DSP基于Matlab的语音信号处理(代码)
基于matlab的dsp实现
数字信号处理（Digital Signal Processing——DSP）是一 门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。DSP 包 括两重含义数字信号处理技术（Digital Signal Processing）和 数字信号处理器（Digital Signal Processor） 。 随着微电子技术、 信息技术和计算机技术的迅猛发展，数字信号处理技术应运 而生，发展迅速，并且日趋完善和成熟。数字信号处理已成 为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 用电器众多领域获得了广泛应用。数字信号处理器（DSP)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、滤波、增强、压缩、估值和识别等加工处理，借以 达到提取信息和便于应用的目的，其应用范围涉及几乎所有 的工程技术领域。
8.实验总结
通过这次的实验使我懂得了理论与实际相结合的重要性， 只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践 相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从 而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在实验过程 中遇到问题， 可以说是困难重重， 也发现了自己的不足之处， 对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢靠，通 过此次实验，让自己学到了许多东西，在此感谢老师的教导 和其他同学的无私帮助。
一．实验目的
1）学习 DSP 系统的构成及软件设计方法，编写 DSP 程序， 掌握 CCS 软件的调试方法。 2）掌握直方图统计的原理和程序设计方法。
二．实验设备
1）PC 机一台，操作系统为 Windows7，为了兼容性考虑，我 们在计算机上安装 VMware Workstation 虚拟机软件，并虚拟 WindowsXP 系统环境，以达到实验要求。 2）在虚拟 WindowsXP 系统下安装 CCS5000 及 MATLAB 仿真 软件。
DSP课程设计报告--基于MATLAB的语音信号的频谱分析
DSP课程设计——基于MATLAB的声音信号频谱分析1．课程设计目的综合运用数学信号处理的理论知识进行语音信号的频谱分析，通过理论推导得出相应结论，再利用MA TLAB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。
2．理解设计基本要求1)熟悉离散信号和系统的时域特性。
2)熟悉线性卷积和相关的计算编程方法。
3)掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列傅里叶变换对离散信号、系统和系统的响应进行频域分析。
4)学会MATLAB的使用，掌握MA TLAB的程序设计方法。
5)利用MATLAB对wav文件进行频谱分析。
6)分别用不同的滤波器对加噪语音信号进行滤波，选择最佳滤波器。
3．课程设计内容选择一个wav文件作为分析的对象，或录制一段语音信号，对其进行频谱分析，分别对加噪前后的语音信号进行频谱分析，再通过不同滤波器根据信号的频谱特点重构语音信号，选出最佳滤波方案。
4．课程设计实现步骤(1)语音信号的获取选择一个wav文件作为分析的对象，可以利用Windows下的录音机或其他软件，录制一段自己的话音，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]表示读取的值从N1点到N2点的值。
sound(y); 用于对声音的回放。
向量y则就代表了一个信号，也即一个复杂的“函数表达式”，也可以说像处理一个信号的表达式一样处理这个声音信号。
下面是语音信号在MATLAB中的语言程序，它实现了语音的读入与打开，并绘出了语音信号时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变化，得到信号的频谱特性。
在频谱特性中分析最大值的位置（可能有几个），它代表的频率和时域的采样时间有关，相邻的两点之间的距离为。
其中，N是离散傅里叶变换用的点数，是采样的时间，前面在读取wav文件时得到了采样频率。
DSP基于Matlab的语音信号处理(代码)
数字信号处理2.1.2 采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。
这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。
2.1.3 采样位数与采样频率采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。
采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。
采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。
无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。
每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。
采样位数越多则捕捉到的信号越精确。
对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。
显然采样率越高，计算机摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。
2.2 语音信号的分析及处理方法2.2.1 语音的打开在matlab平台下，利用wavread进行语音采集, 得到语音的分辨率、采样率以频率特性。
2.2.2 语音信号的频谱分析画出语音信号的时域波形，利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
2.2.3产生噪声信号利用matlab产生固定频率的交流噪声，并加到语音信号中去，得到被污染的语音信号，并播放语音信号，利用函数fft对噪声进行快速傅里叶变换，得到噪声的频谱特性。
2.2.4 数字滤波器设计原理数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，与模拟滤波相比，它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。
MATLAB用于语音信号的处理[1]
