语音信号的FIR滤波器处理(华南农业大学)
语音信号的FIR滤波
语音信号的FIR 滤波一、实验目的1、熟悉ICETEK —VC5509—A 板上语言codec 芯片TLV320AIC23的设计和程序控制原理。
2、熟悉FIR 滤波器工作原理及其编程。
3、掌握使用TI 的算法库dsplib 提高程序运行效率的方法。
4、学习使用CCS 图形观察窗口观察和分析语音波形及其频谱。
二、实验设备计算机，ICETEK —VC5509A —S60(6.1)实验箱（或ICETEK 仿真器+ ICETEK —VC5509—A 系统板+相关连线及电源）, 耳机，麦克风。
三、实验原理1、TLV320AI C23芯片性能指标及控制方法：ICETEK —VC5509A 评估板上有一个语音编解码芯片TLV320AI C23。
TLV320AI C23内部ADC 、DAC 转换模块带有带有完整的数字滤波器，采样频率范围从8KHz 到96KHz 。
TMS320VC5509与语音编解码芯片TLV320AI C23的连接图如下：J5J8J7J6TLV320AI C23内部含有输入控制、通道控制、音频格式等寄存器，通过编程实现对语音信号采集及回放的控制。
2、FIR滤波器原理参数选取：实验程序采用64阶滤波参数，低通滤波，汉明窗（Hamming Window）函数，截止频率为2400H z,采样频率为48000Hz，增益40db。
3、TI的算法库dsplib使用调用函数fir2。
将通过麦克风输入的数据存于左声道缓冲区，对数据进行FIR滤波后存于右声道缓冲区，然后播放，比较。
四、实验步骤1、实验准备：（1）连接实验设备（2）准备音频输入、输出设备。
●将耳机上麦克风插头插到ICETEK—VC5509—A板的J5插座●将耳机上音频输入插头插到ICETEK—VC5509—A板的J7插座●调节耳机上音量旋钮到适中位置。
2、设置Code Composer Studio2.21在硬件仿真（Emulator）方式下运行。
基于语音信号去噪处理的FIR滤波器设计
基于语音信号去噪处理的FIR滤波器设计概述：在许多语音处理应用中，如通信系统、语音识别和语音合成等，语音信号往往受到各种噪声的污染影响。
为了减少或去除这些噪声的影响，需要设计有效的滤波器。
本文将介绍基于语音信号去噪处理的FIR滤波器的设计方法。
1.FIR滤波器的原理FIR滤波器是一种线性时不变系统，由一组滤波器系数和延迟单元组成。
其输出信号为输入信号与滤波器系数之间的卷积运算。
根据语音信号的频谱特性，可以设计一组合适的滤波器系数，用于去除特定频段的噪声。
2.FIR滤波器的设计方法2.1频率采样法频率采样法是一种直接设计FIR滤波器的方法，它通过在频域中指定所需的频率响应来设计滤波器。
首先，根据信号的采样率和带宽要求，确定滤波器的阶数和过渡带宽。
然后，在频域中绘制所需的频率响应曲线，并进行插值得到滤波器的频率响应。
最后，通过傅立叶逆变换得到滤波器的时域响应，即滤波器系数。
2.2窗函数法窗函数法是一种常用的FIR滤波器设计方法，它通过在时域中选择适当的窗函数来设计滤波器的频率响应。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。
首先，根据信号的采样率和带宽要求，确定滤波器的阶数和过渡带宽。
然后，选择合适的窗函数，并在时域中将滤波器的频率响应与窗函数相乘。
最后，通过傅立叶逆变换得到滤波器的时域响应，即滤波器系数。
3.基于语音信号的去噪处理基于语音信号的去噪处理可以通过FIR滤波器来实现。
首先，通过对语音信号进行时频分析，分析出语音信号的频谱特性和噪声的频谱特性。
然后，根据噪声的频谱特性设计一个合适的FIR滤波器，使其在噪声频段上具有较高的增益，而在语音频段上具有较低的增益。
最后，将噪声信号输入到设计好的FIR滤波器中，并将滤波器的输出与原始语音信号相减，得到去噪后的语音信号。
4.总结本文介绍了基于语音信号去噪处理的FIR滤波器设计方法。
通过选择合适的设计方法和滤波器系数，可以有效地去除语音信号中的噪声。
在实际应用中，可以根据具体的需求和信号特性，选择合适的设计方法和优化算法，以获得更好的去噪效果。
语音信号的FIR滤波器处理要点
（语音信号的FIR滤波器处理）课程名称：DSP原理及应用报告提交日期2011年12月13日项目答辩日期2011年12月13日1 导论以及设计要求1.1引言随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为如今一门极其重要的学科和技术领域。
数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
数字信号处理器，也称DSP芯片，是针对数字信号处理需要而设计的一种具有特殊结构的微处理器，它是现代电子技术、相结合的产物。
一门主流技术，随着信息处理技术的飞速发展，计算机技术和数字信号处理技术逐渐发展成为使它在电子信息、通信、软件无线电、自动控制、仪表技术、信息家电等高科技领域得到了越来越广泛的应用。
数字滤波是语音处理、图像处理、频谱分析等应用中的基本处理算法。
DSP 是一种处理数字信号的专用微处理器, 主要应用于实时快速地实现各种信号的数字处理算法。
用 DSP 芯片实现数字滤波具有稳定性好、精确度高、不受环境影响等优点。
数字滤波器分为有限冲激响应滤波器（FIR滤波器）和无限冲激响应滤波器（IIR滤波器）。
FIR 滤波器属于经典滤波器，优点就是由于不存在系统极点，FIR 滤波器是绝对稳定的系统，FIR 滤波器还确保了线性相位，在信号处理中占有极其重要的地位。
数字滤波器一直以来就是数字信号处理器（DSP）最广为人知的应用，FIR 滤波器的单位冲激响应 b(n)为有限长序列,若 b(n)为实数, 且满足偶对称:b(n)= b(N- 1- n)的条件, 称为系数对称FIR 滤波器。
系数对称 FIR 滤波器在数字信号处理中应用十分广泛。
1.2设计的目的通过课程设计，加深对DSP芯片TMS320C54x的结构、工作原理的理解，获得DSP应用技术的实际训练，掌握设计较复杂DSP系统的基本方法。
通过使用汇编语言编写具有完整功能的图形处理程序或信息系统，使学生加深对所学知识的理解，进一步巩固汇编语言讲法规则。
基于语音信号去噪处理的FIR低通滤波器设计
基于语音信号去噪处理的FIR低通滤波器设计语音信号去噪是语音信号处理领域的一个重要研究方向，它的目标是去除语音信号中的噪声，提高语音信号的质量。
FIR低通滤波器是一种常用的信号处理工具，可以有效地去除高频噪声，因此被广泛应用于语音信号去噪处理中。
