MATLAB录制及保存声音程序
声音处理部分实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景声音处理技术是现代通信、媒体、教育等领域的重要技术之一。
通过声音处理，可以对声音信号进行增强、降噪、压缩、合成等操作，以达到提高声音质量、方便传输、满足特定需求的目的。
本实验旨在让学生了解声音处理的基本原理和方法，掌握常见的声音处理技术，并能够运用这些技术解决实际问题。
二、实验目的1. 了解声音处理的基本原理和方法。
2. 掌握常用的声音处理技术，如增强、降噪、压缩等。
3. 能够运用声音处理技术解决实际问题。
三、实验内容1. 声音增强实验步骤：（1）选择一段噪声干扰严重的音频信号。
（2）使用声音处理软件（如Adobe Audition）对音频信号进行增强处理。
（3）观察处理前后音频信号的变化，分析增强效果。
2. 声音降噪实验步骤：（1）选择一段包含噪声的音频信号。
（2）使用声音处理软件（如Adobe Audition）对音频信号进行降噪处理。
（3）观察处理前后音频信号的变化，分析降噪效果。
3. 声音压缩实验步骤：（1）选择一段音频信号。
（2）使用声音处理软件（如Adobe Audition）对音频信号进行压缩处理。
（3）观察处理前后音频信号的变化，分析压缩效果。
四、实验结果与分析1. 声音增强实验结果：通过声音增强处理，音频信号中的噪声得到了有效抑制，声音质量得到了提高。
分析：声音增强技术主要是通过调整音频信号的幅度，使原本淹没在噪声中的声音信号得到突出。
在本实验中，使用声音处理软件的增强功能，可以有效提高音频信号的质量。
2. 声音降噪实验结果：通过声音降噪处理，音频信号中的噪声得到了有效抑制，语音清晰度得到了提高。
分析：声音降噪技术主要是通过识别并去除音频信号中的噪声成分，从而提高语音的清晰度。
在本实验中，使用声音处理软件的降噪功能，可以有效去除音频信号中的噪声。
3. 声音压缩实验结果：通过声音压缩处理，音频信号的存储空间得到了减小，传输效率得到了提高。
分析：声音压缩技术主要是通过降低音频信号的采样率、量化精度等参数，从而减小音频信号的存储空间和传输带宽。
Matlab语音信号处理
Matlab语音信号处理一、设计目的综合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结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
二、设计要求1、MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法。
2、Windows 环境下语音信号采集的方法。
3、数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
4、TLAB 设计FIR 和nR 数字滤波器的方法。
5、用MATLAB 对信号进行分析和处理6、计报告4000以上，含程序设计说明，用户使用说明，源程序清单及程序框图。
7、机演示。
8、有详细的文档。
文档中包括设计思路、设计仿真程序、仿真结果及相应的分析与结论。
目录一、课题的主要功能 (1)1.1语音信号采集 (1)1.2语音信号分析 (1)1.3含噪语音信号合成 (1)1.4数字滤波器设计及滤波,完成以下的两个题目 (1)1.5回放语音信号 (2)1.6课程设计的参考文献 (2)二、课题的功能模块的划分 (3)三、主要功能的实现 (4)3.1绘出源信号的时域波形图和频域波形图 (4)3.2加入噪声干扰 (5)3.3滤波 (5)四、程序调试 (9)五、总结 (9)六、附件 (10)6.1导入源声音信号代码 (10)6.2加入噪声干扰 (10)6.3实现对干扰信号的滤波作用的代码 (12)6.3.1 凯撒窗低通滤波器 (12)6.3.2 凯撒窗带通滤波器 (13)6.3.3凯撒窗高通滤波器 (14)七、评分表.......................................... 错误!未定义书签。
一、课题的主要功能1.1语音信号采集录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件，要求长度不小于10秒，并对录制的信号进行采样；录制时可以使用Windows自带的录音机，或者使用其它专业的录音软件，录制时需要配备录音硬件（如麦克风），为便于比较，需要在安静、干扰小的环境下录音。
基于MATLAB的音频处理技术研究
基于MATLAB的音频处理技术研究第一章引言音频处理技术是数字信号处理领域的一个重要分支，在音频信号采集、分析、增强和合成等方面有着广泛的应用。
随着数字信号处理技术的不断发展，基于MATLAB的音频处理技术也得到了快速的发展和应用。
本文将介绍MATLAB在音频处理领域的应用和研究，然后重点分析基于MATLAB的音频信号预处理和特征提取技术。
第二章 MATLAB在音频处理中的应用MATLAB是一种强大的数学仿真软件，其内置了丰富的数学分析工具和信号处理库，可以广泛应用于信号处理、数字通信、嵌入式系统设计等领域。
