基于MATLAB的语音信号分析及滤波要点
应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波
探究性学习之二--应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波一、课题目的1．通过课下的自我的学习，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，使自身对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解；3．培养自我学习的能力和对相关课程的兴趣；二、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；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；最后，设计一个信号处理系统界面。
三、具体实现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，时间在1 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要求学生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，从而加深学生对频谱特性的理解。
程序如下：clc;clear;close all;fs=22050; %语音信号采样频率为22050x1=wavread('wo.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1sound(x1,22050); %播放语音信号y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换f=fs*(0:511)/1024;figure(1);plot(x1) %做原始语音信号的时域图形title('原始语音信号');xlabel('time n');ylabel('fuzhi n');figure(2);freqz(x1) %绘制原始语音信号的频率响应图title('频率响应图')figure(3);subplot(2,1,1);plot(abs(y1(1:512))) %做原始语音信号的FFT频谱图？？title('原始语音信号FFT频谱');subplot(2,1,2);plot(f,abs(y1(1:512)));％同一个图？？？title('原始语音信号频谱')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi'); 波形如下：-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81原始语音信号time nf u z h i n-10-5054Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s)-200204060Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )频率响应图010203040原始语音信号FFT 频谱010203040原始语音信号频谱Hzf u z h i3． 滤波电路设计给出低通滤波器性能指标fb ＝1000 Hz ，fc ＝1200 Hz ，Rs ＝15 dB ，Rp ＝1 dB 。
基于Matlab的对语音信号采集处理及滤波器的设计
目录摘要 (2)1 课程设计实现 (3)1.1整体设计思路 (3)1.2整体实现过程 (3)1.2.1 信号的采样 (3)1.2.2 语音信号的读取 (5)1.2.3 语音信号的频谱分析 (6)1.2.4 噪声信号的构建 (7)1.2.5 加入噪声的语音信号的频谱 (8)2 数字滤波器的设计 (9)2.1滤波器的设计原理 (9)2.2滤波器的性能指标 (10)2.3IIR数字滤波器设计 (10)2.4FIR数字滤波器设计 (12)2.5滤波器对信号滤波 (13)2.6语音信号回放 (17)3 心得体会 (17)4 主要参考资料.............................................................. 错误！未定义书签。
附录.................................................................................... 错误！未定义书签。
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。
关键词： MATLAB 工具信号语音采集滤波器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。
matlab对语音信号的频谱分析及滤波资料
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．进度安排在基本要求的基础上,学生可根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容。
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%）目录第一节实验任务 (3)第二节实验原理 (3)2.1 采样频率、位数及采样定理 (3)2.2 时域信号的FFT分析 (4)2.3 IIR数字滤波器设计原理 (4)2.4 FIR数字滤波器设计原理 (4)第三节实验过程 (5)3.1原始语音信号采样后的时域、频域分析 (5)3.2采样后信号的FFT变换分析 (7)3.3双线性变换法设计IIR数字滤波器 (8)3.4窗函数法设计FIR数字滤波器 (11)第四节心得体会 (14)第五节参考文献 (15)应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波第一节实验任务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。
基于Matlab的语音滤波处理
数字信号处理课程设计基于matlab的语音信号处理摘要利用所学习的数字信号处理知识，设计了一个有趣的音效处理系统，首先设计了几种不同的滤波器对声音进行滤波处理，分析了时域和频域的变化，比较了经过滤波处理后的声音与原来的声音有何变化。
