语音信号地噪声分析报告报告材料及滤除
语音信号处理实验报告实验二
语音信号处理实验报告实验二一、实验目的本次语音信号处理实验的目的是深入了解语音信号的特性，掌握语音信号处理的基本方法和技术，并通过实际操作和数据分析来验证和巩固所学的理论知识。
具体而言，本次实验旨在：1、熟悉语音信号的采集和预处理过程，包括录音设备的使用、音频格式的转换以及噪声去除等操作。
2、掌握语音信号的时域和频域分析方法，能够使用相关工具和算法计算语音信号的短时能量、短时过零率、频谱等特征参数。
3、研究语音信号的编码和解码技术，了解不同编码算法对语音质量和数据压缩率的影响。
4、通过实验，培养我们的动手能力、问题解决能力和团队协作精神，提高我们对语音信号处理领域的兴趣和探索欲望。
二、实验原理（一）语音信号的采集和预处理语音信号的采集通常使用麦克风等设备将声音转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
在采集过程中，可能会引入噪声和干扰，因此需要进行预处理，如滤波、降噪等操作，以提高信号的质量。
（二）语音信号的时域分析时域分析是对语音信号在时间轴上的特征进行分析。
常用的时域参数包括短时能量、短时过零率等。
短时能量反映了语音信号在短时间内的能量分布情况，短时过零率则表示信号在单位时间内穿过零电平的次数，可用于区分清音和浊音。
（三）语音信号的频域分析频域分析是将语音信号从时域转换到频域进行分析。
通过快速傅里叶变换（FFT）可以得到语音信号的频谱，从而了解信号的频率成分和分布情况。
（四）语音信号的编码和解码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的编码算法有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。
三、实验设备和软件1、计算机一台2、音频采集设备（如麦克风）3、音频处理软件（如 Audacity、Matlab 等）四、实验步骤（一）语音信号的采集使用麦克风和音频采集软件录制一段语音，保存为常见的音频格式（如 WAV）。
小波分析的语音信号噪声消除方法
小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。
在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。
下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。
一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。
1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。
近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。
1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。
这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。
1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。
常见的选择方法有软阈值和硬阈值。
1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。
这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。
1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。
这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。
二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。
在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。
2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。
2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。
2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。
2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。
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。
语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用
语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用语音信号在现实应用中经常遭受各种干扰与噪声，这些噪声会影响语音信号的品质，进而引起语音识别失效。
因此，语音信号去噪就成为了语音领域研究的一个重要方向。
本文将介绍几种比较常见的语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用。
一、基于频域的去噪方法基于频域的去噪方法是将语音信号从时域转换为频域，利用频域特征对语音信号进行分析和处理。
这种方法常见的去噪算法有傅里叶变换（FFT）、短时傅里叶变换（STFT）等。
在去噪过程中，可以将频率范围内的干扰信号过滤掉，提高语音信号的信噪比。
还可以通过时域窗函数和滤波技术来实现。
基于频域的去噪方法在语音信号的短时处理和实时处理方面有着广泛的应用。
例如，在电话通信领域中，许多手机厂商都采用了该方法来实现语音通话的降噪功能。
此外，基于频域的去噪方法还可以应用在语音识别、音频编码解码等方面。
二、基于时域的去噪方法基于时域的去噪方法通常是在时域上对语音信号进行操作，在信号的各个时间点进行处理。
最常见的方法是利用数字滤波器滤除干扰信号。
而且，这种方法对于较复杂的噪声类型如白噪声来说效果较好。
基于时域去噪方法在语音识别领域中也有着广泛的应用。
例如，在话者识别中，对于前景音（说话之声）和背景音（其他噪声）的分离，就可以使用基于时域的方法。
而且，与基于频域的方法相比，基于时域的方法具有更高的计算效率。
三、基于统计学的去噪方法基于统计学的去噪方法主要是利用概率统计模型来对语音信号进行建模，从而减去噪声所带来的影响。
例如，高斯混合模型（GMM）和鲍姆-韦尔奇滤波（BWF）算法就是基于此理论出现的去噪方法。
基于统计学的去噪方法在语音识别的前期处理中也有着广泛的应用。
其中，利用GMM对语音信号模拟，在语音信号的特征提取中占据着重要的地位。
而且，鲍姆-韦尔奇滤波器算法可以将语音信号的噪声部分去除，提高识别率。
综合而言，语音信号去噪是一个非常重要的研究领域，已经在很多应用场景中得到了广泛的应用。
语音噪声滤波教材
DSP课程设计实验报告语音噪声滤波院（系）：电子信息工程学院小组成员：通信0707班高砾琦 07211201通信0708班李淼 07281156指导教师：高海林目录一、设计任务 (3)二、设计内容 (4)三、设计思路 (5)四、算法原理 (6)1、FIR滤波器算法 (6)2、直接存储器访问DMA (7)3、A/D和D/A转换器 (9)4、LMS算法 (9)五、主要函数介绍 (14)六、程序设计、调试 (19)七、实验结果分析 (37)1、低通滤波器的对比 (37)2、语音自适应滤波效果 (49)八、实验心得与体会 (53)一、设计任务语音通信的目的是传递声音信息。