在音频处理领域，MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以对音频进行采集、分析、合成和处理等任务。
2.1 音频采集MATLAB提供了嵌入式硬件支持包，可以连接各种类型的音频设备，如麦克风、音频接口等。
用户可以使用MATLAB编写程序，对音频进行实时采集和录制，并实时在MATLAB的界面上进行显示和处理。
2.2 音频分析MATLAB提供了许多用于音频信号分析的工具箱，如信号处理工具箱、音频工具箱和语音处理工具箱等。
用户可以利用这些工具箱进行频域分析、时域分析、滤波、FFT、STFT和解调等操作，以及进行各种音频信号的特征提取和分类。
2.3 音频合成MATLAB提供了各种音频合成的工具箱，如声学模型工具箱、可重复性工具箱和音频合成器等。
用户可以利用这些工具箱进行音频信号的合成和生成，例如混响效果、合成乐器音效等。
第三章基于MATLAB的音频信号预处理技术MATLAB提供了许多音频信号预处理的工具，这些工具可以在进行音频信号分析和特征提取之前对信号进行预处理，如降噪、去混响、去噪声，以及去掉杂音等。
3.1 降噪降噪是去除音频信号中的噪音干扰，使得信号更加清晰的重要步骤。
MATLAB提供了多种降噪算法，例如小波阈值法、基于分量分析的降噪方法和基于统计学习的降噪方法等。
这些算法可以对音频信号进行有效的降噪，从而提高信号的质量，提高后续分析的准确性。
中文说明--PRAAT软件的使用方法
中文說明--PRAAT软件的使用方法Praat-1401 使用說明(2004/01/020)一．錄音、存語音信號文件（New）(1) 錄音：主功能表(Objects)上選擇“New”;----“Record sound”此時選擇“Sample-rate”,擊Record 開始發音，然後擊stop去停止錄音；選擇Play 聽已錄語音，不滿意，重錄；選擇Left to List，在主功能表的空白處就出現一個文件Sound Left, 你可選擇Rename去修改語音檔案名，但 Sound是文件格式標記，不能改；注意：當你不能利用New來錄音時，可選用你Windows中的“錄音機”功能來錄音並保存爲WAV格式:開始——程式——附件——娛樂——錄音機；錄音機文件——屬性：11K 16位單聲道 OK!按紅色鈕開始錄音，按黑色鈕停止錄音；文件——保存（指定路徑和檔案名）（2）在Praat中保存語音文件：左框主功能表中（Objects），選擇 write 中任意中格式，但通用格式爲 WAV ; 指定路徑和檔案名。
二．語音標注（Label&segment-analysis）(1) 用左框主功能表中的 read 來調出信號文件；(2) 左框主功能表中右手邊功能表，選擇 Edit, 就會出現一個图形窗（1），上部爲波形，下部爲语图，在此窗中的主功能表View，可加選pitch, formant, energy；(3) 图形窗（１）中的Edit, 可以編輯選擇部分信號並存文件；(4) 左框主功能表中右手邊功能表，選擇 Label&segment-analyse,(5) 出現一個需要選擇的文字框，選擇to TextGrid, 填入tier name, point tier;就會産生一個TextGrid的新文件，擊右手邊的Edit,就會出現一個文本框，然後與波形窗對齊，在文本框内，用滑鼠選擇音節段，或聲母，韻母就可用音標符號標注。
课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计
MA TLAB课程设计说明书摘要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。
该设计主要介绍语音信号的采集与分析方法，通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab提供的函数进行仿真分析，并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声，对加入噪声的信号进行播放，并进行时域和频谱分析；对比加噪前后的时域图和频谱图，分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。
关键词：语音信号；采集与分析；Matlab目录摘要 (I)1 语音信号的录制 (1)2 语音信号的采集 (3)3 语音信号的分析 (4)3.1语音信号时域分析 (4)3.2语音信号频域分析 (5)4 语音信号的加噪处理 (7)5 滤噪设计分析 (11)6 设计总结 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 语音信号的录制为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。
语音信号经过预滤波和采样后，由A／D变换器变换为二址制数字码。