FIR低通滤波器是一种非递归滤波器，其输出仅依赖于输入和滤波器的系数。
它主要通过限制输入信号的高频成分，而保留低频成分，从而实现去除高频噪声的目的。
FIR低通滤波器的设计主要包括两个方面：滤波器的频率响应特性和滤波器的系数计算。
滤波器的频率响应特性是指滤波器对不同频率的信号的响应程度，通常使用滤波器的幅频特性和相频特性来描述。
在语音信号去噪处理中，我们希望滤波器能够尽可能地保留语音信号的频率特性，同时去除噪声的高频成分。
因此，我们可以设计一个频率响应随频率变化而变化的滤波器，使得在语音信号频率范围内的信号受到较小的衰减，而高频噪声信号受到较大的衰减。
在滤波器的系数计算中，常用的方法有窗函数设计法和频率采样法。
窗函数设计法是一种经典的FIR滤波器设计方法，它通过设计一个窗函数来选择频率响应特性。
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、哈密顿窗等。
通过选择合适的窗函数，可以得到相应的滤波器系数。
频率采样法是另一种常用的FIR滤波器设计方法，它通过选择一组频率点和相应的幅度，然后通过傅立叶反变换来计算滤波器的系数。
频率采样法的好处是可以直接设定滤波器在不同频率上的衰减需求，因此可以更加灵活地设计出满足特定要求的滤波器。
在语音信号去噪处理中，我们可以将FIR低通滤波器应用于语音信号的预处理环节，通过滤除高频噪声成分，减小噪声对语音信号质量的影响。
一种常见的方法是使用自适应滤波器，在每个时刻根据当前输入信号和滤波器的系数来计算滤波器的输出，从而实现实时的去噪处理。
总之，基于语音信号的去噪处理中，FIR低通滤波器是一种简单但有效的工具。
通过合理设计滤波器的频率响应特性和选择合适的滤波器系数，可以有效地去除语音信号中的高频噪声，提高语音信号的质量。
语音信号的FIR滤波器处理
2 课程设计的基本原理
2.1 总体设计方案
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基于 FIR 的语音信号滤波
本课题通过 DSP 处理器控制 TLC320AD50 采集音频信号，在 CCS 软件中分析 音频信号的频谱图，使用 Matlab 设计相应的 FIR 数字滤波器（低通、带通或带 阻等）并得到滤波器 H(z)的系数，然后根据这些系数，编写 DSP 程序（C 语言或 汇编） 对已采集信号进行处理， 最后在 CCS 软件中得到处理后音频信号的频谱图， 比较滤波前后信号的频谱图。其中语音信号的采集与回放是采用 TLC320AD50 芯 片对语音信号进行 A/D 以及 D/A 转换， 从而实现对语音信号的数字处理和语音回 放；DSP 芯片主要是将转化成数字信号的语音信号用 DSP 算法对其进行处理，并 将处理后的信号送到输出端，图 2.1 为本题目设计的总体方案设计框图。
1.3 课程设计内容
通过 DSP 处理器控制 TLC320AD50 采集音频信号，在 CCS 软件中分析音频信 号的频谱图，使用 Matlab 设计相应的 FIR 数字滤波器（低通、带通、带阻等） 并得到滤波器 H(z)的系数，然后根据这些系数，编写 DSP 程序（C 语言或汇编） 对已采集信号进行处理， 最后在 CCS 软件中得到处理后音频信号的频谱图，比较 滤波前后信号的频谱图。
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基于 FIR 的语音信号滤波
4.2 FIR 滤波器的汇编语言实现结果
滤波前的语音信号波形图如图 4-5 所示：
图 4-5 滤波前语音信号的波形图
滤波前的语音信号频谱图如图 4-6 所示：
图 4-6 滤波前语音信号的频谱图
滤波后的语音信号波形图如图 4-7 所示：
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基于语音信号去噪处理的FIR低通滤波器设计要点
摘要本次课程设计分析了FIR数字滤波器的基本原理，在MATLAB环境下利用窗函数设计FIR低通滤波器，实现了FIR低通滤波器的设计仿真。
本文根据滤波后的时域图和原始语音信号时域图的比较，以及滤波后信号的频谱图和原始语音信号频谱图的比较，最后回放滤波后语音信号，滤波后的语音信号与原始语音信号一样清晰，仿真结果表明，设计的FIR滤波器的各项性能指标均达到了指定要求，设计过程简便易行。
该方法为快速、高效地设计FIR滤波器提供了一个可靠而有效的途径。
关键词：DSP ；FIR；低通滤波器；语音信号；MATLAB目录第一章引言 (1)1.1 设计目的及意义 (1)1.2 设计任务及要求 (2)1.3 课程设计平台 (2)第二章基本原理 (3)2.1 FIR滤波器的基本概念 (3)2.2 FIR滤波器的特点 (3)2.3 FIR滤波器的种类 (4)第三章FIR数字低通滤波器的设计 (5)3.1 FIR低通滤波器设计原理 (5)3.2 FIR低通滤波器的设计方法 (5)3.2.1 频率采样法 (5)3.2.2 最优化设计 (6)3.2.3 窗函数法 (6)3.3 窗函数法设计步骤 (8)第四章详细设计 (9)4.1 语音信号的采集 (9)4.2 语音信号的读入与打开 (10)4.3 语音信号的FFT变换 (11)4.4 含噪信号的合成 (12)4.5 利用FIR滤波器滤波 (13)4.6 结果分析 (14)总结 (15)参考文献 (16)附录 (17)致谢 (21)第一章引言随着信息科学和计算机技术的不断发展，数字信号处理(DSP，Digital Signal Processing)的理论和技术也得到了飞速的发展，并逐渐成为一门重要的学科，它的重要性在日常通信、图像处理、遥感、声纳、生物医学、地震、消费电子、国防军事、医疗方面等显得尤为突出。
在我们面临的信息革命中，数字信号处理几乎涉及了所有的工程技术领域。
数字信号处理是一种将信号以数字形式进行处理的一种理论和技术，它的目的是将真实世界中的一些信号进行分析并滤波，最后得出其中的有用的信号。
语音信号的fir滤波器处理(华南农业大学).doc
DSP课程设计报告语音信号的FIR滤波器处理姓名：XXX XXX XXX 班级：10电信1学号：XXXXXXXX指导老师：徐梅宣日期：2013.06.10～2013.06.21 华南农业大学工程学院摘要DSP( Digital Signal Processing) 也就是我们常说的数字信号处理, 它是利用计算机或专用处理设备, 以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理, 以得到符合人们需要的信号形式。