同时设计实现了语音的倒放，变速播放，回响，音调转换等处理效果，其中音调转换部分使用了重新采样改变基频，再进行时长规整的算法。
基于MATLAB的语音信号处理语音信号的采集录制或者截取一段音乐，时间在1分钟左右，存为.wav的文件。
然后利用wavread对语音信号进行采样。
我们一共选择了3段语音，其中d.wav 真心英雄（周华健）（男声）man.wav我的歌声里（自己录制）（男声）girl.wav看的最远的地方（韶涵）（女声）语音信号的频谱分析使用matlab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，画出频谱图，分析频率成分。
这里我们分析的是d.wav，通过分析知道频率分布在0—10KHz，主要分布在低频。
数字滤波器设计这里我们设计了4种滤波器对语音进行处理，分别为椭圆低通滤波，椭圆高通滤波，等波纹逼近法FIR带通滤波器，双线性变换法切比雪夫数字高通滤波器，绘制出相应的幅度、相位谱图，滤波后的波形、频谱图。
各滤波器的设计如下：椭圆低通滤波器：fb＝1 200 Hz,fc＝1 400 Hz,As＝100 dB,Ap＝1 dB椭圆高通滤波器：fc＝4 800 Hz,fb＝5 000 Hz As＝100 dB,Ap＝1 dB等波纹逼近法设计FIR带通滤波器fb1＝1200Hz,fb2＝3000Hz,fc1＝1000Hz,fc2＝3000Hz,As＝100dB,Ap＝1dB双线性变换法切比雪夫数字高通滤波器fc＝4 800 Hz,fb＝5 000 Hz As＝100 dB,Ap＝1 dB滤波处理后，我们用函数sound()可以对声音进行回放,调用格式：sound(x,fs,bits);感觉滤波前后的声音。
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波频谱分析是对信号的频率特性进行研究和描述的一种方法，而滤波是对信号进行去除或者强调特定频率成份的处理。
在语音信号处理中，频谱分析及滤波常用于去除噪声、增强语音信号的清晰度和可听度。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数用于频谱分析和滤波。
下面将详细介绍如何使用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波的步骤和方法。
1. 导入语音信号首先，我们需要将含噪声的语音信号导入到Matlab中进行处理。
可以使用Matlab提供的`audioread()`函数读取语音文件，并将其存储为一个向量。
```matlab[y, Fs] = audioread('noisy_speech.wav');```其中，`y`是读取到的语音信号向量，`Fs`是采样率。
如果语音文件的采样率不是默认的16kHz，可以使用`resample()`函数调整采样率。
2. 绘制时域波形为了对语音信号有一个直观的了解，可以绘制其时域波形图。
使用Matlab的`plot()`函数可以实现这一目标。
```matlabt = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Time Domain Waveform');```这段代码将绘制出含噪声语音信号的时域波形图，横轴表示时间，纵轴表示信号的幅值。
3. 进行频谱分析频谱分析可以匡助我们了解语音信号在不同频率上的能量分布情况。
在Matlab 中，可以使用`fft()`函数对语音信号进行傅里叶变换，得到其频谱。
```matlabN = length(y);Y = fft(y);P = abs(Y).^2/N;f = Fs*(0:(N/2))/N;plot(f, 10*log10(P(1:N/2+1)));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Power (dB)');title('Power Spectrum');```上述代码将绘制出含噪声语音信号的功率谱图，横轴表示频率，纵轴表示功率（以分贝为单位）。
【精品】基于Matlab的语音滤波处理
【精品】基于Matlab的语音滤波处理一、前言在语音信号的处理中，滤波处理是一个非常重要的环节。
语音信号在传输过程中，常常会受到各种各样的干扰，如噪声干扰、语音失真等，这些干扰会严重影响到语音信号的质量和可靠性。
因此，在语音信号的处理中，采取适当的滤波处理，能够有效地提高语音信号的质量和可靠性。
本文主要介绍了基于Matlab的语音滤波处理，在Matlab中采用了多种常用的滤波算法，并给出了相关的实验结果。
二、基本概念1. 信号的概念信号是一种表达信息的方式，包括语音信号、图像信号等。
在数字信号处理中，常把信号表示为序列，即时间序列或空间序列。
滤波是一种对信号进行处理的方法，主要是为了消除信号中的噪声和干扰，并且可以突出信号中某些频率成分。
滤波可以分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
三、常用的滤波算法1. IIR滤波器IIR滤波器是指具有无限冲激响应的滤波器。
在数字信号处理中，IIR滤波器的数字实现主要采用了差分方程的形式，其中，a和b是滤波器的参数。
在Matlab中使用IIR滤波器进行语音信号滤波的代码如下：% 定义一个IIR滤波器[b, a] = butter(6, 1000/8000, 'low');% 对语音信号进行滤波处理s_out = filter(b, a, s_in);3. 中值滤波中值滤波是一种基于排序的滤波方法，主要通过对信号进行排序，然后选取中间值作为结果。
中值滤波对于消除脉冲噪声等干扰有很好的效果。
% 对语音信号进行中值滤波处理s_out = medfilt1(s_in, 5);四、实验结果下面通过实验来验证所述的滤波算法的效果。
实验中选取了一个3秒钟的女性英语读数字的录音，采样率为8kHz，位深为16bit。
对所采集的语音信号进行了多种滤波处理，然后通过听音比较的方法，判断不同滤波算法的效果。
下图是经过IIR低通滤波器处理后的音频波形图：经过听音比较，可以发现经过IIR滤波后的语音信号在音质方面有所提升，噪声和杂音等干扰被有效消除，使得语音信号更加清晰。
