基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告
基于某MATLAB的语音信号分析报告与处理系统的设计
数字信号处理大作业基于MATLAB的语音信号分析与处理系统的设计班级:物联网1401学号::zk目录一、设计目的3二、设计容与要求3设计容3设计要求3三、详细设计过程4语音信号的采集43.2 原始语音信号的时域频域分析4原始语音信号加噪5设计滤波器63.5 MATLAB语音信号处理界面设计83.6 利用C语言得出声音带宽11四、调试结果12五、结论12参考文献13一、设计目的综合运用数字信号处理的理论知识进展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和C语言作为编程工具进展计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。
二、设计容与要求设计容①录制一段自己的语音信号〔我是物联网1401班的坤〕,并对录制的信号进展采样。
②画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
③给定滤波器的性能指标,采用窗函数法或双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应。
④利用设计的滤波器对采集的语音信号进展滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进展比照,分析信号的变化,回放语音信号。
⑤用 MATLAB 设计一信号处理系统界面。
⑥利用C语言对录制语音信号进展FFT变换〔取其中的1024进展〕,计算出自己声带的带宽。
设计要求①学会 MATLAB 的使用,掌握MATLAB 的程序设计方法。
②掌握在Windows 环境下语音信号采集的方法。
③掌握数字信号处理的根本概念、根本理论和根本方法。
④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。
⑤学会用 MATLAB 对信号进展分析和处理。
⑥学会用C语言进展FFT程序的编写和算法效果的仿真。
三、详细设计过程语音信号的采集利用PC 机上的声卡和Windows操作系统实现语音信号的的采集。
打开“开始〞菜单,选择“程序\附件\娱乐\录音机〞项,打开Windows中自带的录音机程序,点击录音机程序界面中的录音按钮,开始声音录制。
录完后点击放音按钮,可以实现所录音的重现。
基于MATLAB的语音信号分析与处理的实验报告
基于MA TLAB的语音信号分析与处理的实验报告数字信号课程设计,屌丝们有福了一.实验目的数字信号课程设计,屌丝们有福了综合计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.实验的基本要求数字信号课程设计,屌丝们有福了1.进一步学习和巩固MATLAB的使用,掌握MATLAB的程序设计方法。
2.掌握在windows环境下语音信号采集的方法。
3.掌握数字信号处理的基本概念、基本理论、原理和基本方法。
4.掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。
5.学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
三.实验内容录制一段自己的语音信号,(语音信号声音可以理解成由振幅和相位随时间缓慢变化的正弦波构成。
人的听觉对声音的感觉特征主要包含在振幅信息中,相位信息一般不起作用。
在研究声音的性质时,往往把时域信息(波形图)变换得到它的频域信息(频谱),通过研究频谱和与频谱相关联的特征获得声音的特性。
)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;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法或者双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号发生的变化;回放语音信号。
数字信号课程设计,屌丝们有福了四.实验的实现(1).语音信号的采集采用windows下的录音机或者手机、其他的软件,录制一段自己的话音,时间控制在一分钟左右;然后在MATLAB软件平台下,利用函数wavread对自己的话音进行采样,记住采样的频率和采样的点数。
基于MATLAB的语音信号分析与处理开题报告
基于MATLAB的语音信号分析与处理开题报告学生姓名所在院系信息工程系所在班级指导教师学生学号专业方向电子信息工程开题时间导师职称讲师论文题目基于MATLAB的语音信号分析与处理文献综述:[1]刘敏,魏玲.MATLAB通信仿真与应用[M].北京:国防工业出版社,2001.1.这本书系统讲述了MATLAB在通信工程仿真中的应用与方法,向我们展示如何有效地使用MATLAB特别是SimulinK各项功能使我们能迅速掌握其使用方法,内容涉及MATLAB仿真应用数学基础,控制系统仿真、通信仿真等,涵盖了通信工程的电子仿真的各个方面,也反映了近年来电子通信仿真的本书着重讲述了MATLAB通信仿真的应用。
[2]胡航.语音信号处理[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2005.1本书系统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用,以及该学科领域取得的新进展,同时介绍了本门学科的背景知识、发展概况、研究现状、应用前景和发展趋势与方向。
既着重基本理论、方法的阐述,又着重新方法和新技术。
介绍了语音信号的各种分析方法和技术,包括时域分析、短时傅里叶分析、同态滤波及倒谱分析、线性预测分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术以及语音检测分析;书中讲述了语音信号处理技术与应用,介绍了语音编码,波形编码等,声码器技术及混合编码、语音合成、语音识别、说话人识别、语音增强、神经网络在语音信号处理中的应用及语音信号处理中的一些新兴与前沿技术。
[3]周渊,王炳和,刘斌胜.基于MATLAB的噪声信号采集和分析系统的设计[J].噪声控制.2004(7):52—54.这篇文章介绍了最新设计和研制的一种基于MATLAB的噪声信号采集与分析系统,该系统利用MATLAB强大的数值计算和分析能力,可以高精度、低成本地完成信号的实时采集、处理与分析工作。
给出了系统在MATLAB环境中二次开发编程的设计和实现过程。
最后给出了一个利用该系统采集与分析噪声信号的应用实例现代噪声测试与分析技术是建立在声学测量理论、电子技术、数字计算技术和信号处理理论上的一门不断发展的技术。
基于MATLAB的语音信号时域特性分析_语音信号处理实验报告
南京信息工程大学 实验(实习)报告实验(实习)名称 基于MATLAB 的语音信号时域特性分析 实验(实习)日期 2013.4.18 得分 ___指导教师院电子与信息工程专业电子信息工程年级 班次 姓名 学号一、实验目的语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。
语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。
语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法,其中时域分析是最简单的方法,直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数主要有语音的短时能量,短时平均过零率,短时自相关函数等。
本实验要求掌握时域特征分析原理,并利用已学知识,编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征,分析实验结果,并能掌握借助时域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期及共振峰。
二、实验原理及实验结果1.窗口的选择通过对发声机理的认识,语音信号可以认为是短时平稳的。
在5~50ms 的范围内,语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。
我们将每个短时的语音称为一个分析帧。
一般帧长取10~30ms 。
我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。