位于甲地的通信者发出的声音经语音传感器变换成为电信号，经发送端设备变换为适合传输的形式，通过传输信道传输到乙地。
在乙地经接收端设备恢复出原来的语音信号，经耳机或者喇叭转换为接收者可以听到的声音信号。
这就是最基本的语音通信系统，但是由于周围环境的原因，我们采集到语音信号经常含有不同程度的噪声。
典型语音通信系统中的噪声来自三个方面：①信号处理设备产生的电噪声及传输信道中的电噪声；②信号发送端空间环境中的音频噪声信号经麦克风变换为电信号之后，与有用信号其同传递到接收端；③信号接收端空间环境中的音频噪声对信号接收者的影响。
噪声是由于发生体作无规则振动产生的。
在很多情况下，环境中的背景噪声是通信系统中噪声干扰的主要来源。
当语音信号受到背景噪声干扰时语音通信质量变得不可接受，因此要对语音信号中的噪声滤除。
DSP利用直接存储器访问方式DMA（Direct Memory Access）采集数据时不打扰CPU，因此利用DMA方式工作时，CPU可以对语音信号进行实时地滤波。
本设计要求利用DSP的DMA方式进行信号采集和信号输出，对语音信号进行数字编码，滤波后进行解码。
自适应滤波不仅能够选择信号，而且能够控制信号的特性。
自适应滤波器具有跟踪信号和噪声变化的能力，它的系数能够被一种自适应算法所修改。
声音信号实验报告
一、实验目的1. 了解声音信号的基本特性，包括时域和频域特性。
2. 掌握声音信号的采样、量化、编码等基本处理方法。
3. 学习使用MATLAB进行声音信号分析，包括时域分析、频域分析和信号处理。
4. 理解声音信号在传输过程中的失真和噪声问题，并尝试解决这些问题。
二、实验原理声音信号是一种模拟信号，它可以通过采样、量化、编码等步骤转换为数字信号。
在数字信号处理中，我们通常使用MATLAB等工具进行声音信号的分析和处理。
三、实验设备1. MATLAB软件2. 音频采集卡3. 麦克风4. 耳机四、实验步骤1. 声音信号的采集- 使用麦克风采集一段声音信号。
- 将采集到的声音信号导入MATLAB中。
2. 声音信号的时域分析- 使用MATLAB的`plot`函数绘制声音信号的时域波形图。
- 分析声音信号的幅度、频率、持续时间等特性。
3. 声音信号的频域分析- 使用MATLAB的`fft`函数对声音信号进行快速傅里叶变换（FFT）。
- 使用`plot`函数绘制声音信号的频谱图。
- 分析声音信号的频率成分、能量分布等特性。
4. 声音信号的处理- 对声音信号进行滤波、放大、移相等处理。
- 分析处理后的声音信号的变化。
5. 声音信号的失真和噪声分析- 对声音信号进行失真和噪声处理。
- 分析失真和噪声对声音信号的影响。
五、实验结果与分析1. 声音信号的时域分析通过绘制声音信号的时域波形图，我们可以直观地看到声音信号的幅度、频率和持续时间等特性。
例如，我们可以观察到声音信号的周期性、非周期性等特性。
2. 声音信号的频域分析通过绘制声音信号的频谱图，我们可以了解声音信号的频率成分和能量分布。
例如，我们可以观察到声音信号的基频、谐波等频率成分，以及它们在频谱图上的分布情况。
3. 声音信号的处理通过对声音信号进行滤波、放大、移相等处理，我们可以改变声音信号的特性。
例如，我们可以通过滤波器去除噪声，通过放大器增加声音信号的幅度，通过移位器改变声音信号的相位等。
语音信号处理实验报告
通信与信息工程学院信息处理综合实验报告班级：电子信息工程1502班指导教师：设计时间：2018/10/22-2018/11/23评语：通信与信息工程学院二〇一八年实验题目：语音信号分析与处理一、实验内容1. 设计内容利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。
2．设计任务与要求1. 基本部分（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
（2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。
（3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。
（4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。
2. 提高部分（5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
（6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。
（7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。
（8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。
二、实验原理1.设计原理分析本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。
首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。
语音信号降噪分析
语音信号降噪分析语音信号降噪是指通过一系列算法和处理技术，减少或去除语音信号中的噪声成分，提高语音信号质量的过程。
在实际应用中，语音信号降噪技术有着广泛的应用，可以提高语音通信、语音识别、语音合成等系统的性能和用户体验。
首先，语音信号降噪的算法可以分为基于频域的算法和基于时域的算法两大类。
基于频域的算法通常包括频谱减法、频带划分、时频滤波等方法。
频谱减法是一种常用的降噪算法，它通过估计噪声谱来抑制噪声干扰，将观测到的语音谱减去估计的噪声谱得到清晰的语音谱。
频带划分是将语音信号分成几个子频带，分别进行降噪处理，并通过合并子频带的结果得到最终的降噪语音信号。
时频滤波则是将语音信号从时域转到频域，应用其中一种滤波算法进行噪声抑制，再将频域信号转回时域得到降噪后的语音信号。
基于时域的算法主要包括自适应滤波和基于子空间的方法。
自适应滤波是根据观测到的信号和噪声的相关性来估计噪声，然后将估计的噪声成分从观测信号中减去，实现噪声抑制。
基于子空间的方法则是通过对观测信号的协方差矩阵进行分解和降维，同时利用语音信号的特征空间和噪声信号的特征空间对噪声进行建模和抑制。
在实际应用中，语音信号降噪还面临一些挑战和问题。
首先，如何准确地估计语音信号和噪声信号之间的相关性是关键。
对于非平稳噪声和非线性噪声的处理也是一个难题，需要设计相应的算法来适应不同的噪声场景。
此外，语音信号本身也存在一定的多样性，不同的语音信号可能需要采用不同的降噪策略。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进和优化的方法。
例如，一些研究者将语音信号降噪问题转化为优化问题，通过最小化误差函数来求解最优的降噪滤波器。
同时，一些深度学习方法也被应用于语音信号降噪领域，通过建立深度神经网络模型对语音信号和噪声信号进行学习和建模，实现更高水平的降噪效果。
总之，语音信号降噪是一个复杂的问题，需要综合运用多种算法和技术，根据不同噪声场景和语音信号特点进行优化和改进。
语音相关技术实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，语音技术逐渐成为人机交互的重要手段。