DSP 芯片在信号处理、通信、雷达等许多领域得到广泛的应用。
Matlab是一款强大的软件，它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化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。
CSS集成开发环境使用CCS内置的软件仿真simulator对程序进行编译，调试和运行，主要用于检测目标程序运行的正确性和连贯性,并能通过仿真器与目标板连接，在目标板上实时观察效果。
在本次设计中，我们选择的课题是基于DSP的语言信号的FIR滤波处理。
首先利用MATLAB进行了仿真，得到滤波前后的时域波形和频谱。
然后通过调用MATLAB的分析工具FDATOOL，根据仿真结果导出了滤波器的相关参数，将原始信号数据和滤波器参数输入CCS进行DSP编程。
最后在DSP中实现了FIR带通滤波，并通过CCS的频谱分析功能查看了最终DSP的滤波效果。
关键词:语音信号 DSP FIR滤波 MATLAB CCS目录1.前言 (4)2.设计原理 (4)2.1数字信号处理器 (4)2.2滤波器简介 (5)2.3 fir滤波器原理 (6)2.4窗函数简介 (7)3.FIR滤波器的MATLAB设计 (8)3.1总体方案的设计 (8)3.2语音信号的采集 (9)3.3MATLAP的具体处理 (10)3.5FIR滤波器的系统参数 (14)4.FIR滤波器的CCS设计与仿真 (16)4.1CCS程序流程图 (17)4.2CCS仿真结果 (20)5.问题及解决办法 (22)6.设计感想 (23)参考文献 (23)7.附录 (24)1 前言随着信息与数字技术的发展，数字信号处理已经成为当今极其重要而学科与技术领域之一。
基于FIR滤波器的语音信号处理设计_1
毕业设计选题：基于FIR滤波器的语音信号处理设计设计思路：1.介绍数字滤波器的概念及分类主要分数字滤波器的概念、发展现状、按照不同性能的分类，突出IIR和FIR滤波器。
2.重点介绍FIR滤波器的设计原理主要从FIR的设计原理（理论）、性能指标、分类、设计方法（重点，一共三种，分别介绍其理论和实现方法）以及优缺点入手分析3.介绍语音信号的处理过程及原理简单介绍一下采样原理，再介绍语音信号的采集流程（录音、转码、采样、打开、回放）4.简单介绍MATLAB的功能及使用方法简单介绍MATLAB在信号处理方面的功能（信号的采集、频谱分析、滤波器的设计）以及它的使用方法5.设计一个能处理声音信号的FIR滤波器全文的核心，先录制一段语音，通过MATLAB采集显示，分析时域波形及频谱显示；再设置滤波后的性能指标，用MATLAB分别用三种方法设计出FIR滤波器；将设计好的滤波器加入原语音信号中，观察处理后的时域波形及频谱；最后分析比较三种方法以及与无滤波器的显示比较，得出结论。
（如果可以，首先可以在原音中加入噪音，观察加入滤波器前后波形的差异，说明滤波器在语音信号处理方面的作用；只通过编程来完成滤波器的设计，还不够形象，最好可以通过Simulink将整个系统仿真出来，说明结果的可靠性。
）6.简单分析一下所设计滤波器的优缺点由于FIR滤波器设计原理本身存在一些误差，导致仿真出来的结果必然存在一些误差，分析这些误差的来源，再说明FIR 滤波器在语音信号处理方面的优点，得出结论。
7. 总结全文的思路和研究方法总结在毕业设计过程中遇到的问题，以及解决的方法；最后感谢老师的指导，通过毕业设计学到了哪些东西。
8. 参考文献主要是图书馆借阅的书籍、翻看的论文和报刊，还有网上资料的文献来源。
（每引用一些知识点，就注明其出处，但不能完全照抄，按照自己的话来重新组织。
）9. 附录将MATLAB 的编程代码全部附上，如果有其他的图表也附上研究对象：FIR 滤波器辅助对象：语音信号工具软件：MATLAB FilterMATLAB频谱显示+语音信号噪 声语音信号的滤波流程图摘要本文设计介绍了基于Matlab的对语音信号采集、处理及FIR滤波器的设计，并使之实现的过程。
FIR滤波器对语音信号处理
摘要MATLAB 语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件 ,它可以将声音文件变换为离散的数据文件 , 然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据 ,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等 , 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一。
本课程设计介绍了基于Matlab的对语音信号采集、处理及FIR滤波器的设计，并使之实现的过程。
理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法，用Matlab进行数字语音信号处理，并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。
综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，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。
5关键词： MATLAB 工具信号语音采集 FIR滤波器1 课程设计实现1.1整体设计思路Matlab 语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件 ,它可以将声音文件变换为离散的数据文件 , 然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据 ,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等 , 信号处理是 Matlab 重要应用的领域之一。
本文是用 Matlab对含噪的的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析。
整个设计思路的设计原理示意图如图 1 所示：1.2 整体实现过程1.2.1 信号的采样采样器的作用是把连续信号变为脉冲或数字序列。
图中示出了一个连续信号f(t)经采样器采样后变为离散信号的过程图2连续信号f(t)经采样器采样后变为离散信号图中f(t)为被采样的连续信号，S（t）为周期性窄脉冲信号，f s(t)为采样后的离散信号，它用下式来表征：f s(t)=f(t)s(t)采样信号的频率特性为：如果｜F*(jω)｜中各个波形不重复搭接，相互间有一定的距离(频率)即若即采样定理可叙述如下：如果采样周期满足下列条件，即：式中ωma x为连续信号f(t)的最高次谐波的角频率。