应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波
数字信号处理课程设计报告书应用Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波题目：应用Matlab 对语音信号进行频谱分析及滤波一、课程设计内容录制一段个人自己的语音信号，画出此语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，设计IIR 和FIR 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；最后，设计一个信号处理系统界面。
二、课程设计目的1、进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；2、增强应用Mat lab 语言编写数字信号处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力。
三、设计内容及步骤1、语音信号的采集利用matlab 的内置函数，设计一个录音器，录制一段自己的话音，时间在1s 内。
然后在Matlab 软件平台下，利用函数w avread 提取录制的语音信号，记住采样频率和采样点数。
说明：由于录音程序录制后用w avwrite 和w avrec ord 时一直出现错误，无法运行，在这里用[filen ame,filepath]=uig etfile('.w av','Open w av file'); [y,fs,nbits]=w avread([filepath,filen ame]);格式打开本地一个已录制好的w av 文件进行分析。
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、设计数字滤波器和画出其频率响应用窗函数法和双线性变换法设计下面要求的3种滤波器。
(1)低通滤波器性能指标通带截止频率c f ＝1000Hz ，阻带截止频率st f ＝1200 Hz ，通带最大衰减1δ＝1dB ，阻带最小衰减2δ=100d B 。
(2)高通滤波器性能指标通带截止频率c f ＝5000Hz ，阻带截止频率st f ＝3000 通带衰减1δ≤1dB ，阻带衰减2δ≥100d B 。
基于matlab的语音信号滤波处理论文
基于matlab的语音信号滤波处理论文一、论文题目基于matlab的语音信号滤波处理二、论文摘要语音信号是一种重要的人机交互方式，但常常受到环境噪声、话筒质量等因素的影响，导致信号质量不佳。
本论文针对该问题展开研究，通过matlab实现多种滤波算法对语音信号进行处理。
首先，基于短时傅里叶变换（STFT）将语音信号分解为时频图像，采用最小均方（LMS）算法实现自适应滤波，进一步排除环境噪声。
其次，采用语音增强方法，对于语音信号中存在的低频噪声进行滤除。
最后，结合加权平均滤波器、中值滤波器等，对语音信号进行综合性过滤处理。
实验结果表明，所提出的滤波方法可以有效地提高语音信号的质量，提升人机交互的体验效果。
三、论文关键词语音信号、滤波、matlab、自适应滤波、语音增强四、论文正文1. 绪论语音信号是一种重要的人机交互方式，而语音识别、语音合成、语音码率压缩等技术的发展也在不断推动着语音信号的应用。
但常常受到环境噪声、话筒质量等因素的影响，导致信号质量不佳，从而严重影响了人机交互的体验。
因此，对于语音信号的滤波处理具有重要的研究意义和应用价值。
本论文旨在对于matlab的语音信号滤波处理进行研究，通过对于多种滤波算法的探讨，以提高语音信号的质量，提升人机交互的体验效果。
具体算法包括自适应滤波、语音增强、中值滤波器等。
2. 基于STFT的自适应滤波自适应滤波是一种基于最小均方误差的滤波算法，在语音信号处理中，常用于消除环境噪声。
其基本思路是将输入信号分解为噪声信号和语音信号两个部分，构建自适应滤波器，通过不断调整滤波器的系数，使得滤波器的输出与语音信号接近。
自适应滤波常用的方法包括LMS算法、RLS算法等。
在本论文中，我们采用了LMS算法实现自适应滤波，基本步骤如下：1）对于输入语音信号，先进行时域分帧，然后通过FFT变换获得每帧的频域信息，得到时频图像。
2）将时频图像与期望信号（即语音信号）相比较，得到残差信号，该残差信号主要包含噪声部分。
基于MATLAB的语音信号分析及滤波
基于MATLAB的语音信号分析及滤波MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，也可以用于语音信号的分析和滤波。
本文将介绍基于MATLAB的语音信号分析和滤波方法。
首先，我们需要将语音信号导入MATLAB中进行分析。
语音信号可以以.wav格式的文件保存，可以使用`audioread`函数将.wav文件导入MATLAB中。
例如：```matlab[x, fs] = audioread('speech.wav');```其中，`x`是导入的语音信号，`fs`是采样率。
接下来，我们可以通过绘制波形图和频谱图来对语音信号进行分析。
波形图可以用`plot`函数绘制，频谱图可以用`spectrogram`函数绘制。
```matlabsubplot(2, 1, 1);plot(x);title('Waveform');xlabel('Sample');ylabel('Amplitude');subplot(2, 1, 2);spectrogram(x, hann(256), 128, 512, fs, 'yaxis');title('Spectrogram');```绘制的波形图显示了语音信号的振幅随时间的变化，而频谱图显示了语音信号在不同频率上的能量分布。
在分析完语音信号的基本特征后，我们可以应用滤波器对语音信号进行滤波。
常用的语音信号滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
可以使用MATLAB中的`filter`函数来应用这些滤波器。