语音识别、语音合成、语音增强等语音相关技术的研究与应用，极大地丰富了人类生活的便捷性。
为了深入了解语音相关技术，本实验报告将针对语音识别、语音合成、语音增强三个方面进行实验分析。
二、实验目的1. 了解语音识别、语音合成、语音增强的基本原理；2. 掌握语音相关技术的实验方法和步骤；3. 分析实验结果，总结语音相关技术的优缺点。
三、实验原理1. 语音识别：语音识别技术是指将语音信号转换为对应的文本信息。
其基本原理是利用模式识别方法，对语音信号进行特征提取、特征匹配，最终实现语音到文本的转换。
2. 语音合成：语音合成技术是指将文本信息转换为语音信号。
其基本原理是利用语音合成引擎，将文本信息转换为语音单元序列，然后通过语音合成器合成语音信号。
3. 语音增强：语音增强技术是指提高语音信号质量，消除噪声、回声等干扰。
其基本原理是利用信号处理方法，对语音信号进行滤波、去噪等处理，提高语音信号质量。
四、实验内容1. 语音识别实验（1）实验步骤：① 采集语音数据，进行预处理，包括去除静音、归一化等；② 利用语音识别工具箱对预处理后的语音数据进行特征提取；③ 使用训练好的语音识别模型进行识别；④ 对识别结果进行评估。
（2）实验结果：实验结果显示，语音识别模型的识别准确率较高，能够较好地实现语音到文本的转换。
2. 语音合成实验（1）实验步骤：① 准备文本信息，包括文本格式、语音语调等；② 利用语音合成引擎对文本信息进行语音单元序列生成；③ 通过语音合成器合成语音信号；④ 播放合成语音。
（2）实验结果：实验结果显示，语音合成器合成的语音信号质量较高，语音语调自然，能够较好地实现文本到语音的转换。
3. 语音增强实验（1）实验步骤：① 采集含有噪声的语音数据；② 利用语音增强算法对噪声信号进行处理；③ 比较处理前后的语音信号质量；④ 评估语音增强效果。
语音质量分析报告
语音质量分析报告【语音质量分析报告】一、引言语音质量是指语音信号的清晰度和完整度，是评估语音通信系统的关键指标之一。
本报告将对语音质量进行全面的分析，包括对语音信号的信噪比、失真、延迟、韵律等方面进行评估。
通过对语音质量的分析，可以为优化语音通信系统提供有效的参考依据。
二、评估指标1. 信噪比：信噪比是评估语音质量的重要指标之一，表征了语音信号与背景噪声的比值。
信噪比越高，语音信号的清晰度越高。
通过对语音信号的录制和分析，我们测得该语音样本的信噪比为20dB，属于良好水平。
2. 失真：失真是指语音信号在传输和处理过程中发生的变形和变化，导致语音质量下降。
失真一般分为量化失真、非线性失真和编解码失真等几种类型。
通过对语音信号的频谱分析和比较，我们发现该语音样本的失真较小，信号的频谱和时域特征基本保持完整。
3. 延迟：延迟是指语音信号从发出到接收之间的时间差，也称为信号传输的延时。
延迟时间越短，通信的实时性越高。
通过对通话录音的分析，我们测得该语音样本的延迟为200ms，符合实时通信的要求。
4. 韵律：韵律是指语音信号中的节奏、音调和重音等音频特征，直接影响到语音的自然度和可懂度。
通过对语音样本的语调和节奏的分析，我们发现该语音样本的韵律比较准确，语音的自然度较高。
三、存在问题在对语音质量进行分析的过程中，我们也发现了一些问题：1. 前期处理不足：语音录制过程中，可能存在一些干扰信号和噪声，对语音质量产生一定的影响。
在后期处理过程中，应加强对噪声的滤除和降噪处理，提高语音信号的清晰度。
2. 网络传输问题：语音通信过程中，网络传输可能存在一定的延迟和丢包率，导致语音质量下降。
应针对网络传输问题进行优化，提高语音通信的稳定性和实时性。
3. 设备问题：语音质量还受到录音设备和播放设备的影响。
在选择和配置设备时，应考虑到设备的音质和性能，在保证语音质量的前提下选择合适的设备。
四、改进措施为了提高语音质量，我们提出以下改进措施：1. 优化录音环境：在录制语音信号时，应选择一个良好的录音环境，降低干扰信号和噪声的干扰。
噪声监测情况汇报材料
噪声监测情况汇报材料
尊敬的领导：
根据我部门的工作安排，我对噪声监测情况进行了汇报。
以下是具体情况：
一、监测范围。
本次监测范围主要包括市区主要道路、居民区、工业区等重点区域，重点关注
交通噪声、建筑施工噪声、工业生产噪声等。
二、监测手段。
我们采用了专业的噪声监测仪器，对不同区域的噪声进行了24小时连续监测，并记录下了监测数据。
三、监测结果。
1.市区主要道路噪声，在白天和晚上，市区主要道路的交通噪声较为突出，尤
其是早晚高峰期，噪声水平较高，给周边居民带来了一定的影响。
2.居民区噪声，部分居民区存在施工噪声和社区噪声，其中施工噪声主要集中
在白天，社区噪声则主要集中在晚上，对居民生活造成一定干扰。
3.工业区噪声，工业区的噪声主要集中在白天，部分企业存在噪声超标情况，
需要加强监管和整改。
四、存在问题。
1.部分区域存在噪声超标情况，需要加强监管和整改。
2.部分居民区存在社区噪声问题，需要引导居民文明生活，减少噪声污染。
五、整改措施。
1.加强对市区主要道路的交通管理，减少交通拥堵，降低交通噪声。
2.加强对施工噪声和工业噪声的监管，对超标企业进行整改，确保噪声排放符合标准。
3.加强社区宣传教育，引导居民文明生活，减少社区噪声污染。
六、后续工作。
我们将继续加强对噪声监测情况的跟踪，及时发现和解决存在的问题，确保市民的生活环境得到改善。
以上就是本次噪声监测情况的汇报，请领导审阅。
如有任何意见和建议，欢迎指正。
感谢您对我们工作的支持和关注！
此致。
敬礼。
最新语音信号处理实验报告实验二
最新语音信号处理实验报告实验二实验目的：本实验旨在通过实际操作加深对语音信号处理理论的理解，并掌握语音信号的基本处理技术。
通过实验，学习语音信号的采集、分析、滤波、特征提取等关键技术，并探索语音信号处理在实际应用中的潜力。
实验内容：1. 语音信号采集：使用语音采集设备录制一段时长约为10秒的语音样本，确保录音环境安静，语音清晰。
2. 语音信号预处理：对采集到的语音信号进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以提高后续处理的准确性。
3. 语音信号分析：利用傅里叶变换等方法分析语音信号的频谱特性，观察并记录基频、谐波等特征。
4. 语音信号滤波：设计并实现一个带通滤波器，用于提取语音信号中的特定频率成分，去除噪声和非目标频率成分。
5. 特征提取：从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）等，为后续的语音识别或分类任务做准备。
6. 实验总结：根据实验结果，撰写实验报告，总结语音信号处理的关键技术和实验中遇到的问题及其解决方案。
实验设备与工具：- 计算机一台，安装有语音信号处理相关软件（如Audacity、MATLAB 等）。
- 麦克风：用于采集语音信号。
- 耳机：用于监听和校正采集到的语音信号。
实验步骤：1. 打开语音采集软件，调整麦克风输入设置，确保录音质量。
2. 录制语音样本，注意控制语速和音量，避免过大或过小。
3. 使用语音分析软件打开录制的语音文件，进行频谱分析，记录观察结果。
4. 设计带通滤波器，设置合适的截止频率，对语音信号进行滤波处理。
5. 应用特征提取算法，获取语音信号的特征向量。
6. 分析滤波和特征提取后的结果，评估处理效果。
实验结果与讨论：- 描述语音信号在预处理、滤波和特征提取后的变化情况。
- 分析实验中遇到的问题，如噪声去除不彻底、频率成分丢失等，并提出可能的改进措施。
- 探讨实验结果对语音识别、语音合成等领域的潜在应用价值。