![MATLAB用于语音信号的处理[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/e72bab7e168884868762d63f.png)
MATLAB用于语音信号的处理一．设计目的通过该设计，要求对语音信号的采集、处理、传输、显示、和存储等有一个系统的掌握和理解。
理解信号采样频率的概念，掌握对语音信号进行时域和频域分析方法，了解滤波器的概念及原理。
二．设计内容1．语音信号的采集2．语音信号的频谱分析3．设计数字滤波器4．用滤波器对信号进行滤波5．分析滤波后得到的语音信号的频谱，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6．回放语音信号三．总体方案设计1．利用Windows下的录音机或其他软件，录制一段语音信号，时间控制在1s左右，然后再MATLAB软件平台下，利用函数wavread对录制的语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
MATLAB函数：Wavread功能对语音信号进行采样，wavread函数的格式为：[y,fs,bits]=wavread('d:\kugou\2.wav',[n1,n2]),返回文件中语音信号从n1到n2之间的样本。
2．先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
MATLAB函数：fft功能是实现快速傅里叶变换，fft函数的格式为：y=fft(y),返回向量x的不连续fourier变换。
3．根据低通滤波器的性能指标设计出滤波器。
MATLAB函数：Ellipord功能是要求低通滤波器的参数，ellipord函数的格式为：[N,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs)，返回设计滤波器的阶数和截止频率。
Ellip功能是设计IIR滤波器，ellip函数的格式为：[b,a]=ellip(N,Rp,Rs,Wn)，返回设计滤波器的低通滤波器的参数。
4．用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波。
MATLAB函数：filter功能对信号进行滤波，filter函数的格式为：y=filter(b,a,x),由给定的滤波器对x进行滤波。
基于MATLAB和DSP的语音信号处理课程的建设
第28卷 第4期2006年8月电气电子教学学报J OU RNAL OF EEEVol.28 No.4Aug.2006基于MAT LAB和DSP的语音信号处理课程的建设刘庆华,陈紫强(桂林电子科技大学 通信与信息工程系,广西桂林541004)①摘 要:语音信号处理课程的主要内容包括语音信号的分析方法及其应用。
为了帮助学生理解与掌握课程中的基本原理和基本分析方法,具有设计开发应用通信语音系统的基本能力,本文在介绍语音信号处理课程的内容和特点的基础上,结合MA TLAB软件和数字信号处理器DSP硬件平台,提出了基于MA TLAB和DSP进行语音信号处理课程建设的途径,并阐述了理论教学和实践教学的一些具体做法及实例。
结果表明取得了良好的教学效果。
关键词:语音信号处理;理论教学;实践教学;MA TLAB;DSP中图分类号:TN912;G6421423 文献标识码:A 文章编号:1008-0686(2006)04-0026-03The Construction of the Speech Signal Processing CourseB ased on MAT LAB and DSPL IU Q ing2hua,CHEN Zi2qiang(Depart ment of Communication&I nf ormation Engineering,GuiL in Universit y of Elect ronic Technolog y,Guilin541004,China)Abstract:Speech signal processing course includes t he processing met hod and application of speech signal. In t his paper,in order to help st udent s comprehend t he basic t heory and processing met hod of speech sig2 nal,and enhance t he ability of design and exploit t he system of communicative speech,t he app roach of t he speech signal p rocessing course const ruction is p roposed based on t he MA TL AB software and DSP hard2 ware platform,same examples in t he t heory and experiment teaching are given.The good teaching effect is acquired in t he p ractice.K eyw ords:speech signal processing;t heory teaching;experiment teaching;MA TLAB;DSP0 引言“语音信号处理”课程是我校本科电子信息工程专业四年级的专业课程,主要学习语音信号处理的原理、重要应用以及最新研究动态,具体内容包括语音时频分析、语音的生成模型、语音编码、语音增强、语音识别、语音合成等技术,这些技术已经广泛用于各种通信和人工智能中,并且与通信和信息类本科毕业生的就业方向息息相关。
使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧
使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧声音信号处理是一门重要的领域，它涵盖了音频合成、语音识别、音频修复等多个应用方向。
Matlab是一款功能强大的数学软件，也可以用于声音信号处理。
本文将介绍使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧，包括声音读取、时域分析、频域分析、滤波和音频合成等内容。
1. 声音读取首先，我们需要将声音文件读取到Matlab中进行处理。
Matlab提供了`audioread`函数用于读取声音文件。
例如，我们可以使用以下代码读取一个wav格式的声音文件：```matlab[y, Fs] = audioread('sound.wav');```其中，`y`是声音信号的向量，每个元素代表一个采样点的数值；`Fs`是采样率，即每秒采样的次数。