这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内，因此目前来说，语音信号的数字化的质量还是有保证的。
市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。
将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备（声卡）。
操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。
实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，图1是基于PC机的语音信号录制过程，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得WAVE文件，为后续的处理储备原材料。
利用Matlab进行语音编解码和语音压缩的指南
利用Matlab进行语音编解码和语音压缩的指南引言语音是人类交流和表达的重要工具。
在当今数字化的世界中，对语音进行编解码和压缩是一个热门的研究领域。
本文将介绍如何使用Matlab进行语音编解码和语音压缩。
一、语音编解码语音编解码是将语音信号转换为数字信号并将其还原为声音的过程。
Matlab提供了许多强大的信号处理工具箱，可以用于语音编解码。
1. 读取语音信号在Matlab中，可以使用`audioread`函数读取音频信号。
例如：```matlab[x, fs] = audioread('speech.wav');```其中，x是音频信号，fs是采样率。
2. 语音信号预处理在进行语音编解码之前，通常需要对语音信号进行预处理。
常见的预处理操作包括去噪、语音端点检测和音频增益等。
Matlab提供了许多函数来实现这些操作，如`denoiseSignal`、`vad`和`audiogain`等。
3. 语音信号编码语音信号编码是将语音信号转换为数字信号的过程。
常见的语音编码方法包括线性预测编码（LPC）、自适应差分编码（ADPCM）等。
Matlab提供了`lpcencode`和`adpcmencode`等函数来实现这些编码方法。
4. 语音信号解码语音信号解码是将编码的数字信号还原为语音信号的过程。
对应于编码方法，Matlab提供了相应的解码函数，如`lpcdecode`和`adpcmdecode`。
二、语音压缩语音压缩是减小语音文件大小的过程，同时保持较高质量的声音。
压缩可以通过删除和减少音频信号的冗余信息来实现。
Matlab提供了一些压缩算法和工具箱。
1. 语音信号特征提取在进行语音压缩之前，需要提取语音信号的特征。
常用的特征包括梅尔倒谱系数（MFCC）、线性预测倒谱系数（LPCC）等。
Matlab提供了`mfcc`和`lpcc`等函数用于特征提取。
2. 语音信号压缩算法常见的语音压缩算法包括基于变换的压缩算法（如FFT、DCT）和无损压缩算法（如Huffman编码、LZW编码）等。
如何进行MATLAB音频处理与合成
如何进行MATLAB音频处理与合成MATLAB（Matrix Laboratory）是一种功能强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的工程和研究项目中。
其中，音频处理与合成是MATLAB的一个重要应用领域之一。
本文将探讨如何使用MATLAB进行音频处理与合成，以及其中的一些基本原理和方法。
一、音频信号的表示与处理在MATLAB中，音频信号通常是以数字矩阵的形式进行表示和处理。
每个音频样本被映射到一个数字值上，这些数字值按照一定的采样率进行采样，形成了一段音频信号的离散表示。
在进行音频处理前，需要将音频信号读取到MATLAB中，并将其转换为一个数字矩阵。
MATLAB提供了许多用于音频读取和写入的函数，如audioread()和audiowrite()。
使用audioread()函数可以将音频文件读取为数字矩阵，例如：```matlab[x, fs] = audioread('audio.wav');```其中，x表示音频信号的数字矩阵，fs表示采样率。
读取完音频信号后，我们就可以对其进行各种音频处理操作了。
二、音频处理操作1. 音频滤波音频滤波是一种常见的音频处理操作，通常用于去除噪声、调整音频声音质量等。
MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱，如fir1()和butter()函数可以用于设计滤波器。
我们可以根据具体的需求选择滤波器类型，并将其应用于音频信号上，实现不同的滤波效果。
2. 音频均衡化音频均衡化是调整音频频谱，使其在不同频率上的能量均匀分布的过程，以改善音频的听感效果。
MATLAB提供了许多频域处理函数，如fft()和ifft()，可以用于对音频信号进行频谱分析和合成。
通过对音频信号进行频谱加权调整，即可实现音频均衡化的效果。
3. 音频时域处理音频时域处理是指对音频信号在时间上进行调整或变换的一类操作。