结论：通过本次实验，我们成功实现了语音信号的基本处理流程，包括采集、预处理、分析、滤波和特征提取。
用数字滤波器滤除语音信号中噪声
数字滤波器的设计报告 -----处理语音信号学院：理学院专业：电子信息工程班级：01：学号：指导教师：一 绪论1.1设计目的与要求(1)掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。
(2)熟悉离散信号和系统的时域特性。
(3)掌握序列快速傅里叶变换方法。
(4)学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB 的程序设计方法。
(5)掌握利用MATLAB 对语音信号进行频谱分析。
(6)掌握滤波器的网络结构。
(7)掌握MATLAB 设计IIR 、FIR 数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。
1.2 设计容1.2.1预习题部分(1)设计卷积运算的演示程序：可输入任意两个序列x1(n)、x2(n)，并指定x1(n)为自己的学号,本实验为x1(n)={2,0,0,8,8,4,2,5,0,1,1,0}。
x2(n)的容和长度自选。
例如x2(n)={ 1,2.43, 6.17,12.93,22.17,32.25,40.88, 45.87, 45.87, 40.88, 32.25,22.17, 12.93, 6.17, 2.43,1.0000}。
(2)编写程序演示采样定理（时域采样、频谱周期延拓），同时演示采样频率小于2fc 时，产生的混叠效应：① 对下面连续信号进行采样：学号，==Ω==Ω=-n n a n A t u t Ae t x at a ,2),()sin()(00π， A 为幅度因子，a 为衰减因子，0Ω为模拟角频率，其中n 为学号(例如，王墨同学n=23)② 要求输入采样频率fs （根据程序处理需要指定围）后，在时域演示信号波形、采样脉冲及采样后信号；在频域演示不同采样频率下对应信号的频谱。
1.2.2设计题部分(1)利用Windows下的录音机或其他软件，选择Windows系统的“叮······”（ding.wav），并对该信号进行采样；(2)语音信号的频谱分析，画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；(3)产生噪声信号加到语音信号中，得到被污染的语音信号，并回放语音信号；(4)污染信号的频谱分析，画出被污染的语音信号时域波形和频谱；(5)根据有关的频谱特性，采用间接法设计IIR数字滤波器，并画出相应滤波器的幅频图（设计3个IIR滤波器）a. 模拟滤波器类型：巴特沃思滤波器（低通、带通、高通）b．总体要求：MATLAB原程序+仿真波形+技术指标(6)根据有关的频谱特性，采用直接法设计FIR数字滤波器，并画出相应滤波器的幅频图（设计3个FIR滤波器）a. 滤波器类型：Bartlett窗（低通、带通、高通）b．总体要求：MATLAB原程序+仿真波形+技术指标+窗函数(7)用自己设计的这些滤波器分别对被不同噪声污染的信号进行滤波；(8)分析得到信号的频谱，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；(9)回放语音信号。
语音信号降噪分析
中北大学课程设计任务书课程设计题目：信息处理实践：语音信号降噪分析下达任务书日期: 2010 年6月 6 日课程设计任务书课程设计任务书目录封面…………………………………………………….. 设计任务书说明……………………………………….. 一．引言……………………………………………..…（1）课程设计目的……………………………………（2）课程设计要求……………………………………（3）设计平台…………………………………………二．设计原理………………………………………….. （1）FIR滤波器………………………………………. （2）窗口设计法………………………………………. （3）PARZENWIN窗…………………………………三、设计步骤……………………………………………（1）设计流程图………………………………………（2）录制语音信号……………………………………（3）滤波器设计………………………………………（4）信号滤波处理……………………………………（5）结果分析……………………………………………四、出现问题及解决办法……………………………五、实验体会………………………………………参考文献………………………………………………1 引言本课程设计是采用parzenwin窗设计的FIR滤波器对语音信号滤波去噪。
通过课程设计了解FIR滤波器的原理及使用方法，了解使用Matlab语言设计FIR 滤波器的方法，了解DSP对FIR滤波器的设计及编程方法。
通过观察滤波前后的时域图形，加深对FIR滤波器作用的理解。
通过对比滤波前后的波形图及回放滤波前后的语音信号，可以看出滤波器对有用信号的无失真放大具有重要作用。
1.1 课程设计目的利用Matlab环境下的M文件，用parzenwin窗设计的FIR滤波器来实现对音乐信号去噪，并绘制出滤波前后的时域和频域波形及播放声音的变化，根据运行结果和波形来分析设计过程的正确性。
语音信号谱分析及去噪处理
实验三：语音信号谱分析及去噪处理1、实验目的（1）通过对实际采集的语音信号进行分析和处理，获得数字信号处理实际应用的认识。
（2）掌握数字信号谱分析的知识。
（3）掌握数字滤波器设计的知识，并通过对语音信号的去噪处理，获得数字滤波器实际应用的知识。
2、实验内容（1）用麦克风自行采集两段语音信号[高频噪声、人声+高频噪声]（.wav格式）。
（2）通过Matlab读入采集信号，观察其采样频率，并绘图采样信号。
（3）通过Matlab对语音信号进行谱分析，分析出噪声的频带。
（4）设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。
绘图并发声去噪后的信号。
3、实验步骤（1）利用麦克风采集一段5s以内的语音信号。
利用格式工厂软件对语音信号进行预处理。
通常语音信号为单声道，采样频率为8000Hz，语音信号为.wav格式。
（2）通过Matlab读入语音信号及其采样频率（使用Matlab库函数wavread），在Matlab软件的workspace工作平台上观察读入的语音信号，在Matlab中，对入的语音信号为一维矩阵。
应注意，库函数wavread自动将语音信号幅度归一化[-1,1]区间范围。
使用Matlab库函数plot 绘图语音信号，并使用库函数sound发音语音信号。
（3）分析噪声的频谱。
在这里进行谱分析的目的，是了解噪声信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。
（4）通过Matlab对语音信号进行谱分析。
应注意，对信号进行谱分析，在实验一中已经详细介绍过。
在这里进行谱分析的目的，是了解本段语音信号的频谱特性，为去噪滤波器的技术指标提供依据。
（5）根据语音信号及噪声信号的频谱特性，自行设计一滤波器，对叠加入噪声的语音信号进行去噪处理。
最后绘图并发声去噪后的信号。
应注意，数字滤波器的实际应考虑实际需求，合理制定滤波器的技术指标。
4、实验原理用麦克风采集一段语音信号，绘制波形并观察其频谱，添加一段随机信号，给定相应的滤波器指标，用脉冲响应不变法设计的一个满足指标的巴特沃斯IIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。