通过这个函数，我们可以将声音文件以数字信号的形式加载到Matlab中进行后续处理。
2. 时域分析在声音信号处理中，常常需要对声音信号在时域上进行分析。
我们可以使用Matlab的绘图函数来展示声音信号的波形。
例如，以下代码可以绘制声音信号的波形图：```matlabt = (0:length(y)-1)/Fs;plot(t, y);xlabel('Time(s)');ylabel('Amplitude');title('Sound waveform');```这段代码中，`t`是时间轴，通过除以采样率，我们可以得到每个采样点对应的时间。
`plot`函数用于绘制声音信号的波形图，横轴表示时间，纵轴表示振幅。
通过这种方式，我们可以直观地观察声音信号的时域特征。
3. 频域分析除了时域分析，频域分析也是声音信号处理中常用的方法。
通过对声音信号进行傅里叶变换，我们可以得到声音信号在频域上的表示。
Matlab提供了`fft`函数用于进行傅里叶变换。
以下代码可以绘制声音信号的频谱图：```matlabN = length(y);f = (-N/2:N/2-1)/N*Fs;Y = fftshift(fft(y));plot(f, abs(Y));xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude');title('Sound spectrum');```在这段代码中，`N`是声音信号的长度，`f`是频率轴，通过调整`f`的取值范围可以实现将零频移动到中心位置。
一种基于Matlab的DSP调试及直接代码生成方法.
一种基于Matlab的DSP调试及直接代码生成方法Matlab作为一种有效的信号处理工具，已经渗透到DSP的设计当中。
开发者在将一个新的数字信号处理算法应用于实际前，一般是先用Matlab进行模拟验证，当模拟结果满意时再把算法修改成C或DSP汇编语言通过CCS在目标DSP 上实现，并比较实际应用与模拟的结果以发现误差，如此反复进行。
在较新版本的Matlab(6.0以上)中提供了Matlab与DSP的统一集成环境后，众多学者对Matlab环境下的DSP调试进行了研究。
文献[2-4]从CCSLink的角度出发，对MatlMatlab作为一种有效的信号处理工具，已经渗透到DSP的设计当中。
开发者在将一个新的数字信号处理算法应用于实际前，一般是先用Matlab进行模拟验证，当模拟结果满意时再把算法修改成C或DSP汇编语言通过CCS在目标DSP 上实现，并比较实际应用与模拟的结果以发现误差，如此反复进行。
在较新版本的Matlab(6.0以上)中提供了Matlab与DSP的统一集成环境后，众多学者对Matlab环境下的DSP调试进行了研究。
文献[2-4]从CCSLink的角度出发，对Matlab环境下的DSP调试进行了原理及思路上的阐述，但均未涉及到直接代码生成。
本文在介绍CCSLink的连接对象、嵌入式对象和RTDX对象的基础上，详细阐述Simulink环境下的直接代码生成。
1 CCSLink及ET TIC2000概述Matlab具有强大的分析、计算和可视化功能，但处理速度慢；DSP具有快速的信号处理能力，但是其CCS的编译环境中数据可编辑和分析能力不如Matlab；而MathWorks公司和TI公司联合开发的Matlab Linkfor CCS Development Tools(CCSLink)和EmbeddedTarget for the TI TMS320C2000 DSPPlatform(ETTIC2000)，CCSLink提供了Matlab和CCS的接口，能把Matlab和TI CCS及目标DSP连接起来。
MATLAB课程设计---基于MATLAB的语音信号处理
MATLAB课程设计---基于MATLAB的语音信号处理武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书课程设计任务书学生姓名:陈欢专业班级: 通信0902班指导教师:徐文君工作单位: 信息工程学院题目: 基于MATLAB的语音信号处理设计任务与要求:1、Matlab的基本运算(1) 极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程;(2) 矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算;2、基于MATLAB的语音信号处理(1)完成语音信号的采集，利用windows自带的录音机或其他软件，录制一段午语音，时间在1s以内，并对信号进行采样，画出采样信号的时域和频域波、(2)要求用窗函数法和双线性变换法设计三种数字滤波器(3)用设计好滤波器的对语音信号进行滤波处理，画出处理后的时域和频域波形。
(4)对滤波前后的语音信号频谱进行对比，并对设计结果进行分析。
参考文献:1、易克初，田斌，付强.语音信号处理.北京:国防工业出版社，2000年2、贾永红.数字图像处理.武汉大学出版社，2003年9月时间安排:第16周安排任务，分组。
第17周设计仿真，撰写报告。
第18周完成设计，提交报告，答辩。
指导教师签名: 2011 年月日系主任(或责任教师)签名: 2011 年月日1武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书目录摘要 ..................................................................... .. (1)ABSTRACT ........................................................... ................................................... 2 1 课程设计的基本原理 ..................................................................... ...................... 