％只选取前半截部分
的长度大于ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ，则函数阶段ｆｔ使之长度为
ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ。若ｆｔ是矩阵，按相同方法对ｆｔ进行
处理。
ｈａｌｆＬｅｎｇｔｈ＝ｎ００ｒ（ｓｉｇＬｅｎｇｔｈ／２）；
１语音文件的录入与导入
ＭＡＴＬＡＢ是功能强大的数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算语言和交互式环境。ＭＡＴＬＡＢ提供了许多函数处理声音信号，比如ｗａｖｒｅａｄ、ｉｆｔ等等，可以利用这些函数
第５期
机电技术
４９
基于ＭＡＴＬＡＢ的声音采集及去噪音处理方法
郝强赵河明张毅臧旭跃
（中北大学机电工程学院，山西太原０３００５１）
摘
清晰。
要：基于ＭＡＴＬＡＢ软件，结合数字滤波器提出了一种处理声音信号噪音的方法。通过ＭＡＴＬＡＢ调取声音信号，
然后对其滤波处理，画出处理前后的波形图以及频谱图，通过对比，可知处理后的声音信号滤除了高频噪音，可用信号更
关键词：ＭＴＡＬＡＢ；数字滤波器；信号处理
中图分类号：ＴＰ３９１．４２文献标识码：Ａ文章编号：１６７２ — ４８０１（２０１４）０５ — ０４９ — ０２
创建一个保存音频信息的对象，它包含采样率、时间和录制的音频信息等。４４１００表示采样为４４

ｌＯＯＨｚ（也可设为８０００、ｌ１０２５、２２０５０等，数值越
大录人的声音质量越好，同时需要的存储空问越
。
：一
—Ｅ — ：，
，
Ｌ
』
。
。
，
图１处理前的波形图
图２处理前的；频谱图
方便的处理信号，还有诸如ｐｌｏｔ等绘图函数。对声音的采集可以调取已有的ｗＡＶ文件，
ｆｙ，Ｆｓ，ｂｉｔｓ１＝ｗａｖｒｅａｄ（ ‘ ｆｉｌｅｎａｍｅ ’ ）用于读取语音，采样值放在向量ｖ中，Ｆｓ表示采样频率（Ｈｚ），ｂｉｔｓ