其中，常见的音频时域处理操作包括音频剪切、音频重采样等。
MATLAB提供了丰富的时域处理函数，如resample()和crop()函数可以用于音频重采样和剪切操作。
如何利用MATLAB进行音频信号处理与合成
如何利用MATLAB进行音频信号处理与合成MATLAB是一款非常强大的软件工具，它具备丰富的音频信号处理和合成功能。
利用MATLAB进行音频信号处理和合成，可以帮助人们实现各种音频效果的创造和优化。
本文将介绍如何利用MATLAB进行音频信号处理与合成，并着重讨论一些常用的技术和方法。
一、音频信号处理的基础知识1.1 音频信号的特点音频信号是一种连续的、时间域上的信号，通常以波形的形式呈现。
音频信号的特点是具有频率、振幅和相位等信息，可以通过快速傅里叶变换（FFT）将其转换为频域信号进行分析和处理。
1.2 音频信号处理的基本步骤音频信号处理的基本步骤包括音频读取、信号预处理、特征提取、效果处理和音频输出等。
其中，音频读取是将音频文件加载到MATLAB中进行处理的第一步，信号预处理是对音频信号进行滤波、降噪等预处理操作，特征提取是提取音频信号的一些特征参数，如音高、音调等，效果处理是对音频信号进行各种音效处理，音频输出是将处理后的音频信号保存为新的音频文件。
二、MATLAB音频信号处理函数介绍2.1 音频读取函数在MATLAB中，可以使用audioread函数将音频文件读取到MATLAB中进行处理。
该函数的输入为音频文件路径，输出为音频信号的采样数据和采样率。
例如，以下代码将读取一段音频文件到MATLAB中：```[signal, Fs] = audioread('audio.wav');```2.2 音频预处理函数MATLAB提供了一系列的滤波函数，例如低通滤波、高通滤波、降噪滤波等。
通过使用这些滤波函数，可以对音频信号进行去噪、降噪等预处理操作。
例如，以下代码将使用低通滤波器对音频信号进行预处理：```[b, a] = butter(4, 2000/(Fs/2), 'low');signal_filtered = filtfilt(b, a, signal);```2.3 音频特征提取函数MATLAB提供了多种音频特征提取函数，例如短时能量、过零率、频谱特征等。
Matlab中的音频特征提取与声音合成技巧
Matlab中的音频特征提取与声音合成技巧引言近年来，音频处理得到了广泛的应用。
从语音识别到音乐合成，音频特征提取与声音合成成为了一个重要的研究领域。
Matlab作为一种强大的数学和工程计算工具，提供了丰富的音频处理库。
本文将介绍Matlab中的音频特征提取与声音合成技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
音频特征提取音频特征提取是指从音频信号中提取出具有一定语义含义的特征。
这些特征可以用于音频分类、语音识别、情感识别等应用。
Matlab中的音频特征提取可以通过频域和时域分析来实现。
频域分析是将音频信号从时域转换到频域的过程。
常用的频域特征包括频谱图、声谱图和梅尔频谱图等。
在Matlab中，可以使用fft函数进行快速傅里叶变换，将音频信号从时域转换为频域，并通过plot函数绘制出频谱图、声谱图等特征。
时域分析是对音频信号进行时序分析的过程。
常用的时域特征包括时域波形、过零率、短时能量和短时平均幅度差等。
在Matlab中，可以使用waveform函数获取音频信号的时域波形，并通过zcr函数计算信号的过零率，使用ste函数计算信号的短时能量和sma函数计算信号的短时平均幅度差。
声音合成声音合成是指通过计算机生成具有语义含义的声音。
在Matlab中，可以使用多种方法实现声音合成，如基于物理模型的合成、基于采样的合成和基于频率的合成。
基于物理模型的声音合成是通过模拟乐器振动的原理生成声音。
Matlab中的Simulink工具箱提供了丰富的物理模型，可以用于合成各种乐器音色。
使用这种方法进行声音合成需要一定的信号处理和数学建模知识。
基于采样的声音合成是指通过对已有音频样本进行采样和拼接生成新的声音。
在Matlab中，可以使用audioread函数读取音频样本，使用audiowrite函数将合成的声音保存为音频文件，并使用sound函数播放声音。
基于频率的声音合成是指通过合成不同频率分量的音调来生成声音。
在Matlab 中，可以使用chirp函数生成扫频信号，使用synth函数合成基于频率的音调，并使用soundsc函数播放声音。
基于MATLAB的语音信号的处理
第一章语音信号的特点与采集第一节语音信号采集的介绍在Matlab环境中,主要可以通过以下几种方法驱动声卡，采集语音信号:1．将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备（声卡）。
操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。
2．调用wavrecord功能函数采集语音信号。
wavrecord功能函数只适用于windows95/98/N平台，它使用windows声音输入设备录制声音。