通常会采用矩形窗和汉明窗。
图1.1给出了这两种窗函数在帧长N=50时的时域波形。
0.20.40.60.811.21.41.61.82矩形窗samplew (n )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91hanming 窗samplew (n )图1.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义:一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他hamming 窗的定义:一个N 点的hamming 窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他=这两种窗函数都有低通特性,通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现(如图1.2):矩形窗的主瓣宽度小(4*pi/N ),具有较高的频率分辨率,旁瓣峰值大(-13.3dB ),会导致泄漏现象;汉明窗的主瓣宽8*pi/N ,旁瓣峰值低(-42.7dB ),可以有效的克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性。
基于MATLAB语音信号检测分析及处理
基于MATLAB语音信号检测分析及处理目录一、内容概述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. MATLAB在语音信号处理中的应用 (4)3. 论文研究内容及结构 (5)二、语音信号基础 (6)1. 语音信号概述 (8)2. 语音信号的特性 (9)3. 语音信号的表示方法 (10)三、MATLAB语音信号处理工具 (11)1. MATLAB语音工具箱介绍 (12)2. 常用函数及其功能介绍 (13)四、语音信号检测与分析 (15)1. 语音信号检测原理及方法 (16)2. 语音信号的频谱分析 (18)3. 语音信号的时频分析 (19)4. 语音信号的端点检测 (20)五、语音信号处理算法研究 (21)1. 预加重处理算法 (22)2. 分帧与加窗处理算法 (23)3. 预处理算法 (24)4. 特征提取算法 (25)5. 模式识别与分类算法 (26)六、语音信号处理实验设计与实现 (27)1. 实验目的与要求 (28)2. 实验环境与工具配置 (29)3. 实验内容与步骤 (30)4. 实验结果分析与讨论 (31)七、语音信号处理应用案例 (32)1. 语音识别系统应用案例 (33)2. 语音合成系统应用案例 (34)3. 语音情感识别应用案例 (35)4. 其他领域应用案例 (36)八、总结与展望 (38)1. 研究成果总结 (39)2. 研究不足与问题剖析 (40)3. 未来研究方向与展望 (41)一、内容概述语音信号捕捉与预处理:介绍如何使用MATLAB捕捉语音信号,包括从麦克风等输入设备获取原始语音数据,并对信号进行预处理,如去除噪声、增强语音质量等。
特征提取:详述如何从预处理后的语音信号中提取关键特征,如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等,以便进行后续的模型训练或识别。
语音信号检测分析:探讨基于MATLAB的语音信号检测分析方法,包括端点检测、语音活动等检测算法的实现,以及基于统计模型、机器学习模型的语音信号分析。
语音信号MATLAB处理报告
《随机信号分析与处理》实验报告指导教师:班级:学号:姓名:2011-11-20实验一 熟悉MA TLAB 的随机信号处理相关命令一、实验目的1、熟悉GUI 格式的编程及使用。
2、掌握随机信号的简单分析方法3、熟悉语音信号的播放、波形显示、均值等的分析方法及其编程 二、实验原理 1、语音的录入与打开在MATLAB 中,[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音,采样值放在向量y 中,fs 表示采样频率(Hz),bits 表示采样位数。
[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值。
2、时域信号的FFT 分析FFT 即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
在MA TLABde 信号处理工具箱中函数FFT 的一种调用格式为Y=fft (x )其中X 是序列,Y 是序列的FFT 。
3、希尔伯特变换及性质x (t ) 的希尔伯特变换为x (t ) 与1/πt的卷积,即因此,对x (t ) 的希尔伯特变换可以看作为x (t ) 通过一个冲击响应为1/πt 的线性滤波器。
希尔伯特变换器在整个频域上具有恒为1 的幅频特性,为全通网络,在相位上则引入−π/2 和π/2的相移 三、实验结果分析00.511.522.5x 105-0.50.5原始语音信号时域图time nf u z h i n05010015020025030035040045050012原始语音信号频谱Hzf u d u01020304050607080901000.511.5原始语音信号幅值020040060080010001200-4-2024原始语音信号相位200400600800100012001400160018002000-2024频率(Hz )幅值N=128红和N=1024绿00.51 1.52 2.53 3.54 4.55x 105-0.50.51自相关函数5010015020025030035040045050000.020.040.060.080.1希尔伯特变换-0.12-0.1-0.08-0.06-0.04-0.020.020.040.060.08051015概率谱密度。
基于MATLAB的语音信号时域特性分析_语音信号处理实验报告
南京信息工程大学 实验(实习)报告实验(实习)名称 基于MATLAB 的语音信号时域特性分析 实验(实习)日期 2013.4.18 得分 ___指导教师院电子与信息工程专业电子信息工程年级 班次 姓名 学号一、实验目的语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。
在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。
语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。
语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法,其中时域分析是最简单的方法,直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数主要有语音的短时能量,短时平均过零率,短时自相关函数等。
本实验要求掌握时域特征分析原理,并利用已学知识,编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征,分析实验结果,并能掌握借助时域分析方法所求得的参数分析语音信号的基音周期及共振峰。
二、实验原理及实验结果1.窗口的选择通过对发声机理的认识,语音信号可以认为是短时平稳的。
在5~50ms 的范围内,语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。
我们将每个短时的语音称为一个分析帧。
一般帧长取10~30ms 。
我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。
通常会采用矩形窗和汉明窗。
图1.1给出了这两种窗函数在帧长N=50时的时域波形。
0.20.40.60.811.21.41.61.82矩形窗samplew (n )0.10.20.30.40.50.60.70.80.91hanming 窗samplew (n )图1.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形矩形窗的定义:一个N 点的矩形窗函数定义为如下{1,00,()n Nw n ≤<=其他hamming 窗的定义:一个N 点的hamming 窗函数定义为如下0.540.46cos(2),010,()n n NN w n π-≤<-⎧⎨⎩其他=这两种窗函数都有低通特性,通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现(如图1.2):矩形窗的主瓣宽度小(4*pi/N ),具有较高的频率分辨率,旁瓣峰值大(-13.3dB ),会导致泄漏现象;汉明窗的主瓣宽8*pi/N ,旁瓣峰值低(-42.7dB ),可以有效的克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性。