例如，下面的代码展示了如何使用低通滤波器对语音信号进行滤波：```matlabfc = 4000; % 截止频率为4000 Hz[b, a] = butter(6, fc/(fs/2), 'low'); % 6阶Butterworth低通滤波器filtered_x = filter(b, a, x);figure;subplot(2, 1, 1);plot(x);title('Original Signal');xlabel('Sample');ylabel('Amplitude');subplot(2, 1, 2);plot(filtered_x);title('Filtered Signal');xlabel('Sample');ylabel('Amplitude');```通过调整截止频率和滤波器阶数，可以实现不同的滤波效果。
应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波
应用Matlab对含噪声的语音信号进行频谱分析及滤波实验目的1.巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程；2.综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力；3.学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。
实验环境1.微型电子计算机（PC）；2.安装Windows 10操作系统，MATLAB7.0，FormatFactory等开发工具。
实验原理：在MATLAB环境中，有关声音（wave）录制、播放、存储和读取的函数有：●y=wavrecord(N,fs,Dtype)利用系统音频输入设备录音，以fs为采样频率，默认值为11025，即以11025Hz 进行采样。
Dtype为采样数据的存储格式，用字符串指定，可以是：‘double’、‘single’、’int16’、‘int8’其中只有int8是采用8位精度进行采样，其它三种都是16位采样结果转换为指定的MATLAB数据；●wavplay(y,fs)利用系统音频输出设备播放，以fs为播放频率，播放语音信号y；●wavwrite(y,fs,wavfile)创建音频文件；●wavread()读取wav格式的音频文件。
例如：[x,fs,bits]=wavread('myrecordsound.wav')x=x(:,1); %假设声音是双声道，只取单声道作分析上述语句表示读入存放在当前工作目录下的声音文件myrecordsound.wav，并以fs 为采样频率进行采样后存储在数组x中。
其中nbit是采样精度，比如16就是指16位精度的采样。
取单声道后，得到的数值x是一个列向量。
●sound()；该函数的输入参量是音频数据向量、采样频率和转换位数。
例如：sound(sin(2*pi*25*(1:4000)/100));响两声就是：sound(sin(2*pi*25*(1:4000)/100));sleep(1);sound(sin(2*pi*25*(1:4000)/100));实验内容和任务要求1．采集语音信号并进行频谱分析2．对加入噪声的语音信号进行频谱分析3. 设计数字滤波器对加入噪声的语音信号进行滤波问题分析本实验要求设计IIR和FIR两种形式的滤波器对带有噪音的信号进行滤波。
基于MATLAB的语音信号分析及滤波
目录1 MATLAB简介 (1)1.1 MATLAB的概况 (1)1.2 MATLAB产生的历史背景 (1)1.3 MATLAB的语言特点 (2)1.4 MATLAB界面介绍 (2)工作环境窗口 (2)当前路径窗口 (3)2 FIR滤波器的分析与设计 (4)窗函数法设计FIR滤波器 (4)2.2 FIR低通滤波器 (5)详细设计过程 (5)程序流程图 (5)2输出结果仿真 (6)2.3 FIR带通滤波器 (6)详细设计过程 (7)程序流程图 (7)输出结果仿真 (8)2.4 FIR高通滤波器 (8)详细设计过程 (8)程序流程图 (9)输出结果仿真 (9)3 IIR滤波器的分析与设计 (10)双线性变换法设计IIR滤波器 (10)3.2 IIR低通滤波器 (11)详细设计过程 (11)程序流程图 (12)输出结果仿真 (13)3.3 IIR带通滤波器 (13)详细设计过程 (13)程序流程图 (14)输出结果仿真 (15)3.4 IIR高通滤波器 (15)详细设计过程 (15)程序流程图 (16)输出结果仿真 (17)4 声音信号的滤波 (18)对信号进行滤波的流程 (18)对信号进行滤波的仿真 (18)滤波前后的时域对比 (18)滤波前后的频域对比 (20)5 图形用户界面GUI (21)5.1 GUI简介 (21)5.2 GUIDE及其组成部分 (21)基于滤波器应用的GUI设计 (21)6 总结 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 MATLAB简介1.1 MATLAB的概况MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学，工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C、FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多。
利用matlab处理语音信号及滤波
数字信号处理课程设计摘要：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学科，是目前发展最为迅速的学科之一，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手段，所以对其的研究更显得尤为重要。
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成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。
这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！本设计要求自己录制一段自己的语音后，在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波形和频谱图。
再在Matlab中分别设计不同形式的FIR数字滤波器。
之后对采集的语音信号经过不同的滤波器（低通、高通、带通）后，观察不同的波形，并进行时域和频谱的分析。
对比处理前后的时域图和频谱图，分析各种滤波器对于语音信号的影响。