函数调用方式：wavrecord（N，fs，ch，nbits）； N：采集的样本数据量； fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为11025Hz； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； nbits：每个样本的位数（或称解析度），‘double’、‘single’或‘int16’为16位，‘uint8’为8位；3．运用audiorecorder对象采集语音信号audiorecorder（fs，nbits，ch）可以创设一个audiorecorder对象。
fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为8000Hz； nbits：每个样本的位数，8位或16位，默认值为8位； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； audiorecorder对象创设后，就可以进行相应的录音、暂停、停止、播放以及数据读取等操作。
第二节语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点：①在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz 的范围内。
利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz 的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。
声音的采集和分析
1.摘要MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
本次设计利用Matlab设计实现语音信号采集处理软件，通过MIC实时录制并分析语音信号，包括实时显示信号波形、计算信号的频谱等，并利用MA TLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计数字滤波器进行滤波处理。
关键字：matlab 语音信号采集和分析波形滤波处理2 对声音进行采集分析2.1声音的采集Matlab函数库中的analoginput（）函数可以实现对模拟信号的采集，这种模拟信号可以是声音信号，电压、电流信号等。
通过定义ai=analoginput(‘ADAPTOR’),可以建立模拟信号采集的对象，其中ADAPTOR=’winsound’，即建立了声音信号采集的对象。
对建立的声音信号采集对象要进行声音采集的属性参数设置。
ADDchannel（ai,1）设置采集声音的通道数，1表示单声道，【1 2】则表示立体声道。
Set（ai,’samplesrate’,value）设置声音信号采集的采样频率，value的取值根据实际情况进行确定，但必须满足采样定理，通常的取值有value=8000、16000、44100等；set（ai,’samplespertrigger’,value）设置采集声音信号的长度；set(ai,’triggertype’,’value’)设置声音信号采集的触发方式，触发方式主要有三种：立即触发、手工触发和软件触发，软件触发有可以分为信号上升沿触发、下降沿触发等，需要根据不同的实际情况选择合适的触发方式。
基于MATLAB的语音处理
基于MATLAB的语音滤波实验实验目的：1．在Matlab环境下对语音的频谱进行处理（数字滤波）并试听效果；2．在Matlab环境下对语音的抽样率进行处理（语音压缩）并试听效果实验步骤：一、音频文件的压缩（抽取）。
1．利用windows附件中的录音机功能录制8~10秒的.wav语音文件，并以lei为文件名保存到Matlab/work的文件夹中。
a.打开开始/程序/附件/娱乐/录音机;b.用windows media player播放一首音乐并用MIC对着耳机录音或自已说话录音（按键），到10秒时停止（按键）；c.将录制的文件加存为C:/Matlab/work中，文件名为leii.wav；2．打开Matlab并新建一.m文件；3．在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。
4．语音压缩：在m命令窗中输入如下命令：5．运行sample2.m之后会在work文件夹中生成一个名为lei2的.wav文件，如下图：6．双击lei2音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
7．在sample2.m文件中改变抽取倍率s (必须为正整数)，重复4、5、6步，观察在不同抽取倍率s下的音频质量，（注意：在运行sample2.m之前必须将work中名为lei2的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。