基于TMS320VC5509_DSP的语音信号的FIR滤波器课程设计报告书
DSP原理与应用课程设计报告书课题名称基于TMS320VC5509 DSP的语音信号的FIR滤波器姓名学号院、系、部专业指导教师毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日指导教师评阅书评阅教师评阅书教研室（或答辩小组）及教学系意见基于TMS320VC5509 DSP的语音信号的FIR滤波器设计一、实践的目的和要求1.熟悉ICETEK-VC5509-A板上语音codec芯片TLV320AIC23的设计和程序控制原理。
语音信号的fir滤波器处理
语音信号的FIR滤波器处理专业：姓名：滤波器设计原理介绍:滤波器是是一种选频装置，可以使其中特定部分的频率成分通过，而大幅度削弱其他频率成分。
一般有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器。
语言信号的FIR滤波器处理则是利用特定的频率将一段语言信号中的某一频率的波段去除，例如杂音、噪声等。
FIR滤波器是没有反馈回路的，并且它的单位脉冲响应h（n）是一个有限长序列。
如果h（n）是实数，且满足偶对称或者奇对称的条件，即h（n）=h（N-1-n）,则滤波器具有线性相位特性。
滤波器的设计一个数字滤波器可以用下列系统函数表示：采用窗函数的方法来设计滤波器，首先选取一个理想的选频滤波器，然后截取它的脉冲响应得到线性相位和因果FIR滤波器。
如取理想选频滤波器为Hd（），为得到一个有带宽的滤波器，必须从两边截取它，则可以用窗函数w（n）去截取，这样截取出来的滤波器可以有以下表示h（n）=hd（n）w（n）将其转化为频域则有H（）=Hd（）W（）滤波器参数如下：通带截止频率为1500hz阻带截止频率为3000hz采样频率频率为15000hz通带波纹为0.01阻带波纹为0.1利用matlab可得滤波器波形如下：滤波器参数如下：const real64_T B[51] = {-0.0007520393126936,-0.003496379536458,-0.002576870114307,-0.00295419 9175626,-0.001902273277172,7.578533439691e-005, 0.002921634635219, 0.006043223585327,0.008603606249717, 0.009631498507254, 0.008286305527501, 0.004132356404088,-0.002609857477665, -0.01093265876295, -0.01908121075549, -0.02479325105491,-0.02570373618171, -0.0198455904331,-0.006156369311413, 0.01515351225581,0.04245631408769, 0.07283417835653, 0.10249938768, 0.1274179416505,0.1440151082503, 0.149837795642, 0.1440151082503, 0.1274179416505,0.10249938768, 0.07283417835653, 0.04245631408769, 0.01515351225581,-0.006156369311413, -0.0198455904331, -0.02570373618171, -0.02479325105491,-0.01908121075549, -0.01093265876295,-0.002609857477665, 0.004132356404088,0.008286305527501, 0.009631498507254, 0.008603606249717, 0.006043223585327,0.002921634635219,7.578533439691e-005,-0.001902273277172,-0.002954199 175626,-0.002576870114307,-0.003496379536458,-0.0007520393126936};程序如下：.title "FIR.ASM".mmregs.def start.bss yn,1xn .usect "xn",37hn .usect "hn",37indata .usect "indata",300outdata .usect "outdata",256.datafir_coff:.word -8*32768/10000,-35*32768/10000.word -26*32768/10000,-30*32768/10000 .word -19*32768/10000,510*32768/10000 .word 29*32768/10000,60*32768/10000.word 86*32768/10000,96*32768/10000.word 83*32768/10000,41*32768/10000.word -26*32768/10000,-109*32768/10000 .word -191*32768/10000,-248*32768/10000 .word -257*32768/10000,-198*32768/10000 .word -62*32768/10000,152*32768/10000 .word 425*32768/10000,728*32768/10000 .word 1025*32768/10000,1274*32768/10000 .word 1440*32768/10000,1498*32768/10000 .word 1440*32768/10000,1274*32768/10000 .word 1025*32768/10000,728*32768/10000 .word 425*32768/10000,152*32768/10000 .word -62*32768/10000,-198*32768/10000 .word -257*32768/10000,-248*32768/10000 .word -191*32768/10000,-109*32768/10000 .word -26*32768/10000,41*32768/10000.word 