语音信号的频谱分析实验报告
综合设计实验语音信号的频谱分析一、实验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；在语音信号中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，对加入噪声信号后的语音信号进行频谱分析；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计数字滤波器，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试听，分析信号的变化。
二、实现步骤1．语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音（“信号与系统”），时间在3s内。
然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，采样频率设置为4kHz。
[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);sound(y,fs,bits);2．语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
在采集得到的语音信号中加入正弦噪声信号（频率为10kHz），然后对加入噪声信号后的语音号进行傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
并利用sound试听前后语音信号的不同。
3. 设计滤波器设计一个理想低通滤波器，滤除正弦噪声信号，得到信号的频谱特性。
要求采样卷积计算的方式滤除噪声，并利用sound试听滤波前后语音信号的不同。
1、语音信号的采集[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);sound(y,fs,bits);2、语音信号的频谱分析Y=fft(y,4096);figure(1);plot(y);title('语音信号的时域波形');figure(2);plot(abs(Y));title('语音信号的频谱特性');IIR 数字滤波器低通clear;close all;[y,fs,bits]=wavread('j.wav',[1024 63500]);Y=fft(y,4096);fb=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=22050;wc=2*fc/fs; wb=2*fb/fs;[n,wn]=ellipord(wc,wb,Ap,As);[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);figure(1);freqz(b,a,512,fs);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(2);subplot(2,2,1);plot(y);title('滤波前信号波形');subplot(2,2,2);plot(abs(Y));title('滤波前信号频谱');Subplot(2, 2 ,3);plot(x);title('滤波后信号波形');Subplot(2, 2 ,4);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,fs,bits);IIR 高通wp=2*pi*4800/18000;wr=2*pi*5000/18000;Ap=1;Ar=15;T=1[N,wn]=buttord(wp/pi,wr/pi,Ap,Ar);[b,a]=butter(N,wn,'high');[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);subplot(211);plot(w/pi,mag);title('数字巴特沃茨高通滤波器幅度响应|Ha(J\Omega)|'); subplot(212);plot(w/pi,db);title('数字巴特沃茨高通滤波器幅度响应(db)');[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav',[1024 63500]);Y=fft(y,4096);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(3)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(4)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);IIR 带通wp=[1200*pi*2/9000,3000*2*pi/9000];wr=[1000*2*pi/9000,3200*2*pi/9000];Ap=1;Ar=10 0;[N,wn]=buttord(wp/pi,wr/pi,Ap,Ar);[b,a]=butter(N,wn,'bandpass');[db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a);subplot(211);plot(w/pi,mag);title('数字巴特沃茨带通滤波器幅度响应|Ha(J\Omega)|');subplot(212);plot(w/pi,db);title('数字巴特沃茨带通滤波器幅度响应(db)');[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=filter(b,a,y);X=fft(x,4096);figure(3)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(4)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);FIR 数字滤波器FIR 低通fsamp=8000;rp=1;rs=100;fcuts=[1000 1200];d1=(10^(rp/20)-1)/(10^(rp/20)+1);d2=10^(-rs/20);mags=[1 0];devs=[d1 d2];[n,wn,beta,ftype]=kaiserord(fcuts,mags,devs,fsamp); hh=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,beta),'noscale'); freqz(hh);[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(hh,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形'); figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱'); subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱'); sound(x,Fs);FIR 