基于Matlab的语音信号分析与处理(DOC)
基于Matlab的语音信号分析与处理[摘要]语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是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。
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。
课题基于MATLAB 有噪音语音信号处理与设计与实现,本人综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声清浊语音信号进行时域、频域分析和滤波。
通过理论推导得出相应结论,用MATLAB平台对语音信号加入了不同的噪声,进一步用双线性变换法设计了一个的巴特沃思低通IIR滤波器和用窗函数法设计了FIR低通滤波器,然后对加噪的语音信号进行滤波处理。
最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性。
[关键词]清浊语音信号采集;傅里叶变换;滤波器设计;信号处理目录引言............................................. - 1 -1基本原理....................................... - 1 -1.1语音信号概述................................... - 1 -1.2数字滤波器原理................................. - 1 -2总体设计思想................................... - 2 -2.1 语音信号的采集................................ - 2 -2.2 语音信号处理工具的选择........................ - 2 -2.3 数字滤波器的设计.............................. - 2 -3语音信号分析和滤波处理 ......................... - 4 -3.1 语音信号的采集................................ - 4 -3.2 语音信号的频谱分析............................ - 4 -3.3语言信号处理................................... - 6 -4滤波器的设计[4]................................. - 10 -4.1巴特沃斯低通滤波器............................ - 10 -4.2频率响应S域到Z域的变换:.................... - 13 -4.3设计数字带通滤波器............................ - 16 -4.4窗函数法的FIR滤器波.......................... - 20 -5结果及分析.................................... - 23 -6总结.......................................... - 23 -参考文献........................................ - 24 -附录原程序.................................... - 25 -引言语言是我们人类所特有的功能,它是传承和记载人类几千年文明史,没有语言就没有我们今天人类的文明。
基于MATLAB的语音信号分析与处理研究
基于MATLAB的语音信号分析与处理研究一、引言语音是人类最基本的沟通方式,随着科技的进步,语音信号分析与处理也变得越来越重要。
MATLAB作为一种常用的科学计算软件,具有强大的信号处理功能,在语音信号分析与处理领域有着广泛的应用。
本文将对基于MATLAB的语音信号分析与处理进行研究。
二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件,拥有丰富的信号处理函数和工具箱,可以方便地进行语音信号分析与处理。
例如,MATLAB中的wavread函数可以读取.wav格式的语音文件,audioplayer函数可以播放语音信号,fft函数可以进行快速傅里叶变换,spectrogram函数可以绘制语音信号的谱图等等。
基于MATLAB的语音信号处理可以包括语音信号的去噪、分析、特征提取、分类等多个方面。
其中,语音信号的去噪是一项重要的任务。
在语音信号采集过程中,由于外部环境噪声的干扰,语音信号的质量会受到影响。
MATLAB可以利用卷积和滤波等技术进行去噪,提高语音信号的质量。
语音信号的分析是指对语音信号的基本参数进行测量,例如语音信号的时域、频域、能量、频谱等。
MATLAB中可以通过波形图、频谱图、谱密度图等方式对语音信号进行分析。
特征提取是语音信号处理中的重要环节,通过对语音信号的特征提取,可以为后续的分类工作奠定基础。
MATLAB中常用的语音信号特征包括倒谱系数、线性预测系数、功率谱密度等。
三、基于MATLAB的语音信号处理的应用案例1.基于MATLAB的语音识别系统语音识别技术是近年来发展迅速的一项技术。
可以通过语音识别技术实现语音指令控制、语音输入等功能。
基于MATLAB的语音识别系统可以通过对语音信号的分析、特征提取、分类等工作实现。
在语音识别系统中,广泛应用了HMM(隐马尔可夫模型)和GMM(高斯混合模型)等模型。
2.基于MATLAB的语音合成系统语音合成技术是将文本转换为语音的一种技术,可以实现语音合成、语音替换等功能。
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的语音信号频谱分析报告
. . . .幅值时间(s )信号波形信号频谱数字角频率幅度123-1-0.500.51幅度时间(s )2:1减抽样信号波形00.51 1.521000200030002:1减抽样信号频谱数字角频率w幅度0.51 1.5幅度时间(s )5:1减抽样信号波形00.51 1.525:1减抽样信号频谱数字角频率w幅度实验一[y,fs,bit]=wavread<'I do'>%读取音乐片段,fs 是采样率 size<y>%求矩阵的行数和列数y1=y<:,1>;%对信号进行分列处理n1=length<y1>;%取y 的长度t1=<0:n1-1>/fs;%设置波形图横坐标 figuresubplot<2,1,1>;plot<t1,y1>; %画出时域波形图 ylabel<'幅值'>; xlabel<'时间〔s'>; title<'信号波形'>;subplot<2,1,2>;Y1=fft<y1>;w1=2/n1*<0:n1-1>;%设置角频率 plot<w1,abs<Y1>>;%画频谱图 title<'信号频谱'>; xlabel<'数字角频率'>; ylabel<'幅度'>; grid on ;sound<y,fs>;实验二[y,fs,bit]=wavread<'I do'> y1=y<:,1>; n1=length<y1>; D=2;%设置抽样间隔 y2=y1<1:D:n1>;%减抽样n2=length<y2>;%减抽样后信号长度 t2=<0:n2-1>/fs;%设置横坐标 figuresubplot<2,2,1>;plot<t2,y2>; %绘制减抽样信号波形图 ylabel<'幅度'>; xlabel<'时间〔s'>;title<'2:1减抽样信号波形'>;Y2=fft<y2>; %对y2进行n2点fft 谱分析 w2=2/n2*[0:n2-1]; subplot<2,2,3>;plot<w2,abs<Y2>>;%绘制减抽样信号频谱图 title<'2:1减抽样信号频谱'>; xlabel<'数字角频率w'>; ylabel<'幅度'>;246-1-0.500.51时间(s)幅度调制后信号246时间(s)幅度调制后信号100020003000数字角频率w幅度调制后信号的频谱(高频率调制)数字角频率w幅度调制后信号的频谱(低频率调制)grid on ;sound<y2,fs/D>; D=5;%设置抽样间隔 y3=y1<1:D:n1>;%减抽样n3=length<y3>;%减抽样后信号长度 t3=<0:n3-1>/fs;%设置横坐标 subplot<2,2,2>;plot<t3,y3>; %绘制减抽样信号波形图 ylabel<'幅度'>; xlabel<'时间〔s'>;title<'5:1减抽样信号波形'>;Y3=fft<y3>; %对y2进行n2点fft 谱分析 w3=2/n3*[0:n3-1]; subplot<2,2,4>;plot<w3,abs<Y3>>;%绘制减抽样信号频谱图 title<'5:1减抽样信号频谱'>; xlabel<'数字角频率w'>; ylabel<'幅度'>; grid on ;sound<y3,fs/D>实验三[y,fs,bit]=wavread<'I do'> y1=y<:,1>; n1=length<y1>; n3=0:n1-1;b1=cos<0.75*pi*n3>;%设置调制信号 b2=cos<0.5*pi*n3>;c1=b1'.