83*32768/10000,96*32768/10000.word 86*32768/10000,60*32768/10000.word 29*32768/10000,510*32768/10000.word -19*32768/10000,-30*32768/10000 .word -26*32768/10000,-35*32768/10000 .word -8*32768/10000.textstart:ssbx frct ;stm #hn,ar1 ;rpt #36 ;mvpd fir_coff,*ar1+ ; stm #-1,ar0stm #outdata,ar5stm #indata,ar4stm #xn+50,ar2rpt #50 ;mvdd *ar4+,*ar2+0% ;stm #xn+50,ar2 ;stm #hn+50,ar3stm #51,bk ;stm #255,brc ;stm #-1,ar0rptb loop-1 ;rptz a,#50 ;mac *ar2+0%,*ar3+0%,asth a,*(yn) ;mvkd *(yn),*ar5+mvdd *ar4+,*ar2+0% ;loop: nopb loop.end输入波形图如下：时域频域经过滤波之后所得的波形如下：时域：频域：从时域和频域的波形图可以看出，语言信号在通过滤波器后，不在滤波要求内的信号明显被滤去，而留下波形的主要部分。
(完整)FIR滤波器实现音乐信号的滤波去噪
通信专业课程设计二太原科技大学课程设计(论文）设计（论文）题目：用NUTTALLW窗设计的FIR滤波器实现音乐信号的滤波去噪_2011年 1 月 14 日目录摘要 (II)第1章绪论....................................................... - 1 -1。
1数字滤波器的发展.. (1)1.2数字滤波器的应用 (2)1.3本文内容简述 (2)第2章 FIR滤波器原理.............................................. - 3 -2。
1FIR滤波器基本原理 (3)2.2用窗函数设计FIR滤波器 (5)2.2.1 窗函数设计FIR滤波器基本原理............................. - 5 -2。
2。
2 设计步骤............................................... - 6 -第3章系统设计与仿真结果分析..................................... - 8 -3.1设计流程.. (8)3。
2采集音乐信号 (8)3。
3滤波器设计 (9)3.4信号滤波处理 (10)3.5结果分析 (10)3.6小结 (11)参考文献......................................................... - 12 -附录............................................................. - 13 -FIR滤波器实现音乐信号的滤波去噪摘要数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，目前数字滤波器的设计有许多现成的高级语言设计程序，但它们的设计效率较低，不具有可视图形，不便于修改参数等缺点，而MATLAB 语言正好能弥补以上缺点。
本文就如何使用MATLAB 语言来设计和实现FIR 数字滤波器进行了探究。
用FIR低通滤波器对语音信号进行处理
一、实验目的对一段已知的音频进行信号处理，将音频中2500Hz的噪声用低通滤波器滤除。
二、实验思路1.用MATLAB设计滤波器系数，确定滤波器阶数；2.利用CCS设计FIR滤波器，将滤波器系数添加进来；3.用MATLAB将音频wav转换成CCS可以读的输入dat文件；4.将输入dat文件作为输入，经过卷积运算，输出输出dat文件；5.再将输出dat文件用MATLAB还原成语音wav格式。
三、实验步骤1.用MATLAB设计FIR滤波器系数（1）键入fdatool（2）选择lowpass（3）选择FIR滤波器（4）Specify ordor（设计的是65阶）（5）Window选择hamming窗（6）采样频率fs：8000Hz（7）截止频率fc：（2000~2200）设计为2100Hz（8）点击design（9）File、 export、 Mat-file、 export、保存2.用CCS设计FIR滤波器，程序如下：.title "FIR4.asm".mmregs.def _c_int00.bss y,1 ;给y分配一个存储单元xn .usect "xn",66 ;定义xn的缓冲区域a0 .usect "a0",66PA0 .set 0 ;I/O口地址赋值PA1 .set 1.datatable .word -5 ;定义滤波器系数.word 27.word 1.word -35.word 5.word 49.word -17.word -70.word 38.word 94.word -72.word -120.word 123.word 144.word -195.word -160.word 292.word 161.word -416.word -139.word 79.word -777.word 35.word 1039.word -240.word -1408.word 614.word 2014.word -1417.word -3421.word 4282.word 15302.word 15302.word 4282.word -3421.word -1417.word 2014.word 614.word -1408.word -240.word 1039.word 35.word -777.word 79.word 575.word -139.word -416 .word 161 .word 292.word -160.word -195.word 144.word 123.word -120.word -72.word 94.word 38.word -70.word -17.word 49.word 5.word -35.word 1.word -5.text_c_int00: SSBX FRCTSTM #a0,AR1 ;AR1指向a0的首地址RPT #65 ;重复执行下条语句65次MVPD table,*AR1+ ;从table首址重复传递66个数据STM #xn+65,AR3 ;AR3指向x（n-65）STM #a0+65,AR4 ;AR4指向a65STM #66,BK ;循环缓冲区长度BK=5STM #-1,AR0 ;AR0=-1,双操作数减量LD #xn,DPPORTR PA1,@xn ;输入xnSTM #1000h,AR6 ;输出数据缓冲区首址为#1000hSTM #9fffh,AR7 ;循环计算40959个样本点FIR: RPTZ A,#65 ;A清0，共迭代65次MAC *AR3+0%,*AR4+0%,A ;双操作数乘法累加STH A,@y ;保存y(n)PORTW @y,PA0 ;输出y(n);BD FIRPORTR PA1,*AR3+0% ;输入新数据STH A,*AR6+ ;保存y(n)BANZ FIR,*AR7- ;循环40959次end: B end.END3.