对录制语音信号的采样和滤波处理

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期中作业学号:XXXXXXX

姓名:XX.

题目:对录制语音信号的采样和滤波处理. 时间:XX年XX月.

一、课题准备

1.安装所需的软件主要包括MATLAB,语音录制软件

2.查阅相关MATLAB的资料,搜集并记录所需滤波器的算法的调用方法.(在这次课题中我采用

的是巴特沃斯滤波器.)

二、课题目的

1．通过课余的自我的学习MATLAB的使用，加深对书本理论知识的理解，提升自身的实际应用能力；

2．巩固所学的数字信号处理理论知识，让自己对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统性的掌握和理解；

3．培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣；

三、课题内容

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；在根据自己给定滤波器的性能指标，采用双线性变换设计滤波器；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。

四、具体实现

1．语音信号的采集

利用WaveCN录音机，录制一段自己的话音，时间在10 s内。然后在Matlab软件平台下，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。通过wavread函数的使用，我们很快理解了采样频率、采样位数等概念。

2．语音信号的频谱分析

首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深对频谱特性的理解。

3．语音的滤波

利用巴特沃斯低通滤波器滤去带外的噪声。

4.语音处理前后的对比。

五、实验程序部分以及图形部分

%画原始信号的时域波形图。

>> fs=22050;

>> x1=wavread('test');

>> sound(x1,22050);

>> y1=fft(x1,1024);

>> f=fs*(0:511)/1024;

>> figure(1);

>> plot(x1);

>> title('原始语音信号');

>> xlabel('time');

>> ylabel('幅值 n');

>> axis([4*10^4,10^5,-2,2]);

图像如下：

%画原语音信号的频谱图。

>> figure(2);

>> subplot(2,1,1);

>> plot(abs(y1(1:512)));

>> title('原始信号FFT频谱');

>> subplot(2,1,2);

>> plot(f,abs(y1(1:512)));

>> title('原始信号频谱');

>> xlabel('Hz');

>> ylabel('幅值');

图像如下：

%画巴特沃斯图

>> fs=22050;x1=wavread('');

>> t=0:1/22050:(size(x1)-1)/22050;

>> wp=*pi;ws=*pi;Rp=1;Rs=15;

>> Fs=22050;Ts=1/Fs;

>> wp1=2/Ts*tan(wp/2); %将模拟指标转换成数字指标

>> ws1=2/Ts*tan(ws/2);

>> [N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); %选择滤波器的最小阶数

>> [Z,P,K]=buttap(N); %创建butterworth模拟滤波器

>> [Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);

>> [bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换>> [H,W]=freqz(bz,az); %绘制频率响应曲线

>> figure(1);plot(W*Fs/(2*pi),abs(H));grid

>> xlabel('频率／Hz');ylabel('频率响应幅度');title('Butterworth')

图像如下：

%画滤波前的时域波形

>> f1=filter(bz,az,x1);

>> figure(2);subplot(2,1,1);plot(t,x1); %画出滤波前的时域图

>> title('滤波前的时域波形');

%画滤波后的时域波形

>>subplot(2,1,2);plot(t,f1); %画出滤波后的时域图

>> title('滤波后的时域波形');

图像如下：

%画滤波前的频谱

>>F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;

>> figure(3)

>> y2=fft(x1,1024);

>> subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512))); %画出滤波前的频谱图

>> title('滤波前的频谱');xlabel('Hz');ylabel('幅值');

%画滤波后的频谱

>>subplot(2,1,2);F1=plot(f,abs(F0(1:512))); %画出滤波后的频谱图

>> title('滤波后的频谱');xlabel('Hz');ylabel('幅值');

图像如下：

六、本次课题的总结与体会

应用MATLAB进行语音信号的处理是与我们所学课程及专业紧密相连的，有着很强的实践性，正因为如此，在做这个课题的过程中我也遇到了一些困难，但通过我的努力克服了这些困难，达到了预期的效果。刚开始，在进行WAV格式语音信号处理的时候，程序始终现实如下错误提示：

Error using ==> wavread

Error using ==> wavread

Data compression format (IMA ADPCM) is not supported.

我在查阅了很多资料，在网上也查阅相关信息，花费了大量时间也没找出结果，最后发现在WAV格式的语音文件有两种格式，即PCM格式和IMA ADPCM格式，而在MATLAB中用wavread函数进行语音处理时，并不能直接处理IMA ADPCM格式的语音信号，经过格式转换之后（选择PCM格式），我运行出了正确的结果。

实验过程中，我很清楚的感觉到初始语音信号和滤波输出后的语音信号在音色上有一定的差别，这说明了信号在处理、传输过程中有损耗。另外，在设计滤波器的过程中我采用的是双线性变化法，因此，不管对于什么样的课题，其实也是有很多东西可以发掘的，这需要我们在平时多积累，多思考，只有这样，才能取得更大的进步，才能学有所用，学有所长。