*y1;%对原信号进行调制 c2=b2'.*y1; lc1=length<c1>; t=<0:lc1-1>/fs;figure %用载波对信号进行调制,并对其做fft 变换 subplot<2,2,1> %获取频谱,从图中可以观察到,调制后的 plot<t,c1>; %信号频谱发生搬移 xlabel<'时间<s>'>; ylabel<'幅度'>;title<'调制后信号'>;subplot<2,2,2> %获取频谱,从图中可以观察到,调制后的 plot<t,c2>; %信号频谱发生搬移 xlabel<'时间<s>'>; ylabel<'幅度'>;title<'调制后信号'>;w1=2/lc1*[0:lc1-1];%设置角频率W-1-0.50.51音频时间幅度0120200040006000频谱频率/pi 幅度AM 调制音频信号时间幅度12AM 调制频谱频率/pi幅度x 105-1-0.500.51时间幅度AM 解调音频信号012100020003000AM 解调频谱频率/pi幅度C1=fft<c1>; C2=fft<c2>; subplot<2,2,3> plot<w1,abs<C1>>;xlabel<'数字角频率w'>; ylabel<'幅度'>;title<'调制后信号的频谱<高频率调制>'>; grid on ;subplot<2,2,4> plot<w1,abs<C2>>;xlabel<'数字角频率w'>; ylabel<'幅度'>;title<'调制后信号的频谱<低频率调制>'>; grid on ;sound<c1,fs>;实验四clear all ;cla;close all [a,fs,bit]=wavread<'I do'>; y1=a<:,1>;%去单列数据进行分析 f1=fft<y1>; n=length<f1>; tn=<0:n-1>/fs; w=2/n*[0:n-1]; %sound<y1,fs>; figure<1>subplot<2,3,1>;plot<tn,y1>;grid on ;title<'音频'>;xlabel<'时间'>; ylabel<'幅度'>; subplot<2,3,4>;plot<w,abs<f1>>; grid on ; title<'频谱'>; xlabel<'频率/pi'>;ylabel<'幅度'>; t=[0:n-1]; y2=cos<pi*1/2*t>;%载波函数 y3=y1.*y2';%信号调制 ty3=<0:length<y3>-1>/fs; subplot<2,3,2>;plot<ty3,y3>;%绘制调制后信号波形图 grid on ;title<'AM 调制音频信号'>; xlabel<'时间'>;H 低通滤波器波形ylabel<'幅度'>;f3=fft<y3>;n2=length<f3>;w2=2/n2*[0:n2-1];subplot<2,3,5>;plot<w2,abs<f3>>;%绘制调制后信号频谱图grid on;title<'AM调制频谱'>;xlabel<'频率/pi'>;ylabel<'幅度'>;%解调后信号n3=length<y3>t2=0:n3-1;y4=cos<pi*1/2*t2>y5=y3.*y4';%解调后的信号函数subplot<2,3,3>;plot<t2,y5>;grid on;xlabel<'时间'>;ylabel<'幅度'>;title<'AM解调音频信号'>;f5=fft<y5>;w3=2/n3*[0:n3-1];subplot<2,3,6>;plot<w3,abs<f5>>;%绘制解调后信号频谱图grid on;title<'AM解调频谱'>;xlabel<'频率/pi'>;ylabel<'幅度'>;%设计巴特沃斯滤波器进行滤波去噪[N1,wc1]=buttord<0.05,0.17,1,15>;%确定低通滤波器的阶数和截止频率;[b,a]=butter<N1,wc1>;%确定低通滤波器分子分母系数[H,W]=freqz<b,a>;figure<2>plot<W,abs<H>>;%低通滤波器波形xlabel<'w'>;ylabel<'H'>;title<'低通滤波器波形'>;m=filter<b,a,y5>;wavplay<m,fs>;lm=length<m>;%滤波后信号长度tm=<0:lm-1>/fs;%设置横坐标wm=2/lm*[0:lm-1];M=fft<m>;figure<3>subplot<2,1,1>;plot<tm,m>;grid on;矩形窗滤波后音频0100020003000矩形窗滤波后频谱布莱克曼窗滤波后音频布莱克曼窗滤波后频谱x 10-4-0.100.10.20.3矩形窗时域矩形窗频域-0.100.10.20.3布莱克曼窗时域布莱克曼窗频域0123456t 幅度00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82100020003000滤波后波形频谱图w/pi 幅度title<'滤波后波形'>; xlabel<'t'>; ylabel<'幅度'>;subplot<2,1,2>;plot<wm,abs<M>>;title<'滤波后波形频谱图'>;xlabel<'w/pi'>; ylabel<'幅度'>;%矩形窗和布莱克曼窗 N=33;wc=0.3*pi;%基于经验的指标,其中N hd=ideal<N,wc>;%调用理想低通滤波器函数 w1=boxcar<N>;%产生各种窗函数 w2=blackman<N>;h1=hd.*w1';%加窗设计各种FIR 滤波器h2=hd.*w2'; th1=<0:32>/fs; th2=<0:32>/fs; M=21184; fh1=fft<h1,M>;%矩形窗频谱函数 w=2/M*[0:M-1]; fh2=fft<h2,M>;%布莱克曼窗频谱函数 figure<4>subplot<2,2,1>;plot<th1,h1> title<'矩形窗时域'>;subplot<2,2,2>;plot<w,abs<fh1>>; title<'矩形窗频域'>; subplot<2,2,3>;plot<th2,h2>; title<'布莱克曼窗时域'>;subplot<2,2,4>;plot<w,abs<fh2>>; title<'布莱克曼窗频域'> %解调后信号n3=length<y3>t2=0:n3-1; y4=cos<pi*1/2*t2>y5=y3.