用MATLAB将音频wav转换成CCS可以读的input.dat文件，程序如下：y=wavread('E:\SpeechAndNosie.wav');%读入wav数据fid=fopen('E:\input.dat','w');%打开input.dat文件（没有就自动创建），获取文件ID fprintf(fid,'1651?1?0?1?0?\n');%写入dat文件的头几个参数fprintf(fid,'0x%x \n',round(y*100)+(y<0)*2^16);%写入音频信号的数据，以16进制显示，负数用补码显示4.将input.dat文件作为输入，经过卷积运算，输出output.dat文件；5.再将output.dat文件用MATLAB还原成语音wav格式,程序如下：fid=fopen('E:\DSPprogram\FIR4\output.dat','rt');%打开output.dat文件，获取文件ID（fid）y=fscanf(fid,'%x \n');%将数据以16进制写入到变量y中y1=(y-(y>2^15)*(2^16))/100;%16进制数转换为小数wavwrite(y1,8000,'E:\DSP program\FIR4\output.wav');%输出output.wav文件四、实验结果1.FIR低通滤波器对语音信号的响应及频谱：可以看到在2500Hz处，滤波器对语音信号的衰减很大2.通过处理后的语音与原始语音进行比较，可以明显的发现声音清晰，没有噪声的干扰。
fir滤波器的语音信号
FIR滤波器工作原理及其编程
FIR是有限长脉冲响应 IIR是无限长脉冲响应
FIR优点：稳定、可用硬件实现、具有线性相位， 因此得到广泛应用 FIR缺点：设计相同性能指标的数字滤波器， FIR 需要有比IIR高的多的阶数
FIR滤波器的传输函数H（z）： FIR滤波器的输入输出关系为：
y（ n ）和x（ n ）分别是输出和输入序列
语音信号的FIR滤波
内容
一、TLV320AIC23 的控制原理 二、 FIR滤波器工作原理及其编程 三、 TI算法库dsplib 中的函数fir2 四、 CCS制原理
1、初始化配置 2、语音信号的输入：AD转换采集输入的语音信号，将数据 发送到DSP 的McBSP接口上， DSP 读取语音数据 3、语音信号的输出： DSP 将语音数据通过McBSP接口发送 给AIC23 ，再通过DA器件输出模拟信号。
Columns 13 through 18 -0.0009 -0.0032 -0.0059 -0.0087 -0.0112 -0.0129
Columns 19 through 24 -0.0135 -0.0124 -0.0092 -0.0037 0.0042 0.0144
对数据整数化操
·DATA h[NH]=
matlab 计 算 符 合 设 计 要 求 的 h (k) 设计要求：阶数64、低通滤波、汉明窗、截止频率2400Hz、 采样频率为48000 Hz、 增益40dB
Mtlab命 令编辑 窗口输
入
Fdatool 指令
File下拉菜单中
的Export命令
Export Export To. Workspace Export As Coefficierts Variable Names. Numerator. Num
FIR滤波器设计与实现实验报告
FIR滤波器设计与实现实验报告目录一、实验概述 (2)1. 实验目的 (3)2. 实验原理 (3)3. 实验设备与工具 (4)4. 实验内容与步骤 (6)5. 实验数据与结果分析 (7)二、FIR滤波器设计 (8)1. 滤波器设计基本概念 (9)2. 系数求解方法 (10)频谱采样法 (11)最小均方误差法 (14)3. 常用FIR滤波器类型 (15)线性相位FIR滤波器 (16)非线性相位FIR滤波器 (18)4. 设计实例与比较 (19)三、FIR滤波器实现 (20)1. 硬件实现基础 (21)2. 软件实现方法 (22)3. 实现过程中的关键问题与解决方案 (23)4. 滤波器性能评估指标 (25)四、实验结果与分析 (26)1. 实验数据记录与处理 (27)2. 滤波器性能测试与分析 (29)通带波动 (30)虚部衰减 (31)相位失真 (32)3. 与其他设计方案的对比与讨论 (33)五、总结与展望 (34)1. 实验成果总结 (35)2. 存在问题与不足 (36)3. 未来发展方向与改进措施 (37)一、实验概述本次实验的主要目标是设计并实现一个有限脉冲响应（Finite Impulse Response，简称FIR）滤波器。
FIR滤波器是数字信号处理中常用的一种滤波器，具有线性相位响应和易于设计的优点。
本次实验旨在通过实践加深我们对FIR滤波器设计和实现过程的理解，提升我们的实践能力和问题解决能力。
在实验过程中，我们将首先理解FIR滤波器的基本原理和特性，包括其工作原理、设计方法和性能指标。
我们将选择合适的实验工具和环境，例如MATLAB或Python等编程环境，进行FIR滤波器的设计。
我们还将关注滤波器的实现过程，包括代码编写、性能测试和结果分析等步骤。
通过这次实验，我们期望能够深入理解FIR滤波器的设计和实现过程，并能够将理论知识应用到实践中，提高我们的工程实践能力。
本次实验报告将按照“设计原理设计方法实现过程实验结果与分析”的逻辑结构进行组织，让读者能够清晰地了解我们实验的全过程，以及我们从中获得的收获和启示。
fir数字滤波器的设计与实现
fir数字滤波器的设计与实现一、引言数字滤波器是数字信号处理中的重要组成部分，它可以用于去除信号中的噪声，平滑信号等。
其中，fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器。
本文将介绍fir数字滤波器的设计与实现。