3 1.1 设计要求 ..................................................................... .. (3)1.1.1 采用MATLAB基本运算如下 (3)1.1.2 基于MATLAB的语音信号处理 (3)1.2.Matlab的基本运算 ..................................................................... .. (4)1.2.1极限的计算 ..................................................................... . (4)1.2.2微分的计算 ..................................................................... . (4)1.2.3积分的计算 ..................................................................... . (5)1.2.4 级数的计算 ..................................................................... (5)1.2.5 求解代数方程 ..................................................................... (5)1.2.6 求解常微分方程 ..................................................................... .. (6)1.2.7 矩阵的基本运算 ..................................................................... .. (6)1.2.8 多项式的基本运算 ..................................................................... ....... 6 1.3 语音信号的录入与打开 ..................................................................... ......... 8 1.4 时域信号的FFT分析 ..................................................................... ............ 8 1.5 数字滤波器设计原理 ..................................................................... . (8)1.5.1 用窗函数法设计FIR滤波器 (9)1.5.2 用双线性变换法设计IIR数字滤波器 (9)2 语音信号分析和处理过程 ..................................................................... ..............10 2.1 语音信号的采集 ..................................................................... ...................10 2.2 窗函数法设计 ..................................................................... .. (11)2.2.1窗函数法低通滤波器 ..................................................................... (11)2.2.2 窗函数法高通滤波器 ..................................................................... ..142.2.3 窗函数法带通滤波器 ..................................................................... ..15 2.3双极性变换法设计 ..................................................................... . (16)2.3.1 双极性变换法设计低通滤波器 (18)2.3.2 双极性变换法设计高通滤波器 (20)2.3.3 双极性变换法设计带通滤波器 (24)2.4 结果分析 ..................................................................... ...............................26 3 总结 ..................................................................... ................................................27 参考文献 ..................................................................... .. (28)2武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书摘要MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2)
(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2) 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(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2)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。
数字信号处理(DSP)课程设计—利用Matlab实现对三种音频信号的采样和分析
数字信号处理课程设计报告姓名：蒲钇霖学号：201021030619学院：微固利用Matlab实现对三种音频信号的采样和分析一、前言：数字信号处理（Digital Signal Processing,简称DSP）是一门涉及许多方面而又广泛应用于很多领域的学科。
它是一种使用数学手段转换或提取信息，来处理现实信号的方法。
随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理技术得到了迅速的发展，已经成为了一个极其重要的研究领域。
本次课程设计可以算是对于数字信号处理技术一个基础的应用实例，主要是通过Matlab软件对现实中的音频信号进行采样以及分析研究。
二、设计目的：通过此次课程设计，让我们能够更好地巩固和运用在数字信号课程中学习到的理论知识和实验方法，加强我们将理论知识化为实践技巧的能力，主要是熟悉和学习如何使用Matlab对信号进行采集、截取、显示、存储和分析。
在这过程中同时培养我们发现问题、分析问题以及解决问题的能力。
三、主要内容：这次课程设计将对三种音频信号进行分析研究与相互比较，其中的两种信号是用Matlab软件来录制的一段自己发出的声音和用汤匙敲击不锈钢杯的声音，然后再截取出它们的有效部分。