最后分别收听进行滤波后的语音信号效果，做到了解在怎么样的情况下该用怎么样的滤波器。
目录1.设计内容 (4)2.设计原理 (4)2.1语音信号的时域分析 (4)2.2语音信号的频域分析 (5)3.设计过程 (5)3.1实验程序源代码 (6)3.1.1原语音信号时域、频域图 (6)3.1.2低通滤波器的设计 (6)3.1.3高通滤波器的设计 (7)3.1.4带通滤波器的设计 (8)3.1.5语音信号的回放 (9)3.2调试结果描述 (10)3.3所遇问题及结果分析 (15)3.3.1所遇主要问题 (16)3.3.2结果分析 (16)4.体会与收获 (17)5.参考文献 (17)1.设计内容：1．首先录制好一段自己的语音。
2．用Matlab分别设计好3种类型的滤波器（指标自己确定）：低通型、高通型、带通型。
3．用Matlab将语音信号进行采样，并分别将其通过所设计的3种滤波器。
4．用Matlab自带的语音返回函数收听滤波后的语音信号，分析并比较其与原语音信号的差异。
2.设计原理：语音信号时一种非平稳的时变信号，它带着各种信息。
基于MATLAB的语音信号滤波处理要点
基于MATLAB的语音信号滤波处理题目：基于MATLAB的语音信号滤波处理课程：数字信号处理学院：电气工程学院班级：学生：指导教师：二O一三年十二月目录CONTENTS摘要一、引言二、正文1.设计要求2.设计步骤3.设计内容4.简易GUI设计三、结论四、收获与心得五、附录一、引言随着Matlab仿真技术的推广，我们可以在计算机上对声音信号进行处理，甚至是模拟。
通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。
二、正文2.1 设计要求在有噪音的环境中录制语音，并设计滤波器去除噪声。
2.2 设计步骤1.分析原始信号，画出原始信号频谱图及时频图，确定滤波器类型及相关指标；2.按照类型及指标要求设计出滤波器，画出滤波器幅度和相位响应，分析该滤波器是否符合要求；3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理，画出滤波后信号的频谱图及时频图；4.对滤波前的信号进行分析比对，评估所设计滤波器性能。
2.3 设计内容1.原始信号分析分析信号的谱图可知，噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高，而人声的能量基本位于1000HZ以下。
因此，可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。
2.IIR滤波器设计用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器：①巴特沃斯滤波器fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;程序代码如下：fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100;wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');[b,a]=butter(n,wn,'s');[num,den]=bilinear(b,a,Fs);[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);②椭圆低通滤波器fp=1300;fs=1600;rs=60;rp=0.5; 程序代码如下：fp=1300;fs=1600;rs=60;rp=0.5;Fs=44100;wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'s');[b,a]=ellip(n,rp,rs,wn,'s');[num,den]=bilinear(b,a,Fs);[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);③带阻滤波器fp1=800;fp2=2300;fs1=1300;fs2=1800;rs=30;rp=0.6 fp3=2800;fp4=4000;fs3=3200;fs4=3700;rs=30;rp=0.6 程序代码如下：fp1=800;fp2=2300;fs1=1300;fs2=1800;rs=30;rp=0.6;Fs=44100; fp=[fp1,fp2];fs=[fs1,fs2];wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs));[n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');[b,a]=butter(n,wn,'stop','s');[num,den]=bilinear(b,a,Fs);[h,w]=freqz(num,den,512,Fs);fp3=2800;fp4=4000;fs3=3200;fs4=3700;rs=30;rp=0.6;Fs=44100; fp1=[fp3,fp4];fs1=[fs3,fs4];wp1=2*Fs*tan(2*pi*fp1/(2*Fs));ws1=2*Fs*tan(2*pi*fs1/(2*Fs));[n1,wn1]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');[b1,a1]=butter(n1,wn1,'stop','s');[num1,den1]=bilinear(b1,a1,Fs);[h1,w1]=freqz(num1,den1,512,Fs);3.FIR滤波器①加hamming窗n=100;fp=1000;Fs=44100;b=fir1(n,fp/(Fs/2),Hamming(n+1)); [h,w]=freqz(b,1,512,Fs);②加hanning窗n=;fp=1000;Fs=44100;b=fir1(n,fp/(Fs/2),Hanning(n+1)); [h,w]=freqz(b,1,512,Fs);③加blackman窗n=100;fp=1000;Fs=44100;b=fir1(n,fp/(Fs/2),blackman(n+1));[h,w]=freqz(b,1,512,Fs);4.滤波前后比对①巴特沃斯低通滤波器滤波后②椭圆低通滤波器滤波后③带阻滤波器④加hamming窗⑤加hanning窗⑥加blackman窗2.4简易GUI界面设计为了便于操作和演示，设计了如下的简易GUI界面。