高通wc=2*pi*4800;wp=5000*2*pi/18000;f=[0.5333,0.5556]; m=[0,1];rp=1;rs=100;d1=(10^(rp/20)-1)/(10^(rp/20)+1);d2=10^(-rs/20); rip=[d2,d1];[N,fo,mo,w]=remezord(f,m,rip);N=N+2;hn=remez(N,fo,mo,w);[hw,w]=freqz(hn,1);plot(w/pi,20*log10(abs(hw)));[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(hn,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);FIR 带通wp1=2*pi*1200/8000;wp2=3000*2*pi/8000;wc1=2*pi*1000/8000;wc2=2*pi*3200*8000; f=[0.25,0.30,0.75,0.80][n,wn,bta,ftype]=kaiserord([0.25,0.30,0.75,0.80],[0 1 0],[0.01 0.1087 0.01]);h1=fir1(n,wn,ftype,kaiser(n+1,bta),'noscale');[hh1,w1]=freqz(h1,1,256);figure(1);plot(w1/pi,20*log10(abs(hh1)));grid;[y,Fs,nbite]=wavread('j.wav');Y=fft(y,4096);x=fftfilt(h1,y);X=fft(x,4096);figure(2)subplot(211);plot(y);title('原时域波形');subplot(212);plot(x);title('滤波后信号波形');figure(3)subplot(211);plot(abs(Y));title('原频谱频谱');subplot(212);plot(abs(X));title('滤波后信号频谱');sound(x,Fs);设计结果分析（1）语音分析图1图2Fs=22050； n=4096（2）IIR 低通图3滤波器在通带内平滑，通带截止频率为 1000hz，最大衰减 0dB；阻带起始频率为1200hz，最小衰减 100dB；相位不是线性变化, 基本满足性能要求.图4语音信号经过低通滤波器后，基本没发生变化（3） IIR 高通图5数字滤波器在通带内平滑，通带截止频率为0. 5π，最大衰减 0dB；阻带起始频率为 0. 48π，最小衰减 100dB；相位不是线性变化, 基本满足性能要求.语言信号经过高通滤波器后，低频分量基本被衰减。
巴特沃斯滤波器原理语音去除噪声
巴特沃斯滤波器原理语音去除噪声在现代传输和通信系统中，声音信号的质量对于保证通话质量和听觉体验至关重要。
然而，在日常生活和工作中，我们常常会受到各种环境噪声的干扰，这些噪声会影响到语音信号的准确性和清晰度。
为了有效地去除这些噪声，巴特沃斯滤波器被广泛应用于语音信号处理中。
巴特沃斯滤波器是一种常见的数字滤波器，它基于巴特沃斯滤波器原理，能够有效地去除不同频率下的噪声。
其原理主要是通过设计滤波器的传递函数，实现在频域上对信号进行滤波，减少或消除特定频率下的干扰噪声。
在语音信号处理中，巴特沃斯滤波器可以被用来去除各种类型的噪声，包括白噪声、背景噪声等。
通过调整滤波器的参数和阶数，可以实现对不同频率范围内的噪声进行有效地去除。
这种滤波器在语音通信、语音识别和音频处理等领域有着广泛的应用。
巴特沃斯滤波器的设计原则是使得在通带范围内的信号能够尽可能保持不变，同时在阻带范围内对信号进行衰减。
这种设计能够有效地去除噪声信号，同时保留原始语音信号的关键信息。
通过合理选择滤波器的参数，可以实现对不同频率噪声的有针对性去除，提高语音信号的清晰度和准确性。
除了设计滤波器的参数外，巴特沃斯滤波器的阶数也是影响其去噪效果的重要因素。
阶数越高，滤波器的频率响应曲线越陡峭，对信号的滤波效果也更为显著。
然而，随着阶数的增加，滤波器的计算复杂度也会增加，需要在去除噪声效果和计算开销之间进行权衡。
在实际应用中，巴特沃斯滤波器往往与其他信号处理算法结合使用，以实现更加高效和准确的语音信号去噪。
通过对信号进行预处理、特征提取和后续处理等步骤，可以进一步提高语音信号处理的效果，为用户提供更为清晰和自然的声音体验。
总的来说，巴特沃斯滤波器作为一种常见的数字滤波器，在语音去噪领域具有重要的应用意义。
通过合理设计滤波器的参数和阶数，能够有效地去除不同频率下的噪声，提高语音信号的质量和清晰度，为用户带来更好的听觉体验。
在未来的研究和应用中，巴特沃斯滤波器将继续发挥重要作用，推动语音信号处理技术的不断发展和创新。
语音信号采集及处理报告
实验七语音信号采集及处理报告实验目的1.综合运用小学期所学习的知识，进行一次系统的设计。
2.分析男生女生声音的区别。
实验内容1.利用计算机的“录音机”功能，采集一段小于10s的音频信号（“语音信号采集及处理”），存于文件.wav；2.利用MATLAB的wavread函数，读取采集数据，提取其数据采集频率等参数，并分析频谱;3.对采集的语音信号加入噪声，送至播放器播放，并分析其频谱；4.根据加噪音频信号的频谱特征，设计数字滤波器对该音频信号进行处理，并给出设计指标；5.将滤波后的语音信号，送至播放器播放，从时域、频域分析滤波效果。
6.分析男声与女声“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同，分析同一个人不同状态下“语音信号采集及处理”音频文件在时域与频域的异同，论证音频信号作为密码的可行性。
具体实验步骤及实验结果1.滤波测试：首先，用电脑中的录音机功能采集了两个字“数学”；以“.wav”格式存储在“F:\sssss\dage.wav”位置。
然后，用wavread函数读入这段数据。
由于我用的是电脑的麦克，录音结果为双声道，所以用x1=x*[1 0]';进行选取单声道数据。
并进行频谱分析和加入噪声处理并且生成音频文件。
分析噪声频谱和信号频谱的位置，合理设计滤波器。
然后让信号经过设计好的滤波器进行滤波并且生成音频文件。
与加噪前后的试听比较。
程序如下：clcclear[x,fs,N]=wavread('F:\sssss\dage.wav');x1=x*[1 0]';x2=x*[0 1]';N=length(x);n=1/fs;N1=N*n;t=0:n:N1-n;xz=x1+cos(10000*pi*t)';subplot(311);plot(t,x1);xlabel('原始信号（s）');subplot(312);plot(t,xz,'b');hold on;xlabel('加噪后信号（s）'); hx=fft(xz)/N;figure(2)subplot(211);plot(t/N1*fs,hx);xlabel('加噪后频谱（Hz）'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);%加入滤波器wp=1800;%通带频率ws=2300;%阻带频率rp=1;as=50;f2=400;% 500开始混叠450比较好T=0.00005;[Nn,wn]=buttord(wp/10000,ws/10000,rp,as); [b,a]=butter(Nn,wn);figure(3);freqz(b,a,fs,20000);[hz,w]=freqz(b,a,fs,20000);%进行滤波y=filter(b,a,xz);figure(1);subplot(313);plot(t,y);xlabel('滤波后信号（s）');hy=fft(y)/N;figure(2);subplot(212);plot(t/N1*fs,hy);xlabel('滤波后频谱（Hz）'); axis([0,2.5*10^4,-0.02,0.02]);wavwrite(y,fs,16,'C:\y.wav')wavwrite(y,fs,16,'C:\xz.wav')00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-11原始信号（s ）00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22加噪后信号（s ）00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6-22滤波后信号（s ）0.51 1.522.5x 104-0.02-0.0100.010.02加噪后频谱（Hz ）00.51 1.52 2.5x 104-0.02-0.0100.010.02滤波后频谱（Hz ）可以看到经过滤波后信号中的噪声的频谱已经基本消失，滤波后信号也基本与原始相同。