二、fir数字滤波器概述fir数字滤波器是一种线性相位、有限脉冲响应（FIR）的数字滤波器。
它通过一系列加权系数对输入信号进行卷积运算，从而实现对信号的过滤。
fir数字滤波器具有以下特点：1. 稳定性好：由于其有限脉冲响应特性，使得其稳定性优于IIR（无限脉冲响应）数字滤波器。
2. 线性相位：fir数字滤波器在频域上具有线性相位特性，因此可以保持输入信号中各频率分量之间的相对时延不变。
3. 设计灵活：fir数字滤波器可以通过改变加权系数来实现不同的频率响应和截止频率。
三、fir数字滤波器设计步骤1. 确定需求：首先需要确定所需的频率响应和截止频率等参数。
2. 选择窗函数：根据需求选择合适的窗函数，常用的有矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗等。
3. 计算滤波器系数：利用所选窗函数计算出fir数字滤波器的加权系数。
常见的计算方法有频率采样法、最小二乘法等。
4. 实现滤波器：将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中，实现对信号的过滤。
四、fir数字滤波器实现方法1. 直接形式：直接将计算得到的加权系数应用于fir数字滤波器中，实现对信号的过滤。
该方法简单易懂，但是需要大量运算，不适合处理较长的信号序列。
2. 快速卷积形式：利用快速傅里叶变换（FFT）来加速卷积运算。
该方法可以大大减少计算量，适合处理较长的信号序列。
五、fir数字滤波器应用案例1. 语音处理：fir数字滤波器可以用于去除语音信号中的噪声和杂音，提高语音质量。
2. 图像处理：fir数字滤波器可以用于图像去噪和平滑处理，提高图像质量。
3. 生物医学信号处理：fir数字滤波器可以用于生物医学信号的滤波和特征提取，如心电信号、脑电信号等。
六、总结fir数字滤波器是一种常见的数字滤波器，具有稳定性好、线性相位和设计灵活等优点。
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DSP课程设计报告语音信号的FIR滤波器处理姓名：XXX XXX XXX 班级：10电信1学号：XXXXXXXX指导老师：徐梅宣日期：2013.06.10～2013.06.21 华南农业大学工程学院摘要DSP( Digital Signal Processing) 也就是我们常说的数字信号处理, 它是利用计算机或专用处理设备, 以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理, 以得到符合人们需要的信号形式。
DSP 芯片在信号处理、通信、雷达等许多领域得到广泛的应用。
Matlab是一款强大的软件，它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化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。
CSS集成开发环境使用CCS内置的软件仿真simulator对程序进行编译，调试和运行，主要用于检测目标程序运行的正确性和连贯性,并能通过仿真器与目标板连接，在目标板上实时观察效果。
在本次设计中，我们选择的课题是基于DSP的语言信号的FIR滤波处理。
首先利用MATLAB进行了仿真，得到滤波前后的时域波形和频谱。
然后通过调用MATLAB的分析工具FDATOOL，根据仿真结果导出了滤波器的相关参数，将原始信号数据和滤波器参数输入CCS进行DSP编程。
最后在DSP中实现了FIR带通滤波，并通过CCS的频谱分析功能查看了最终DSP的滤波效果。
关键词:语音信号 DSP FIR滤波 MATLAB CCS目录1.前言 (4)2.设计原理 (4)2.1数字信号处理器 (4)2.2滤波器简介 (5)2.3 fir滤波器原理 (6)2.4窗函数简介 (7)3.FIR滤波器的MATLAB设计 (8)3.1总体方案的设计 (8)3.2语音信号的采集 (9)3.3MATLAP的具体处理 (10)3.5FIR滤波器的系统参数 (14)4.FIR滤波器的CCS设计与仿真 (16)4.1CCS程序流程图 (17)4.2CCS仿真结果 (20)5.问题及解决办法 (22)6.设计感想 (23)参考文献 (23)7.附录 (24)1 前言随着信息与数字技术的发展，数字信号处理已经成为当今极其重要而学科与技术领域之一。
它在通信、语音、图像、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
在数字信号处理的基本方法中，通常会涉及到变换、滤波、频谱分析、调制解调和编码解码等处理。
其中滤波是应用非常广泛的一个环节，数字滤波器的理论和相关设计也一直都是人们研究的重点之一。
FIR滤波器的是非递归的，稳定性好，精度高；更重要的是，FIR滤波器在满足幅频响应要求的同时，可以获得严格的线性相位特征。
因此，它在高保真的信号处理，如数字音频、图像处理、数据传输和生物医学等领域得到广泛应用。
在数字信号处理中，滤波占有极其重要的地位。
数字滤波是语音信号处理、图像处理、模式识别、频谱分析等应用的基本处理算法。
用DSP芯片实现数字滤波除了具有稳定性好、精确度高、不受环境影响等优点外，还具有灵活性好等特点。
本文介绍了数字滤波器的设计基础及用窗函数法设计FIR滤波器的方法，运用MATHLAB语言实现了低通滤波器的设计并用CCS 3.3进行观察效果。
2 设计原理2.1 数字信号处理器DSP（Digital Signal Processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。
再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。
它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。
它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
由Ti公司提供专业的开发工具CCS，自带DSP/BIOS操作系统，能够直接编写适合DSP开发工程及文件，满足DSP程序设计要求。
由MathWorks 公司和TI 公司联合开发的DSPMATLAB Link for CCS Development Tools（简称CCSLink）是MATLAB6.5 版本（Release13）中增加的一个全新的工具箱，它提供了MATLAB、CCS 和DSP 目标板的接口，利用此工具可以像操作MATLAB变量一样来操作DSP 器件的存储器和寄存器，使开发人员在MATLAB环境下完成对DSP的操作，从而极大地提高DSP应用系统的开发进程。