*y4';%调制后的信号函数figure %滤波处理y6=conv<h1,y5>;%用矩形窗对调制后信号进行滤波f6=fft<y6>;n4=length<f6>; ty6=<0:n4-1>/fs; w3=2/n4*[0:n4-1];%sound<y6,fs>;figure<5> subplot<2,2,1>;plot<ty6,y6>;100200时间(s )幅值三余弦信号音谱012W噪声频谱12200040006000W加噪信号频谱0510-2-1012时间(s )幅值加噪信号音谱0510-1-0.500.51t(s)信号幅值去噪后信号波形012200040006000w/pi幅度kIIR 滤波器滤波后信号频谱title<'矩形窗滤波后音频'>subplot<2,2,2>;plot<w3,abs<f6>>; title<'矩形窗滤波后频谱'>y7=conv<h2,y5>;%用布莱克曼窗进行滤波 f7=fft<y7>; n5=length<f7>; ty7=<0:n5-1>/fs; w4=2/n5*[0:n5-1]; %sound<y7,fs>;subplot<2,2,3>;plot<ty7,y7>; title<'布莱克曼窗滤波后音频'> subplot<2,2,4>;plot<w4,abs<f7>>; title<'布莱克曼窗滤波后频谱'>实验五clc;clear;close;[y,fs,bit]=wavread<'I do'>; y0=y<:,1>; l=length<y0>; %加三余弦混合噪声 t0=<0:l-1>/fs;d0=[0.05*cos<2*pi*3000*t0>]'; t1=<0:l-1>/fs;d1=[0.05*cos<2*pi*5000*t1>]'; t2=<0:l-1>/fs;d2=[0.05*cos<2*pi*8000*t2>]'; noise=d2+d1+d0; y1=y0+noise; %sound<y1,fs>;a=length<noise>;%绘制三余弦噪声音频图 wa=2/a*[0:a-1]; Noise=fft<noise>; figure<1>subplot<2,3,4>;plot<noise<1:150>>; xlabel<'时间〔s'> ylabel<'幅值'>title<'三余弦信号音谱'>subplot<2,3,1>;%绘制三余弦噪声频谱图 plot<wa,abs<Noise>>; grid on ; xlabel<'W'>title<'噪声频谱'>w0=2/l*[0:l-1];%绘制加噪信号音频Y1=fft<y1>;subplot<2,3,5>plot<w0,abs<Y1>>;grid on;xlabel<'W'>title<'加噪信号频谱'>ly1=length<y1>;ty1=<0:ly1-1>/fs;subplot<2,3,2>;plot<ty1,y1>;xlabel<'时间〔s'>ylabel<'幅值'>title<'加噪信号音谱'>m=rand<l,1>-0.5; %产生幅度为0.5的随机信号lm=length<m>;y2=m+y0;%将噪声信号与原声音信号叠加wm=2/lm*[0:lm-1];M=fft<m>;figure<2>subplot<2,2,3>;plot<m<1:150>>xlabel<'时间〔s'>ylabel<'幅值'>title<'白噪信号音谱'>subplot<2,2,1>;plot<wm,abs<M>>;grid on;xlabel<'W'>title<'噪声频谱'>l=length<y2>;ty2=<0:l-1>/fs;w=2/l*[0:l-1];Y2=fft<y2>;subplot<2,2,4>plot<w,abs<Y2>>;grid on;xlabel<'W'>title<'加噪信号频谱'>subplot<2,2,2>;plot<ty2,y2>;xlabel<'时间〔s'>ylabel<'加噪信号幅值'>title<'加噪信号音谱'>;%设计滤波器进行滤波去噪[N1,wc1]=buttord<0.04,0.17,1,30>;%确定低通滤波器的阶数和截止频率;[b,a]=butter<N1,wc1>; %确定低通滤波器分子分母系数2400.511.5wH 低通滤波器波形0510n信号幅值低通滤波后波形012200040006000数字角频率w 幅度低通滤波后频谱02400.511.5w1H 1高通滤波器波形0510n信号幅值m高通滤波后波形0120200400600数字角频率w幅度kIIR 高通滤波后频谱0123456音乐信号的波形ty 1音乐信号的频谱wf 1m=filter<b,a,y1>;%用滤波器滤除三余弦噪声 sound<m,fs>;lm=length<m>;%滤波后信号长度tm=<0:lm-1>/fs;%设置横坐标figure<1>;subplot<2,3,3>;plot<tm,m>;%绘制滤波后的波形 xlabel<'t<s>'>ylabel<'信号幅值'>title<'去噪后信号波形'>;k=fft<m>; %滤波后的波形做离散傅里叶变换 w=2*[0:length<k>-1]/length<k>; subplot<2,3,6>plot<w,abs<k>>; xlabel<'w/pi'>ylabel<'幅度k'>title<'IIR 滤波器滤波后信号频谱'>;实验六.一clear all ;clc [y,fs,bit]=wavread<'I do'>; size<y>%查看读取信号的声道类型 y1=y<: ,1>;%对信号进行分列处理 n=length<y1>;%求信号y1的的长度t1=<0:n-1>/fs;f1=fft<y1>;%对y1进行fft 谱分析 w=2/n*[0:n-1];%w 为连续频谱的数字角频率横坐标%sound<y,fs>;%播放音乐信号figure<1>subplot<2,1,1>;plot<t1,y1>; title<'音乐信号的波形'>;xlabel<'t'>; ylabel<'y1'>; subplot<2,1,2>;plot<w,abs<f1>>; title<'音乐信号的频谱'>; xlabel<'w'>; ylabel<'f1'>; %用IIR 滤波器滤波〔低[n2,wc2]=buttord<0.15,0.20,1,15>;%确定低通滤波器的阶数和截止频率; [B2,A2]=butter<n2,wc2>; %确定低通滤波器分子分母系数 [H,W]=freqz<B2,A2>; figure<2>subplot<2,3,1>;plot<W,abs<H>>;%低通滤波器波形-0.50.5音乐信号1的波形ty 100.20.40.60.81 1.21.4 1.6 1.82200040006000%音乐信号1的频谱wf 1xlabel<'w'> ylabel<'H'>title<'低通滤波器波形'>; m2=filter<B2,A2,y1>;%滤波 lm2=length<m2>; tm2=<0:lm2-1>/fs; subplot<2,3,2>plot<tm2,m2>;xlabel<'n'>ylabel<'信号幅值'> title<'低通滤波后波形'>;k2=fft<m2>;%滤波后的波形做离散傅里叶变换 l2=length<k2>; w2=2*[0:l2-1]/l2;subplot<2,3,3>; plot<w2,abs<k2>>;xlabel<'数字角频率w'> ylabel<'幅度'> title<'低通滤波后频谱'>; %解调滤波后的频谱 %用IIR 滤波器滤波〔高[N,WC]=buttord<0.15,0.20,1,15>;%确定高通滤波器的阶数和截止频率; [B,A]=butter<N,WC,'high'>; %确定高通滤波器分子分母系数 [H1,W1]=freqz<B,A>; subplot<2,3,4>;plot<W1,abs<H1>>;%高通滤波器波形 xlabel<'w1'> ylabel<'H1'>title<'高通滤波器波形'>; m=filter<B,A,y1>; %滤波 lm=length<m>; tm=<0:lm-1>/fs; subplot<2,3,5>; plot<tm,m>; xlabel<'n'>ylabel<'信号幅值m'>title<'高通滤波后波形'>; k=fft<m>;l2=length<k>; w2=2*[0:l2-1]/l2; subplot<2,3,6>; plot<w2,abs<k>>;xlabel<'数字角频率w'> ylabel<'幅度k'>title<'IIR 高通滤波后频谱'>;0123456-2-1012音乐1的幅度与音乐2的相位交叉组合后的波形t X 1200040006000音乐1的幅度与音乐2的相位交叉组合后的频谱w F1-0.4-0.200.20.4音乐信号2的波形ty 200.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82100020003000音乐信号2的频谱wf 2实验六.二clear all ;clc[a,fs1,bit1]=wavread<'I do'>;[b,fs2,bit2]=wavread<'风声'>; size<b>%查看读取信号的声道类型y2=b<:,1>;%对信号进行分列处理 n2=length<y2>;%求信号y2的的长度t2=<0:n2-1>/fs2; f2=fft<y2>;w2=2/n2*[0:n2-1];%wavplay<y2,fs2>;size<a>%查看读取信号的声道类型y1=a<: ,1>;%对信号进行分列处理n1=length<y1>; t1=<0:n1-1>/fs1;f1=fft<y1>;w1=2/n1*[0:n1-1];%w 为连续频谱的数字角频率横坐标 %wavplay<y1,fs1>;Fy1=abs<f1>;%音乐1的幅度 Ay1=angle<f1>;%音乐1的相位 Fy2=abs<f2>;%音乐2的幅度 Ay2=angle<f2>;%音乐2相位F1=Fy1.