分频降噪算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的快速发展，噪声问题在通信、语音处理等领域变得越来越严重。
为了提高信号质量，降低噪声对信号的影响，各种降噪算法应运而生。
分频降噪算法是一种常见的降噪方法，通过将信号进行分频处理，分别对各个频段进行降噪，从而提高整个信号的质量。
本实验旨在通过分频降噪算法，对含噪信号进行降噪处理，验证其有效性。
二、实验目的1. 熟悉分频降噪算法的基本原理。
2. 掌握分频降噪算法的编程实现。
3. 验证分频降噪算法在实际信号处理中的应用效果。
三、实验原理分频降噪算法主要分为以下步骤：1. 分频：将含噪信号进行分频处理，得到多个频段的信号。
2. 降噪：对各个频段的信号分别进行降噪处理。
3. 合频：将降噪后的各个频段信号进行合频，得到降噪后的信号。
分频降噪算法的原理是：噪声在各个频段上具有不同的特性，通过分频处理，可以针对不同频段的噪声特性进行相应的降噪处理。
四、实验步骤1. 数据准备：收集一段含噪语音信号，并将其转换为数字信号。
2. 分频处理：将数字信号进行分频处理，分为多个频段。
3. 降噪处理：对各个频段的信号分别进行降噪处理。
本实验采用以下两种降噪方法：（1）谱减法：将各个频段的信号与其对应的噪声信号进行谱减，得到降噪后的信号。
（2）滤波器组：对各个频段的信号分别设计滤波器组，对噪声进行抑制。
4. 合频处理：将降噪后的各个频段信号进行合频，得到降噪后的信号。
5. 结果分析：对比降噪前后的信号，分析分频降噪算法的实际效果。
五、实验结果与分析1. 分频处理本实验采用快速傅里叶变换（FFT）对含噪信号进行分频处理，将信号分为5个频段，分别为低频段（0-200Hz）、中频段（200-400Hz）、高频段（400-800Hz）、中高频段（800-1600Hz）和超高高频段（1600Hz以上）。
2. 降噪处理（1）谱减法：对各个频段的信号进行谱减处理，得到降噪后的信号。
降噪效果如下：- 低频段：降噪效果较好，信噪比提高了约10dB。
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第一节语音信号的噪声分析及滤除一般过程选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段格式为 *.wav各人自己的语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。
其流程图如下所示：第二节音频信号、噪声的分析一、音频信号分析音频信号的频率范围在20Hz-20000Hz，是人耳可以听到的频率范围，超过这个范围的音频信号没有意义。
语音的频率范围在30-1000Hz之间。
二、噪声的产生噪声的来源一般有环境设备噪声和电气噪声。
环境噪声一般指在录音时外界环境中的声音，设备噪声指麦克风、声卡等硬件产生的噪声，电气噪声有直流电中包含的交流声，三极管和集成电路中的无规则电子运动产生的噪声，滤波不良产生的噪声等。
这些噪声虽然音量不大(因为在设备设计中已经尽可能减少噪声)，但参杂在我们的语音中却感到很不悦耳，尤其中在我们语音的间断时间中，噪声更为明显。
第三节 A/D转换A/D转换可分为4个阶段：即采样、保持、量化和编码。
采样就是将一个时间上连续变化的信号转换成时间上离散的信号，根据奈奎斯特采样定理fsZZfh，如果采样信号频率大于或等于2倍的最高频率成分，则可以从采样后的信号无失真地重建恢复原始信号。
考虑到模数转换器件的非线性失真、量化噪声及接收机噪声等因素的影响，采样频率一般取2．5～3倍的最高频率成分。
要把一个采样信号准确地数字化，就需要将采样所得的瞬时模拟信号保持一段时间，这就是保持过程。
保持是将时间离散、数值连续的信号变成时间连续、数值离散信号，虽然逻辑上保持器是一个独立的单元，但是，实际上保持器总是与采样器做在一起，两者合称采样保持器。
图给出了A/D采样电路的采样时序图，采样输出的信号在保持期间即可进行量化和编码。
量化是将时间连续、数值离散的信号转换成时间离散、幅度离散的信号；编码是将量化后的信号编码成二进制代码输出。
到此，也就完成了A/D转换，这些过程通常是合并进行的。
例如，采样和保持就经常利用一个电路连续完成，量化和编码也是在保持过程中实现的。
第四节通用串行总线一、 USB总线的分析USB标准采用NRZI方式（翻转不归零制）对数据进行编码。
翻转不归零制（non-return to zero,inverted），电平保持时传送逻辑1，电平翻转时传送逻辑0。
USB 接头提供一组5伏特的电压，可作为相连接USB设备的电源。
实际上，设备接收到的电源可能会低于5V，只略高于4V。
USB规范要求在任何情形下，电压均不能超过5.25V；在最坏情形下（经由USB供电HUB所连接的LOW POWER 设备）电压均不能低于4.375V，一般情形电压会接近5V。
二、PCI总线PCI是由Intel公司1991年推出的一种局部总线。
从结构上看，PCI是在CPU和原来的系统总线之间插入的一级总线，具体由一个桥接电路实现对这一层的管理，并实现上下之间的接口以协调数据的传送。
管理器提供了信号缓冲，使之能支持10种外设，并能在高时钟频率下保持高性能，它为显卡，声卡，网卡，MODEM等设备提供了连接接口，它的工作频率为33MHz/66MHz。
第五节语音信号杂音滤除的具体实现一、语音信号的采集利用PC 机上的声卡和WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。
将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。
按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。
点击放音按钮,可以实现所录音的重现。
以文件名“speech”保存入X:\ MATLAB \ work 中。
可以看到,文件存储器的后缀默认为*.wav ,这是WINDOWS 操作系统规定的声音文件存的标准。
二、语音信号的时频分析利用MATLAB中的“wavread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
其格式是：y=wavread（file）功能是读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
接下来，对语音信号OriSound.wav进行采样。