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的语音信号滤波处理
摘要随着计算机和信息科学的飞速发展，信号处理逐渐发展成为一门独立的学科，成为信息科学的重要组成部分，在语音处理、雷达、图像处理、通信、生物医学工程等众多领域中得到广泛应用。
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学科。
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。
本文简要介绍了语音信号采集和分析以及语音信号的特征与分析方法，并在采集语音信号后，在Matlab软件平台上进行频谱分析，并对所采集的语音信号加入噪声，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。
利用Matlab来读入语音信号，将它赋给某一向量，再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对他进行滤波，然后可以通过sound命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音的变化。
关键词：Matlab 语音信号FFT变换滤波器通信13-3班崔红梅目录摘要............................................................................................................................................ Ι1 绪论.. (1)1.1 选题背景及意义 (1)1.2 设计内容 (1)1.3 设计流程图 (2)1.4 Matlab简介 (2)1.4.1 Matlab的主要功能 (3)1.4.2 Matlab的优势 (3)1.4.3 Matlab语言的特点 (3)2 语音信号分析 (4)2.1 语音信号的采样理论 (4)2.1.1 采样频率 (4)2.1.2 采样位数 (4)2.2 语音信号的采集 (5)2.3 语音信号的时域分析 (5)2.3.1 短时能量 (6)2.4 语音信号的频域分析 (7)2.4.1 快速傅里叶算法 (7)2.4.2 FFT的Matlab实现 (7)2.4.3 语音信号的频谱 (7)2.5 语音信号的加噪处理及频谱分析 (8)3 滤波器的设计 (9)3.1 滤波器的设计原理 (9)3.2.1 FIR数字滤波器 (9)3.2.2 IIR数字滤波器 (10)3.3 理想低通、高通的线性相位数字滤波器的表达方式 (11)3.4 用窗函数设计FIR滤波器 (12)3.4.1 窗函数 (13)3.4.2 窗函数设计法的性能分析 (13)3.5 用双线性变换法设计IIR滤波器 (14)4 语音信号的滤波 (16)4.1 语音信号滤波的目的 (17)4.2 语音信号的滤波测试 (17)4.3 加噪语音信号的滤波处理 (18)5 心得体会 (19)参考文献 (20)附录 (21)基于Matlab的语音信号滤波处理1 绪论语音信号的采集与分析技术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多门学科紧密联系，同时也是一门涉及面很广的交叉学科。
使用MATLAB进行语音信号处理的技巧
使用MATLAB进行语音信号处理的技巧语音信号处理是一门涉及声音的数字信号处理领域，它可以应用于语音识别、语音合成、音频压缩等多个领域。
MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助我们进行语音信号处理。
本文将介绍一些使用MATLAB进行语音信号处理的技巧。
一、语音信号的读取和播放在MATLAB中，我们可以使用`audioread`函数读取音频文件，该函数将音频文件转换为一个向量，每个元素代表一个采样点的数值。
例如，我们可以使用以下代码读取一个名为"speech.wav"的音频文件：```matlab[x, fs] = audioread('speech.wav');```其中，`x`是音频信号的向量，`fs`是采样率。
读取后的音频信号可以使用`sound`函数进行播放：```matlabsound(x, fs);```二、语音信号的可视化在进行语音信号处理之前，我们通常需要对信号进行可视化，以便更好地了解信号的特征。
MATLAB提供了多种绘图函数，可以用于绘制语音信号的波形图、频谱图等。
绘制语音信号的波形图可以使用`plot`函数：t = (0:length(x)-1)/fs;plot(t, x);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Speech Waveform');```绘制语音信号的频谱图可以使用`spectrogram`函数：```matlabspectrogram(x, 256, 128, 256, fs, 'yaxis');title('Speech Spectrogram');```三、语音信号的预处理在进行语音信号处理之前，通常需要对信号进行预处理，以去除噪声、增强语音特征等。
MATLAB提供了一些函数和工具箱，可以帮助我们进行语音信号的预处理。
基于MATLAB的语音信号分析及滤波