另一种是从电脑里找的Windows XP的开机启动声音。
完成这三种信号的采集工作之后，就分别用音频分析软件spectrogram和Matlab两种手段对它们进行分析研究和相互比较，得出相应的结论，从而完成课程设计的任务。
四、设计步骤：1．采集声音信号Windows XP开机启动的声音可直接由电脑中找出，这里主要是采集自己发出的声音和汤匙敲击不锈钢杯的声音。
一般来说，我们采集声音信号最简便的方法就是直接使用Windows自带的录音器。
但为了帮助学习Matlab，这里我们使用该软件来进行声音的录制。
下面就是录制自己发出的声音的一段程序（参照了网上查找的一个例子）：>>fs=8000;>>channel=1;>>t=3;>>fprintf('按任意键后开始 %d秒录音：',t);pause;>>fprintf('录音中...');>>x=wavrecord(t*fs,fs,channel,'double');>>fprintf('录音结束\n');>>wavwrite(x,fs,'C:\Program Files\MATLAB\R2007a\work\UESTC.wav')>>fprintf('按任意键后回放:');pause>>wavplay(x,fs);这里不同于一般的命令操作方式，而是采用的编程操作方式。
基于MATLAB的语音信号的处理
第一章语音信号的特点与采集第一节语音信号采集的介绍在Matlab环境中,主要可以通过以下几种方法驱动声卡，采集语音信号:1．将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备（声卡）。
操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。
2．调用wavrecord功能函数采集语音信号。
wavrecord功能函数只适用于windows95/98/N平台，它使用windows声音输入设备录制声音。
函数调用方式：wavrecord（N，fs，ch，nbits）； N：采集的样本数据量； fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为11025Hz； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； nbits：每个样本的位数（或称解析度），‘double’、‘single’或‘int16’为16位，‘uint8’为8位；3．运用audiorecorder对象采集语音信号audiorecorder（fs，nbits，ch）可以创设一个audiorecorder对象。
fs：样本采集频率，为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一，默认值为8000Hz； nbits：每个样本的位数，8位或16位，默认值为8位； ch：样本采集通道，1为单声道，2为双声道，默认值为1（单声道）； audiorecorder对象创设后，就可以进行相应的录音、暂停、停止、播放以及数据读取等操作。
第二节语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现，语音信号主要有下面两个特点：①在频域内，语音信号的频谱分量主要集中在300～3400Hz 的范围内。
利用这个特点，可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出，然后按8kHz 的采样率对语音信号进行采样，就可以得到离散的语音信号。
基于matlab的语音信号处理程序
wavefile='a.wav';[y,fs,nbits]=wavread(wavefile);%读取信号，采样率和采样位数[10000,19999] sound(y,fs,nbits)fs %采样频率这里每秒22050，发现采样频率为音频信号的典型值22050Hz nbitsY=fft(y,1024);%数据点数whos yfigure(1),subplot(2,1,1),plot(y);title('原始信号波形');grid onsubplot(2,1,2),plot(abs(Y));title('原始信号频谱'); grid on%横坐标频率，纵坐标振幅%subplot(3,1,3),plot(angle(Y));title('原始信号相位');grid on%双线性变换法设计的低通滤波器fp=1000;%fp为通带频率fc=1200;%fc为阻带起始频率As=100;%As-阻带最小衰减(dB);Ap=1;%Ap-通带波纹(dB);fs1=fs;wp=2*fp/fs1;%wp-椭圆滤波器通带截止角频率;wc=2*fc/fs1;%Ws-椭圆滤波器阻带起始角频率;[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);%n-椭圆滤波器最小阶数;[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);%返回长度为n+1的滤波器系数行向量b和a, b为分子a 为分母figure(2),freqz(b,a,512,fs1); %数字滤波器的频率响应函数，512表示选取单位圆的上半圆等间距的N个点作为频响输出;x=filter(b,a,y);%一维数字滤波器，y2为滤波前输入，x为滤波结果序列X=fft(x,1024);figure(3),subplot(2,1,1),plot(x);title('低通滤波后信号波形');grid onsubplot(2,1,2),plot(abs(X));title('低通滤波后信号频谱');grid onsound(x,fs);%分析图形，比较滤波前后时域波形和频域频谱。
MATLAB语音信号处理
基于MATLAB的语音信号采集与处理一、实验的目的和要求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。
数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。
2. 本题目的意义本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》，学会运用MATLAB 的信号处理功能，采集语音信号，并对语音信号进行滤波及变换处理，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。
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语音信号处理（语音信号处理的综合仿真）