其程序是[y,fs,nbits]=wavered (‘OriSound’); 把语音信号加载入Matlab 仿真软件平台中。
然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式是Xk=fft(xn,N)。
参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn的长度时，fft函数自动在xn后面补零。
，当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。
在本次设计中，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。
其程序如下：fs=22050;[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound.wav');sound(y,fs,nbits); %回放语音信号N= length (y) ; %求出语音信号的长度Y=fft(y,N); %傅里叶变换subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title('原始信号频谱')程序结果如下图：图1 原始信号波形及频谱三、语音信号加噪与频谱分析MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，有两个产生高斯白噪声的两个函数。
我们可以直接应用两个函数：一个是WGN，另一个是AWGN。
WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
也可直接用randn函数产生高斯分布序列。
在本次课程设计中，用MATLAB中的随机函数(rand或randn)产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。
Randn函数有两种基本调用格式：Randn(n)和Randn（m,n）,前者产生n×n服从标准高斯分布的随机数矩阵，后者产生m×n的随机数矩阵。
在这里，用Randn（m,n）函数。
语音信号添加噪声及其频谱分析的主要程序如下：[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound.wav');N = length (y) ; %求出语音信号的长度Noise=0.01*randn(n,2); %随机函数产生噪声Si=y+Noise; %语音信号加入噪声sound(Si);subplot(2,1,1);plot(Si);title('加噪语音信号的时域波形');S=fft(Si); %傅里叶变换subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪语音信号的频域波形');程序结果如下图：图2 加噪后的波形及频谱分析第六节数字滤波器设计滤波器设计方法有间接法和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。
其设计步骤是：先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H（s），然后将H （s）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。
间接法，常用的方法有窗函数法、频率采样等。
具体设计步骤如下：（1）确定所需类型数字滤波器的技术指标。
（2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式为Ω=2/T tan(0.5ω)(3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。
（4）设计模拟低通滤波器。
（5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。
（6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。
脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。
原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣的窗函数。
（1）构造希望逼近的频率响应函数。
（2）计算h(n)。
（3）加窗得到设计结果。
接下来，我们根据语音信号的特点给出有关滤波器的技术指标：①低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db ,Ap=1dB②高通滤波器的性能指标：fp=3500Hz，fc=4000Hz，As=100dB，Ap=1dB；③带通滤波器的性能指标：fp1=1200Hz，fp2=3000hZ，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB数字滤波器的主要程序：1、低通滤波器:wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;fp=2*Ft*tan(wp/2);fs=2*Fs*tan(wp/2);[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通滤波器的阶数和截止频率[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %求S域的频率响应的参数[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %双线性变换实现S域到Z域的变换[h,w]=freqz(num11,den11); %根据参数求出频率响应plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));legend('用butter设计');图3 低通滤波器2、带通wp1=tan(pi*Fp1/Ft); %带通到低通滤波器的转换wp2=tan(pi*Fp2/Ft);ws1=tan(pi*Fs1/Ft);ws2=tan(pi*Fs2/Ft);w=wp1*wp2/ws2;bw=wp2-wp1;wp=1;ws=(wp1*wp2-w.^2)/(bw*w);[n12,wn12]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通滤波器阶数和截止频率[b12,a12]=butter(n12,wn12,'s'); %求S域的频率响应参数[num2,den2]=lp2bp(b12,a12,sqrt(wp1*wp2),bw);%将S域低通参数转为带通的[num12,den12]=bilinear(num2,den2,0.5);%双线性变换实现S域到Z域的转换[h,w]=freqz(num12,den12); %根据参数求出频率响应plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));axis([0 4000 0 1.5]);legend('用butter设计');图4 带通滤波器第七节用滤波器对加噪语音信号进行滤波一、滤波用自己设计的各滤波器分别对加噪的语音信号进行滤波，在Matlab中，FIR 滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。