）二、音频信号的时域滤波（音频数据的时域卷积）。
（一）、低通滤波1．打开Matlab并新建一.m文件，在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。
2．在m命令窗中输入如下命令，并加存为sample3.m，运行该m文件。
3．双击lei3音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
4．再加一级h(n)的低通滤波，重复2、3步，如下图：（注意：在运行lei2.m之前必须将work中名为lei3的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。
基于matlab的语音信号处理
数字信号处理设计报告题目：基于Matlab的语音信号处理系别信息工程学院专业班级通信工程1342学生姓名范泉指导教师吉李满提交日期 2016年6月 10日摘要数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。
而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。
数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。
数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。
本设计的具体内容是基于MATLAB的语音信号处理，核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。
然后添加噪声信号，选用合适的滤波器对噪声信号进行滤除，使数字信号处理从理论走向实用。
MATLAB功能强大，可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
用MATLAB来解算问题要比用其他语言简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
关键词：数字信号处理器;离散傅立叶变换;MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的目的 (1)1.2课题研究的意义和现状 (1)1.2.1课题研究的意义 (1)1.2.2课题研究的现状 (1)第二章课题研究方案的确定 (3)2.1概要设计 (3)2.1.1主要工作 (3)2.1.2研究步骤 (3)2.2方案选择 (3)2.2.1运行的环境 (3)2.2.2总体方案 (4)第三章课题研究内容 (5)3.1 Matlab简单介绍 (5)3.2语音信号的采样理论依据 (5)3.2.1采样频率 (5)3.2.2采样位数 (5)3.2.3采样定理 (6)3.3语音信号的采集 (6)3.4设计数字滤波器 (6)3.4.1数字滤波器设计的基本思路 (6)3.4.2 IIR数字滤波器概述 (6)3.4.3 FIR数字滤波器概述 (7)3.4.4 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (7)3.4.5低通高通及带通滤波器 (7)3.5程序流程图 (8)第四章软件仿真调试结果分析 (9)4.1语音信号的时频分析 (9)4.2语音信号加噪与频谱分析 (10)4.3滤波器的设计 (12)4.3.1设计FIR滤波器 (12)4.3.2设计IIR滤波器 (12)4.3.3双线性变换法和窗函数法 (12)4.4验证所设计的滤波器 (13)4.5滤波 (15)第五章 GUI界面 (17)5.1 GUI界面概述 (17)5.2创建GUI界面 (17)第六章总结与展望 (20)参考文献 (21)附录I设计FIR和IIR数字滤波器 (1)附录II比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (7)附录III 源程序代码 (16)第一章绪论1.1课题研究的目的1.学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
matlab的文件类型
matlab的文件类型摘要：一、引言二、MATLAB 文件类型概述1.数据文件2.脚本文件3.函数文件4.工具箱文件5.图形文件三、数据文件1.CSV 文件2.二进制文件3.音频文件4.视频文件四、脚本文件1.M 文件2.M 脚本文件五、函数文件1.函数声明行2.h1 行3.在线帮助文本区4.编写和修改记录5.函数主体六、工具箱文件1.工具箱的定义2.工具箱的结构3.工具箱的使用七、图形文件1.图形对象2.图形属性3.图形坐标4.图形绘制函数八、结论正文：一、引言MATLAB 是一种广泛应用于科学计算、数据分析、可视化等领域的编程语言。
在MATLAB 中，文件类型丰富多样，主要包括数据文件、脚本文件、函数文件、工具箱文件和图形文件等。
本文将对这些文件类型进行详细介绍，以帮助用户更好地理解和使用MATLAB。