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于MATLAB语音信号处理(语音信号处理的综合仿真)摘要：针对目前在嘈杂的环境中手机接听电话时人声不清楚的缺点，本文介绍了一个基于MATLAB的算法来对语音信号进行处理。
该算法通过计算机录音系统来实现对语音信号的采集，并且利用MATLAB的计算和信号处理能力进行频谱分析和设计滤波器，最终通过仿真得到滤波前后的波形，从而达到保留语音信号中的大部分人声并且滤除掉嘈杂噪声的目的。
仿真实验表明，采用低通滤波器保留人声的效果显著，失真较少。
本算法具有操作简单，运行速度快等优点。
关键词：语音信号；MATLAB；滤波；低通；噪声Speech Signal Processing Based on MATLAB1 / 17Abstract: At present, in view of the shortcomings of that the voice is not clear when people answering the phone in a noisy environment, this paper introduces a algorithm for speech signal processing based on MATLAB. The algorithm realizes the acquisition of the speech signal through a computer recording system. And the software can realize the capabilities of frequency spectrum analysis and filter design by the use of calculation and signal processing capabilities of MATLAB. Finally it can get the waveform before and after filtering through the simulation. So that we can retain most of the voices in the speech signal and at the same time remove noisy noise through filter. Simulation results show that the low pass filter has a remarkable effect of keeping voices and the distortion is little. This algorithm has the advantages of simple to operate and fast.Key Words: Speech signal; MATLAB; Filtering; Low pass; Noise目录---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 摘要1引言11.研究意义及研究现状21.1研究意义21.2研究现状22. 语音信号处理的总体方案2.1 研究的主要内容本课题主要介绍的是的语音信号的简单处理，目的就是为以后在手机上的移植打下理论基础。
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。
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数字信号处理2.1.2 采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。
这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。
2.1.3 采样位数与采样频率采样位数即采样值或取样值，用来衡量声音波动变化的参数，是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。
采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。
采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标，也是选择音频接口的两个重要标准。
无论采样频率如何，理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。
每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。
采样位数越多则捕捉到的信号越精确。
对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机，44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。
显然采样率越高，计算机摄取的图片越多，对于原始音频的还原也越加精确。
2.2 语音信号的分析及处理方法2.2.1 语音的打开在matlab平台下，利用wavread进行语音采集, 得到语音的分辨率、采样率以频率特性。
2.2.2 语音信号的频谱分析画出语音信号的时域波形，利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
2.2.3产生噪声信号利用matlab产生固定频率的交流噪声，并加到语音信号中去，得到被污染的语音信号，并播放语音信号，利用函数fft对噪声进行快速傅里叶变换，得到噪声的频谱特性。
2.2.4 数字滤波器设计原理数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，与模拟滤波相比，它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。
在信号的过滤、检测和参数的估计等方面，经典数字滤波器是使用最广泛的一种线性系统。
数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进行加工处理，或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换。
2.2.5数字滤波器的设计步骤不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤：(1) 按照实际任务的要求，确定滤波器的性能指标。
(2) 用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。
根据不同的要求可以用IIR系统函数，也可以用FIR系统函数去逼近。
(3) 利用有限精度算法实现系统函数，包括结构选择、字长选择等。