*exp<j*Ay2>;%音乐1的幅度与音乐2的相位交叉组合 X1=ifft<F1>; n3=length<X1>;tx1=<0:<n3-1>>/fs1; w3=2/n3*[0:n3-1];%wavplay<real<X1>,fs1>;F2=Fy2.*exp<j*Ay1>;%幅度相位交叉组合 X2=ifft<F2>;n4=length<X2>; tx2=<0:<n4-1>>/fs2;w4=2/n4*[0:n4-1]%wavplay<real<X2>,fs2>;figure<1> subplot<2,1,1>;plot<t1,y1>;%绘制信号1波形title<'音乐信号1的波形'>; xlabel<'t'>;ylabel<'y1'>;subplot<2,1,2>;plot<w1,abs<f1>>;%绘制音乐信号1的频谱title<'%音乐信号1的频谱'>; xlabel<'w'>;.12 / 11 0123456-0.500.5音乐2的幅度与音乐1的相位交叉组合后的波形tX 20100020003000音乐2的幅度与音乐1的相位交叉组合后的频谱w F 2ylabel<'f1'>;figure<2>subplot<2,1,1>;plot<t2,y2>;title<'音乐信号2的波形'>;xlabel<'t'>;ylabel<'y2'>;subplot<2,1,2>;plot<w2,abs<f2>>;title<'音乐信号2的频谱'>;xlabel<'w'>;ylabel<'f2'>;figure<3>subplot<2,1,1>;plot<tx1,X1>;title<'音乐1的幅度与音乐2的相位交叉组合后的波形'>; xlabel<'t'>;ylabel<'X1'>;subplot<2,1,2>;plot<w3,abs<F1>>;title<'音乐1的幅度与音乐2的相位交叉组合后的频谱'>; xlabel<'w'>;ylabel<'F1'>;figure<4>subplot<2,1,1>;plot<tx2,X2>;title<'音乐2的幅度与音乐1的相位交叉组合后的波形'>; xlabel<'t'>;ylabel<'X2'>;subplot<2,1,2>;plot<w4,abs<F2>>;title<'音乐2的幅度与音乐1的相位交叉组合后的频谱'>; xlabel<'w'>;ylabel<'F2'>;。
基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告
基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告毕业设计开题报告设计题目基于MATLAB的语音信号分析及处理学生姓名系、专业指导教师选题目的和意义:语音处理是最早采用数字信号处理技术的领域之一,本世纪50年代提出的语音形成数字模型,被广泛应用于语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人确认、语音邮件和语音存储等。
因此研究语音信号的数字处理技术,有很大的工程意义,而实现的工程软件是MATLAB。
利用MATLAB设计滤波器,可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数,直观简便,极大的减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
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。
本课题在国内外的研究状况及发展趋势:数字处理技术已经成熟,正在获得广泛应用。
目前在数字领域和通信领域正在发生一场数字化革命。
DSP在其中扮演很重要的角色,它为新体制新算法和新原理提供了最佳的实现条件。
主要研究内容:MATLAB是主要适用于矩阵运算和信息处理领域的分析设计,它使用方便,输入简捷,运算高效,内容丰富,并且很容易由用户自行扩展.MATLAB当前已成为美国和其他发达国家在大学教学和教学研究中最常用而必不可少的工具.传统的数字滤波器的设计过程复杂,计算工作量大,滤波特性调整困难,影响了它的应用。
本文介绍了利用MATLAB快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法,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,通过理论推导得到相应结论,给出了使用MATLAB语言进行程序设计并进行界面设计的详细步骤。
实验设计: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;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法或双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;回放语音信号;最后,用 MATLAB 设计一个信号处理系统界面。
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。
基于MATLAB对语音信号进行分析和处理
基于MATLAB对语音信号进行分析和处理一、设计目的1.学会MATLAB的使用,掌握MA TLAB的程序设计方法;2.掌握在Windows环境下语音信号采集的方法;3.掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法;4.掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法;5.学会用MA TLAB对信号进行分析和处理。
二、设计过程1、语音信号采集与分析运用windows下的录音机,录制一段自己的话音,时间为两秒。
然后在MATLAB 软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,再运用plot函数画出语音信号的时域波形,最后在语音信号频谱分析时运用fft对信号进行快速傅里叶变换,得到频谱特性图形。
人为设计一个固定频率5500Hz的噪声干扰信号。
噪声信号通常为随机序列,在本设计中用正弦序列代替,干扰信号构建命令函数为d=[Au*sin(2*pi*5500*t)]',给出的干扰信号为一个正弦信号,针对上面的语音信号 ,采集了其中一段。
再对噪音信号进行频谱变换得到其频谱图。
2、滤波器设计和运用滤波器进行滤波1 )窗函数和等波纹逼近法设计FIR滤波器及滤波首先根据阻带最小衰减选定窗口类型,然后调用fir1函数设计线性相位FIR数字滤波器,再用freqz函数画出其频谱图形,最后运用fftfilt函数对信号进行滤波。
而等波纹逼近法中则运用remez和remezord直接设计FIR滤波器,然后运用fftfilt函数对信号进行滤波。
2 )双线性变换法社设计IIR数字滤波器及滤波首先将数字滤波器的技术指标运用预畸校正法转换成模拟滤波器的设计指标:Ωph=2/T*tan(wp/2),然后用butter、cheby1设计各种模拟滤波器,再用bilinear函数进行模拟滤波器和数字滤波器之间的转换,最后用filter函数对语音信号进行滤波,并运用函数sound播放滤波后语音。
三、结果及分析1、用MATLAB对原始语音信号进行分析,画出它的时域波形和频谱时域波形和频谱:图1 原始语音信号图2 语音信号频率响应图图3 原始语音信号FFT与信号频谱2、给原始的语音信号加上一个高频余弦噪声,频率为5500hz。
基于MATLAB的语音信号采集与处理课程设计报告
基于MATLAB的语音信号采集与处理课程设计报告※※※※※※※※※ ※※ 2007级学生MATLAB ※※ 课程设计※※※※※※※※※※※基于MATLAB的语音信号采集与处理课题名称姓名学号院、系、部专业指导教师2009年 5月 31日基于MATLAB的语音信号采集与处理一、实践的目的和要求1. MATLAB软件功能简介MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。