二、MATLAB 文件类型概述（1）数据文件数据文件主要包括CSV 文件、二进制文件、音频文件和视频文件等。
这些文件存储了MATLAB 中的数据，可以根据需要进行读取和写入。
（2）脚本文件脚本文件主要包括M 文件和M 脚本文件，它们是MATLAB 中的主要编程方式，可以实现MATLAB 的各种功能。
（3）函数文件函数文件是一种特殊的脚本文件，用于定义和实现MATLAB 函数。
函数文件由函数声明行、h1 行、在线帮助文本区、编写和修改记录、函数主体等几个部分组成。
（4）工具箱文件工具箱文件是一种包含一系列相关函数和程序的文件，可以帮助用户快速完成特定任务。
工具箱文件主要包括工具箱的定义、结构和使用。
（5）图形文件图形文件是MATLAB 中用于绘制图形的对象，包括图形对象、图形属性、图形坐标和图形绘制函数等。
三、数据文件（1）CSV 文件CSV 文件是一种文本文件，用于存储表格数据。
在MATLAB 中，可以使用readtable 和writetable 函数读取和写入CSV 文件。
（2）二进制文件二进制文件是一种存储数据的方式，主要包括.mat 文件和.matlab 文件。
matlab中audioread函数
一、介绍Matlab是一款广泛应用于科学、工程和技术领域的数学软件，它提供了丰富的工具和函数来处理各种类型的数据。
其中，音频数据的读取和处理是Matlab常见的应用之一。
而在Matlab中，audioread函数则是用来读取音频文件的重要函数之一。
二、audioread函数的基本语法在Matlab中，audioread函数的基本语法格式如下：[y, Fs] = audioread(filename)其中，- y表示读取的音频数据，通常是一个列向量或者一个多列的矩阵，如果音频文件是立体声的话；- Fs表示读取的音频数据的采样率；- filename表示要读取的音频文件的文件名，可以是绝对路径或相对路径。
三、audioread函数的使用方法1. 简单的读取音频文件如果要读取当前目录下的一个音频文件，只需要提供文件名即可，例如：[y, Fs] = audioread('test.wav')2. 获取音频数据和采样率通过audioread函数，我们可以方便地获取音频文件中的音频数据和采样率，从而进行进一步的分析和处理。
3. 处理立体声音频文件如果对于一个立体声音频文件，audioread函数会返回一个包含左右声道数据的矩阵，每一列代表一个声道的数据。
4. 读取指定的时间段audioread函数还支持读取音频文件中的指定时间段的数据，通过设置额外的输入参数，即可实现对音频文件的精确截取。
四、audioread函数的示例以下是一个简单的使用示例，演示了如何使用audioread函数读取一个音频文件，并进行基本的数据展示：读取音频文件[y, Fs] = audioread('test.wav');获取音频文件的信息duration = length(y) / Fs; 音频文件的时长channels = size(y, 2); 声道数显示音频文件的基本信息disp(['音频文件时长：', num2str(duration), '秒']);disp(['音频文件采样率：', num2str(Fs), 'Hz']);disp(['音频文件声道数：', num2str(channels)]);绘制音频波形图t = (0:length(y)-1) / Fs; 时间向量subplot(2, 1, 1);plot(t, y(:, 1)); 绘制左声道波形图title('左声道波形图');xlabel('时间 (s)');ylabel('幅度');subplot(2, 1, 2);if channels == 2plot(t, y(:, 2)); 绘制右声道波形图title('右声道波形图');xlabel('时间 (s)');ylabel('幅度');end五、总结通过上述介绍，我们对Matlab中的audioread函数有了更深入的了解。
matlab readmidi的用法
matlab readmidi的用法简介：MATLAB是一种强大的编程语言，可以用于各种数值计算和数据处理任务。
它也可以与其他软件和硬件无缝集成，例如音频处理和音乐制作。
在本文章中，我们将探讨如何使用MATLAB的readmidi函数来读取和解析MIDI文件。
这将使我们能够分析MIDI音乐数据，执行各种操作，如提取音符、音高和力度等信息。
准备工作要使用MATLAB的readmidi函数，首先需要确保已经安装了MATLAB的AudioTools工具箱。
如果尚未安装，可以通过在命令窗口中运行以下命令来安装：```matlabver('AudioTools')if ver('AudioTools') < 3.0h = ver();h.Audiotools = true;reginfo = regcompile(h, 'AudioTools');reginfo.AddLicense('2018a');reginfo.Install();end```安装完成后，可以开始使用readmidi函数。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用该函数读取MIDI文件并提取某些信息。