目录1 MATLAB简介 (1)1.1 MATLAB的概况 (1)1.2 MATLAB产生的历史背景 (1)1.3 MATLAB的语言特点 (2)1.4 MATLAB界面介绍 (2)1.4.1工作环境窗口 (2)1.4.2当前路径窗口 (3)2 FIR滤波器的分析与设计 (4)2.1窗函数法设计FIR滤波器 (4)2.2 FIR低通滤波器 (5)2.2.1详细设计过程 (5)2.2.2程序流程图 (5)2.2.3输出结果仿真 (6)2.3 FIR带通滤波器 (6)2.3.1详细设计过程 (7)2.3.2程序流程图 (7)2.3.3输出结果仿真 (8)2.4 FIR高通滤波器 (8)2.4.1详细设计过程 (8)2.4.2程序流程图 (9)2.4.3输出结果仿真 (9)3 IIR滤波器的分析与设计 (10)3.1双线性变换法设计IIR滤波器 (10)3.2 IIR低通滤波器 (11)3.2.1详细设计过程 (11)3.2.2程序流程图 (12)3.2.3输出结果仿真 (13)3.3 IIR带通滤波器 (13)3.3.1详细设计过程 (13)3.3.2程序流程图 (14)3.3.3输出结果仿真 (15)3.4 IIR高通滤波器 (15)3.4.1详细设计过程 (15)3.4.2程序流程图 (16)3.4.3输出结果仿真 (17)4 声音信号的滤波 (18)4.1对信号进行滤波的流程 (18)4.2对信号进行滤波的仿真 (18)4.2.1滤波前后的时域对比 (18)4.2.2滤波前后的频域对比 (20)5 图形用户界面GUI (21)5.1 GUI简介 (21)5.2 GUIDE及其组成部分 (21)5.3基于滤波器应用的GUI设计 (22)6 总结 (23)参考文献 (24)附录 (25)1 MATLAB简介1.1 MATLAB的概况MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
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CHANGZHOU INSTITUTE OF TECHNOLOGY课程报告题目：基于MATLAB的语音信号分析及滤波二级学院：计算机信息工程学院专业：通信工程班级：12通信一学生姓名：赵红梅学号：12030735指导教师：何松职称：讲师评阅教师：何松职称：讲师2015 年7 月计算机信息工程学院课程实习说明书基于MATLAB的语音信号分析及滤波摘要本课题用微软录音机采集了一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。
应用MATLAB平台对语音信号加入了噪声，按给定滤波器的性能指标，采用窗函数或双线性变换设计滤波器，设计数字滤波器并用窗函数法，画出滤波器的频率响应，然后用自己设计的滤波器对采集语音信号进行滤波处理，画出滤波后信号的时域波形和频谱。
然后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放加噪语音信号和去噪语音信号，分析信号的变化，回放语音信号；最后，用MATLAB设计一信号处理系统界面。
本次课程设计的目的是更好地了解信号滤波的过程。
关键词：语音信号；频域特性; 时域特性; 滤波器AbstractVOICE SIGNAL ANALYSIS AND FILTERING BASED ON THEMATLABAbstractThis topic use Microsoft recorder collect a voice signal,do analysis on the time domain and frequency spectrum, analyze the characteristics of voice ing MATLAB platform to add the noise into the voice signal。
Following a given performance index of the filter and using window function or bilinear transformation to design filter,design the Digital filter .Take advantage of window function method to draw the Frequency response of the filter,then use the filter designed by our own to cope with the voice signal and draw the time domain waveform and spectrum of filtered signal.The time and frequency domain characteristics of the original voice signal and later voice signal are compared.Playing back of noisy voice signal and noise signal, analyzing the signal changes,then play back voice signal.At last,design a signal processing system interface with MATLAB platform.The purpose of this topic is to learn the process of signal filtering.Keywords:voice signal;frequency domain characteristics;time domain characteristics;filter目录第1章绪论 (1)第2章课程设计内容和要求 (2)2.1 设计内容 (2)2.2 设计要求 (2)第3章课程设计的具体实现 (2)3.1 语音信号的采集 (2)3.2 语音信号的时频分析与频谱分析 (2)3.3 语音信号加噪 (4)3.4 设计FIR数字滤波器 (6)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (7)3.6 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (9)3.7回放语音信号 (10)3.8设计系统界面 (11)3.8.1 系统界面设计工具——GUI概述 (11)3.8.2 界面设计及使用说明 (11)小结 (12)参考文献 (14)第1章绪论数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。
它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。
具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。
数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。