它是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。
MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。
MATLAB软件包括五大通用功能,数值计算功能(Nemeric)、符号运算功能(Symbolic)、数据可视化功能(Graphic)、数字图形文字统一处理功能(Notebook)和建模仿真可视化功能(Simulink)。
其中,符号运算功能的实现是通过请求MAPLE 内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。
该软件有三大特点,一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。
目前,Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。
MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。
MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。
由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。
例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。
MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析,主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。
基于Matlab的实时声信号采集与谱分析设计开题报告
中北大学信息商务学院毕业设计开题报告学生姓名:学号:学院、系:专业:设计题目:基于Matlab的实时声信号采集与谱分析设计指导教师:2010年 12月 10日毕业设计开题报告1.结合毕业设计课题情况,根据所查阅的文献资料,撰写2000字左右的文献综述:文献综述1.1数据采集系统的概述数据采集(daq)是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析处理。
数据采集一般是从一个或多个信号获取对象信息的过程。
声音采集是指将采集到的声信号转换成数字量,并由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程,相应的系统称为声音采集系统[1]。
声音采集系统是众多多媒体的重要组成部分,也是众多高科技科研项目的重要模块。
如何高速、真实的采集信号,是这项技术的核心[1]。
随着信息技术的高速发展,声音采集的相关技术应用越来越广泛,它己渗透到地质、医药器械、雷达、通讯、遥感遥测等各个领域,为数据的后期处理提供了良好的基础[2]。
20世纪60年代以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术得到迅速的发展。
数字化是当前信息领域发展的一大趋势,以至于对计算机芯片的运算能力,尤其是对数字信号的处理能力要求大大提高。
传统的单片机如INTEL公司的MCS51系列8位单片机及MCS96系列16位单片机尽管能够胜任大多数电子产品的控制要求,但对常见的滤波,变换,频谱分析,相关运算,尤其是对有关图像信息处理,通信的信号处理却显得力不从心。
在这种背景下,DSP应运而生[3]。
DSP(数字信号处理器)是一种高速专用的微处理器,DSP芯片建立在数字信号处理的各种理论和算法基础上,专门完成各种实时数字信息处理,DSP系统所选用的算法是经过各种实践检验的通用算法的组合和改进而来,它的运算功能强大,专门处理以运算为主,不允许延迟的实时信号;它有特殊的寻址方式,可高效的进行FFY运算;灵活的输入输出接口和片内输入输出管理;有高速的并行数据处理算法的优化指令集,修改,升级都很方便;灵活的使用C语言或汇编语言编程;集成化程度高,成本低,可靠性好,硬件简化,有完整的开发和调试工具,开发周期短。
基于MATLAB对语音信号进行分析和处理
目录一、摘要 ------------------------------------------------------------ 2二、正文 ------------------------------------------------------------ 31.设计目的和要求----------------------------------------------- 3 2.设计原理----------------------------------------------------- 3(1)采样定理 -------------------------------------------------- 3(2)采样频率 -------------------------------------------------- 3(3)采样位数与采样频率 ---------------------------------------- 33.设计内容------------------------------------------------------ 4 (1)程序源代码: -------------------------------------------- 4 (2)调试分析过程描述 ---------------------------------------- 6 (3)数据、结果和分析 ---------------------------------------- 7三、总结与致谢 ----------------------------------------------------- 10四、参考文献 ------------------------------------------------------- 11一、摘要本次课程设计要求利用MATLAB对语音信号进行分析和处理,要求学生采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析;并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。
基于MATLAB的语音信号分析与处理的课程设计实验报告
目录绪论 (1)正文:一、设计目的及要求 (2)二、设计过程 (2)三、调试分析 (5)四、结果分析与体会 (10)五、参考文献 (11)六、谢辞 (11)绪论数字信号处理(digital signal processing,DSP)是从20世纪60年代以来,随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。
它的重要性日益在各个领域的应用中表现出来。
简言之,数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列,通过计算机或通用(专用)信号处理设备,用数字的数值计算方法处理(例如滤波、变换、压缩、增强、估计、识别等),以达到提取有用信息便于应用的目的。
数字信号处理的应用包括滤波与变换、通信、语音、语言、图像、图形、消费电子、仪器、工业控制与自动化、医疗、军事等。
其发展方向也是多方面的,包括数字汇聚、远程会议系统、融合网络、数字图书馆、图像与文本合一的信息检索业务、多媒体通信、个人信息终端等。
在本次设计中,就以设计一个数字滤波器系统为目的。
滤波器按频率划分有低通、高通、带通、带阻全通等类型。
一个数字滤波器可以用一个系统函数来表示,若要得到该系统函数,就要得到以z^(-1)升幂排列的传输函数的分子和分母多项式的系数,即向量num、den,而这两个参数由[num den]=butter(N,Wn)、[N,Wn]=buttord(wp,ws,rp,rs)这一函数得出,这是巴特沃思滤波器的设计过程。
由于频率响应的周期性,频率变量以数字频率ω来表示,ω=2π*f/fc,f为模拟域频率,fc为抽样频率,所以数字滤波器设计中必须给出抽样频率。
在这次设计中采用了巴特沃思和切比雪夫两种滤波器,这两种滤波器又分别采用了高通、低通、带通、带阻四种频率特性实现,从横向上和纵向上都可以进行对比,表现出各种滤波器的不同特性。
一、设计目的及要求1.课程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。
应用MatLab对语音信号进行