示例：读取MIDI文件并提取音符信息以下是一个简单的示例，展示了如何使用MATLAB的readmidi函数读取MIDI文件并提取音符信息。
在这个例子中，我们将读取一个名为“example.mid”的MIDI文件，并提取所有音符的开始时间和持续时间。
1. 首先，在MATLAB命令窗口中，确保已经加载了AudioTools工具箱。
可以通过运行以下命令来检查：```matlabver('AudioTools')```2. 接下来，使用以下命令读取MIDI文件：```matlabmidiFile = readmidifile('example.mid');```这将从当前工作目录中的“example.mid”文件读取MIDI数据，并将其存储在变量midiFile中。
MATLAB保存数据方法
如果你想保存为.mat的格式，就是用save函数如果想保存成excel格式，就是用xlswrite函数如果想保存成text格式，就是用textwrite函数其他格式还可以使用fwrite函数在循环当中用eval(['save date',num2str(i)'])完成存储，根据i值存入不同的文件Matlab保存for循环下的数据(2015-01-12 05:34:23)转载▼for i=1:10a=i%%加分号后有误，WHY??eval(['save data',num2str(i)])end使用eval若i不为整数，改换i即可上述为保存至分开的mat数据当中如果要一次保存至一个mat当中，可以直接使用savesave ('filename','data1','data2','-ascii','-append')save ('filename.mat','data1','data2','-append')save(['file_',num2str(i),'.mat'],myvar)for i=1:10 %%% succeeda=i;F12=['FILE_',num2str(i),'.dat'];save(F12 ,'a');endValue of fmt File Format比如：A=[1 2 34 5 6]fid=fopen('D1.txt','wt');fprintf(fid,'%d %d %d'\n',A');fclose(fid);一：存txt文件，用dlmwrite()dlmwrite将一个矩阵写到由分隔符分割的文件中。
语音信号的采集及预处理
实验语音信号的采集及预处理一、实验目的在理论学习的基础上，进一步地理解和掌握语音信号预处理及短时加窗的意义及基于matlab的实现方法。
二、实验原理及内容1.语音信号的录音、读入、放音等：练习matlab中几个音频处理函数，利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数，给出以下语音的波形图（），wavread 的用法参见mablab帮助文件。
利用wavplay或soundview放音。
也可以利用wavrecord自己录制一段语音，并进行以上操作(需要话筒)。
实验程序：I=wavread('');Fs=256;soundview(I,Fs);实验结果：2.语音信号的分帧：对语音信号进行分帧，可以利用voicebox工具箱中的函数enframe。
voicebox工具箱是基于GNU协议的自由软件，其中包含了很多语音信号相关的函数。
实验程序：I=wavread('');y=enframe(I,256,128);whos y I实验结果：Name Size Bytes Class AttributesI 9000x1 72000 doubley 69x256 141312 double3 . 语音信号的加窗：本步要求利用window函数设计窗口长度为256(N=256)的矩形窗(rectwin)、汉明窗(hamming)及汉宁窗(hann))，利用wvtool函数观察其时域波形图及频谱特性，比较得出结论。
观察信号加矩形窗及汉明窗后的波形，利用subplot与reshape 函数将分帧后波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较。
取出其中一帧，利用subplot与reshape函数将一帧语音的波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较将得出结论。
（1）利用wvtool函数观察其时域波形图及频谱特性，比较得出结论。
实验程序：N = 256;w = window(@rectwin,N);w1 = window(@hamming,N);w2 = window(@hann,N);wvtool(w,w1,w2)实验结果：（2）观察信号加矩形窗及汉明窗后的波形，利用subplot与reshape函数将分帧后波形、加矩形窗波形及加汉明窗波形画在一张图上比较。