随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。
数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。
数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。
FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能用较高的阶数达到高的选择性。
FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。
FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。
FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带（或多阻带）滤波器等优点收到人们的青睐。
IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。
IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。
同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。
随着MATLAB 软件及信号处理工具箱的不断完善，MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的基础软件。
它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真，极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。
第2章课程设计内容和要求2.1 设计内容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设计一信号处理系统界面。
2.2 设计要求1.完成语音信号的采集，利用windows自带的录音机或其他软件，录制一段语音，时间在1s以内（建议用自己的姓名，如“我叫****”）；2.进行语音信号的频谱分析；3.进行数字滤波器的设计，滤波器的性能指标可以根据实际情况作调整, 要求用窗函数法数字滤波器；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，并对设计结果进行独立思考和分析；6.在基本要求的基础上,可以根据个人对该课程设计的理解,添加一些新的内容,如设计系统人机对话界面等。
第3章课程设计的具体实现3.1 语音信号的采集利用PC机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。
将语音信号保存入计算机中。
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。
3.2 语音信号的时频分析与频谱分析利用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。
程序如下：[y,Fs,Nbits]=wavread('C:\Users\idea-pad\Desktop\REC004.wav'); sound(y,Fs)n=length(y)y_p=fft(y,n);f=Fs*(0:n/2-1)/n;figure(1)subplot(2,1,1);plot(y);title('原始语音信号时域波形');xlabel('时间轴(s)')ylabel('幅度(A)')subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_p(1:n/2)));axis([0 20000 0 150]);title('原始语音信号频谱图');xlabel('频率HZ');ylabel('频率幅度');如图3-1：图3-1 原始语音信号时域波形和频谱图3.3 语音信号加噪在本次课程设计中，我们是利用MATLAB中的函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。
在这里，我们选用正弦函数。
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('C:\Users\idea-pad\Desktop\REC004.wav');n=1000t=(0:n-1)/100000;f=Fs*(0:n/2-1)/n;y1=10*sin(2*pi*2000*t);y2=fft(y1,n);subplot(2,1,1);plot(y1); %噪声信号的时域波形图title('噪声信号时域波形图');xlabel('时间轴(s)');ylabel('幅度(A)');subplot(2,1,2);plot(f,abs(y2(1:n/2)));title('噪声信号频谱图');xlabel('频率（HZ）');ylabel('频率幅度');设计语音信号加噪后的时域波形和频谱图的程序如下：y=wavread('C:\Users\idea-pad\Desktop\REC004.wav');L=length(y);t=(0:L-1)/8000;A=10;f=4000;d=[A*sin(f*pi*t)]';y_z=y+d;sound(y_z,Fs);n=length(y);y_zp=fft(y_z,n);f=Fs*(0:n/2-1)/n;figure(2);Subplot(2,1,1);plot(y_z);axis([0 130 -15 15]);title ('加噪语音信号的时域波形');xlabel('时间轴');ylabel('幅度(A)');subplot(2,1,2);plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));axis([0 20000 0 2000]);title('加噪语音信号频谱图');xlabel('频率(HZ)');ylabel('频率幅度');结果如图3-2和3-3：图3-2 噪声信号的时域波形和频谱图图3-3 加躁语音信号时域波形和频谱图3.4 设计FIR数字滤波器IIR滤波器和FIR滤波器的设计方法完全不同。