数字信号处理综合实验报告综合实验名称:应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波系:三系学生姓名:李大武班级:08通信(1)成绩:开课时间:2011-2012 学年一学期一.综合实验题目应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波二.主要内容录制一段个人自己的语音信号,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;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;回放语音信号;课程设计应完成的工作:1、语音信号的采集;2、语音信号的频谱分析;3、数字滤波器的设计;4、对语音信号进行滤波处理;5、对滤波前后的语音信号频谱进行对比分析;三.具体要求1、学生能够根据设计内容积极主动查找相关资料;2、滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整;3、对设计结果进行独立思考和分析;4、设计完成后,要提交相关的文档;1)课程设计报告书(纸质和电子版各一份,具体格式参照学校课程设计管理规定),报告内容要涵盖设计题目、设计任务、详细的设计过程、原理说明、、频谱图的分析、调试总结、心得体会、参考文献(在报告中参考文献要做标注,不少于5篇)。
2)可运行的源程序代码(电子版)四.进度安排序号内容时间(天)1 熟悉Matlab程序设计方法,了解数字信号处理工具箱使用22 分析题目,设计程序框图,编写程序代码 33 上机调试程序,修改并完善设计 24 验收设计成果及上交设计报告(电子稿和打印稿) 15 合计8五.成绩评定(1)平时成绩:无故旷课一次,平时成绩减半;无故旷课两次平时成绩为0分,无故旷课三次总成绩为0分。
迟到15分钟按旷课处理(2)设计成绩:按照实际的设计过程及最终的实现结果给出相应的成绩。
(3)设计报告成绩:按照提交报告的质量给出相应的成绩。
课程设计成绩=平时成绩(30%)+设计成绩(30%)+设计报告成绩(40%)一、设计题目应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波。
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基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告毕业设计开题报告
设计题目基于MATLAB的语音信号分析及处理
学生姓名系、专业指导教师选题目的和意义:
语音处理是最早采用数字信号处理技术的领域之一,本世纪50年代提出的语音形成数字模型,被广泛应用于语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人确认、语音邮件和语音存储等。
因此研究语音信号的数字处理技术,有很大的工程意义,而实现的工程软件是MATLAB。
利用MATLAB设计滤波器,可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数,直观简便,极大的减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
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。
本课题在国内外的研究状况及发展趋势:
数字处理技术已经成熟,正在获得广泛应用。
目前在数字领域和通信领域正在发生一场数字化革命。
DSP在其中扮演很重要的角色,它为新体制新算法和新原理提供了最佳的实现条件。
主要研究内容:
MATLAB是主要适用于矩阵运算和信息处理领域的分析设计,它使用方便,输入简捷,运算高效,内容丰富,并且很容易由用户自行扩展.MATLAB当前已成为美国和其他发达国家在大学教学和教学研究中最常用而必不可少的工具.传统的数字滤波器的设计过程复杂,计算工作量大,滤波特性调整困难,影响了它的应用。
本文介绍了利用MATLAB快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法,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,通过理论推导得到相应结论,给出了使用MATLAB语言进行程序设计并进行界面设计的详细步骤。
实验设计:
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;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法或双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;回放语音信号;最后,用 MATLAB 设计一个信号处理系统界面。
完成设计的条件、方法及措施:
声音的导入、采样和频谱分析
采集语音信号利用计算机Windows下的录音机设备,可以采集语音信号并采样,得出数据文件'12.wav'保存在MATLAB的work路径下,在M文件中键入: “x1=wavread('I:\work\12.wav ');”读取语音信号的数据,赋给变量x1。
并且播出声音,键入“sound(x1,22050);”。
对声音型号进行采样和频谱分析:对信号做1024点FFT变换;然后在对型号做出时域波形图、FFT频谱图。
滤波器的选择和分析
数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。
根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。
与FIR滤波器相比,IIR 的实现是非递归的。
所以这次设计在MATLAB中设计的就是IIR数字滤波器。
因此这次设计采用一个BUTTERWORTH的低通滤波器,并且我们采取双线性变换法来实现。
估算巴特沃思滤波器的阶数N和3dB截止频率Wn。
输入参数是通带截止频率Wp,阻带截止频率Ws,通带波纹Rp,阻带波纹Rs。
回放语音信号
在MATLAB中,函数sound可以对声音进行回放。
其调用格式:sound(x,fs,bits);可以感觉滤波前后的声音有变化。
反复听取原信号和滤波后的声音,进行对比;不停的调整滤波器的参数。
最后选择一个效果不错的滤波器使用。
整合图形界面
最后设计一个人机对话界面,分别加入滤波前的原信号、和滤波后的信号。
并在界面上画出采样和频谱分析。
指导教师意见及建议:
签字: 年月日课题答辩组意见及建议:
组长签字: 年月日系主任意见:
签字: 年月日毕业设计(论文)的内容
1、对本课题的总体介绍
对数字抢答器进行方案设计,相应的硬件电路和系统软件设计,并完成数字抢答器的调试演示。
2、工作内容
1)完成数字抢答器的总体方案设计、电路设计。
2)连接完整的硬件电路并能调试出正确的结果。
3、课题的具体任务
1)数字抢答器基于单片机控制的控制系统。
2)可进行时钟的调整。
3)可显示分、秒。
二、毕业设计(论文)的要求与数据
1、对学生必须掌握单片机和电路设计的基本理论知识提,完成该课题必须重点研究单片机控制、脉冲电路、晶振和复位电路和显示电路等关键问题和理论;
2、研究方案的设计、研究方法和手段要合理,符合理论与实践的要求;
3、数字钟计时的准确程度应保证在每小时的误差30秒以内;
三、毕业设计(论文)应完成的工作
1、完成规定字数5000字的毕业设计说明书(论文);
2、完成硬件电路及相应调试。
四、应收集的资料及主要参考文献
[1] 叶济忠,余胜生编写.电子机械运动控制技术[M].武汉:华中理工大学出版社,1989.2 [2] 陈冠方主编. 电子设备制造工艺[M]. 成都:电子科技大学出版社,1990
[3] 孙文焕等编著 .电子机械计算机辅助设计[M]. 西安:西安电子科技大学出版社,1994
[4] Y. Zhang, W. Hu and Y. Rong et al. Graph-based set-up planning and tolerance decomposition for computer-aided fixture design. International Journal of Production Research [J], 2001, 39(14): 3109-3126.
[5] 王明强. 计算机辅助设计技术[M]. 北京:科学出版社,2002.。