本设计主要是使用DSP对语音噪声信号进行处理，使用CCS开发工具编写程序，同时利用MATLAB操作DSP 器件的存储器和寄存器。
2.2 滤波器简介滤波器，顾名思义，是对波进行过滤的器件。
“波”是一个非常广泛的物理概念，在电子技术领域，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程。
该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，或者称之为信号。
因为自变量时间‘是连续取值的，所以称之为连续时间信号，又习惯地称之为模拟信号(Analog Signal)。
随着数字式电子计算机(一般简称计算机)技术的产生和飞速发展，为了便于计算机对信号进行处理，产生了在抽样定理指导下将连续时间信号变换成离散时间信号的完整的理论和方法。
也就是说，可以只用原模拟信号在一系列离散时间坐标点上的样本值表达原始信号而不丢失任何信息，波、波形、信号这些概念既然表达的是客观世界中各种物理量的变化，自然就是现代社会赖以生存的各种信息的载体。
信息需要传播，靠的就是波形信号的传递。
信号在它的产生、转换、传输的每一个环节都可能由于环境和干扰的存在而畸变，有时，甚至是在相当多的情况下，这种畸变还很严重，以致信号及其所携带的信息被深深地埋在噪声当中了。
滤波，本质上是从被噪声畸变和污染了的信号中提取原始信号所携带的信息的过程。
滤波器特性可以用其频率响应来描述，按其特性的不同，可以分为低通滤波器，高通滤波器，带通滤波器和带阻滤波器等。
带通滤波器（英语：Band-pass filter）是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带阻滤波器的概念相对。
一个模拟带通滤波器的例子是电阻-电感-电容电路(RLC circuit)。
这些滤波器也可以用低通滤波器同高通滤波器组合来产生。
2.3 FIR滤波器原理FIR滤波器(有限长单位冲激响应滤波器)是在数字信号处理（DSP）中经常使用的两种基本的滤波器之一，另一个为IIR滤波器。
IIR滤波器是无限冲激响应滤波器。
不论哪一种滤波器设计方法，都要求出滤波器的单位冲激响应h(n)，然后才能在时域中实现频域中的滤波。
在频域，当其输入信号为X(ejω)时，如滤波器的频率响应为H(ejω)，则其输出信号为Y(ejω)=X(ejω)H(ejω)。
在时域，设滤波器的单位冲激响应h(n)为一N点序列，即0≤n≤N-1时h(n)的值不为零，根据离散傅氏变换的性质，则可以将滤波器的输入序列x（n）的响应y（n）表示为x（n）与h(n)的卷积和，即：这就是滤波系统的差分方程，它给滤波器的实现奠定了理论基础。
即求出时域的h(n)后，便可通过卷积来实现频域的滤波。
卷积和运算主要有以下几个步骤：(1) h(n)序列N个点数值的存储由于h(n)是根据滤波性能要求已经设计好的有限长单位冲激响应，故其N 个点的数值是已知的，因此可以存放在ROM或RAM当中，且对应着N个不同的地址，便于寻址。
(2) 输入序列x（n）的移位寄存输入序列x（n）是不断变化的，因此只能对其进行移位寄存，寄存器的个数为N，即N个寄存器中分别存放着x（n）、x（n-1）……x（n-N+1），它们都随着n的变化而变化。
(3) 乘法器用以完成两个数值的乘法，即h(m)x（n-m），也就是将存储器中N地址所对应的N个固定数值h(m)分别与N个移位寄存器中的不断变化的N个变化数值x （n-m）相乘。
(4) 累加器用以实现N个乘积的累加，即将当前x（n）所对应的N个乘积进行累加，所得到的和就是y（n）。
当滤波器的下一个输入值即x（n +1）到来时，累加器清零，并重新将下一组x（n +1）所对应的N个乘积进行累加，所得到的和就是y（n +1）。
2.4 窗函数简介数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换。
而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。
不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析。
做法是从信号中截取一个时间片段，然后用观察的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。
无线长的信号被截断以后，其频谱发生了畸变，原来集中在f(0)处的能量被分散到两个较宽的频带中去了（这种现象称之为频谱能量泄漏）。
为了减少频谱能量泄漏，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截断函数称为窗函数，简称为窗。
信号截短以后产生的能量泄漏现象是必然的，因为窗函数w(t)是一个频带无限的函数，所以即使原信号x(t)是有限带宽信号，而在截短以后也必然成为无限带宽的函数，即信号在频域的能量与分布被扩展了。
又从采样定理可知，无论采样频率多高，只要信号一经截短，就不可避免地引起混叠，因此信号截短必然导致一些误差。
泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱，为此，在时间域中可采用不同的窗函数来截短信号。
3 FIR滤波器的Matlab设计3.1. 总体方案设计本次课程设计所采用的主要软件为Matlab。
设计中用到的函数主要有wavread,sound,fft,subplot,plot,fir1,freqz,filter。
课程设计利用窗函数法设计FIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具仿真滤波前后的时域波形和频谱。
对于DSP的处理，首先，通过Matlab给语音信号添加高频噪音，即将原始信号调制到某一高频上（本设计用10000hz），再将其与原始语音信号相叠加，最后将这个叠加后的信号转化为数据（matlab编程），并存入后缀为dat的文件中。
之后根据仿真结果使用MATLAB的设计分析工具FDATOOL产生滤波器参数。
将混叠后的信号数据和滤波器参数输入CCS 进行DSP编程，在DSP中实现FIR带通滤波，并使用CCS的频谱分析功能，查看最终DSP的滤波效果。
3.2 语音信号的采集使用PC 机上的声卡和WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。
将话筒插入计算机的语音输入插口上,启动MOOo录音专家。