2.2.6 IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较FIR:Finite Impulse response，有限冲击响应IIR:Infinite Impulse response，无限冲击响应从性能上来说，IIR滤波器传输函数的极点可位于单位圆内的任何地方，因此可用较低的阶数获得高的选择性，所用的存贮单元少，所以经济而效率高。
但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。
选择性越好，则相位非线性越严重。
相反，FIR滤波器却可以得到严格的线性相位，然而由于FIR滤波器传输函数的极点固定在原点，所以只能用较高的阶数达到高的选择性；对于同样的滤波器设计指标，FIR滤波器所要求的阶数可以比IIR滤波器高5~10倍，结果，成本较高，信号延时也较大；如果按相同的选择性和相同的线性要求来说，则IIR滤波器就必须加全通网络进行相位较正，同样要大增加滤波器的节数和复杂性。
整体来看，IIR滤波器达到同样效果阶数少，延迟小，但是有稳定性问题，非线性相位；FIR滤波器没有稳定性问题，线性相位，但阶数多，延迟大第三章图形用户界面设计3.1 图形用户界面概念图形用户界面或图形用户接口(Graphical User Interface，GUI)是指采用图形方式显示的计算机操作环境用户接口。
与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说更为简便易用。
GUIDE是Matlab提供的图形用户界面开发环境，提供了一系列用于创建图形用户界面的工具，从而简化界面布局和编程工作。
3.2 图形用户界面设计1．GUI设计模板在MATLAB主窗口中，选择File菜单中的New菜单项，再选择其中的GUI 命令，就会显示图形用户界面的设计模板。
MATLAB为GUI设计一共准备了4种模板，分别是Blank GUI(默认) 、GUI with Uicontrols(带控件对象的GUI模板) 、GUI with Axes and Menu(带坐标轴与菜单的GUI模板)与Modal Question Dialog(带模式问话对话框的GUI模板)。
当用户选择不同的模板时，在GUI设计模板界面的右边就会显示出与该模板对应的GUI图形。
2．GUI设计窗口在GUI设计模板中选中一个模板，然后单击OK按钮，就会显示GUI设计窗口。
选择不同的GUI设计模式时，在GUI设计窗口中显示的结果是不一样的。
GUI设计窗口由菜单栏、工具栏、控件工具栏以及图形对象设计区等部分组成。
GUI设计窗口的菜单栏有File、Edit、View、Layout、Tools和Help 6个菜单项，使用其中的命令可以完成图形用户界面的设计操作。
3．GUI设计窗口的基本操作在GUI设计窗口创建图形对象后，通过双击该对象，就会显示该对象的属性编辑器。
例如，创建一个Push Button对象，并设计该对象的属性值。
3.3 图形用户界面模块调试3.3.1 语音信号的读入与打开下面的一段程序是语音信号在MATLAB中的最简单表现，它实现了语音的读入打开，以及绘出了语音信号的波形频谱图。
[y,fs,nbits]=wavread(file);n = length (y) ; %求出语音信号的长度Y=fft(y,n); %傅里叶变换magX=abs(Y);angX=angle(Y);figure(1)subplot(2,2,1);plot(y);title('原始信号波形');subplot(2,2,2);plot(abs(Y));title('原始信号频谱')subplot(223);plot(magX);title('原始信号幅值');subplot(224);plot(angX);title('原始信号相位');程序运行可以听到声音，得到的结果如图3-1所示：图3-1 语音信号的读入与打开3.3.2 加噪信号n = length (y) ; %求出语音信号的长度t=[0:1/8000:2 zeros(1,23520-1)]';noise=rand(1,n);%sin函数产生噪声s=y'+noise; %语音信号加入噪声figuresubplot(2,1,1);plot(s);title('加噪语音信号的时域波形');S=fft(s); %傅里叶变换subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪语音信号的频域波形')axis([0,2000,0,1000])00.51 1.52 2.53x 105-1012加噪语音信号的时域波形02004006008001000120014001600180020005001000加噪语音信号的频域波形图3-2 噪声波形3.3.3 N 阶高通滤波器在这里，以5阶为例，其中wc 为其3dB 边缘频率,程序设计如下： x = y; %N 介高通滤波 N=5;wc=0.3;[b,a]=butter(N,wc,'high'); X=fft(x); figuresubplot(321);plot(x);title('滤波前信号的波形'); subplot(322);plot(X);title('滤波前信号的频谱'); y=filter(b,a,x); Y=fft(y);subplot(323);plot(y);title('IIR 滤波后信号的波形'); subplot(324);plot(Y);title('IIR 滤波后信号的频谱');Z=fft(z);subplot(325);plot(z);title('FIR 滤波后信号的波形'); subplot(326);plot(Z);title('FIR 滤波后信号的频谱'); 得到结果如图3-3所示：123x 105-101滤波前信号的波形-5000500010000-100001000滤波前信号的频谱123x 105-0.50.5IIR 滤波后信号的波形-100-5050100-1000100IIR 滤波后信号的频谱123x 105-0.10.1FIR 滤波后信号的波形-40-2020-50050FIR 滤波后信号的频谱图3-3 N 阶高通滤波器3.3.4 N 阶低通滤波器在这里，同样以5阶为例，其中wc 为其3dB 边缘频率，程序设计如下： x = y;%N 介低通滤波 N=5;wc=0.3;[b,a]=butter(N,wc); X=fft(x); figuresubplot(321);plot(x);title('滤波前信号的波形'); subplot(322);plot(X);title('滤波前信号的频谱');Y=fft(y);subplot(323);plot(y);title('IIR 滤波后信号的波形'); subplot(324);plot(Y);title('IIR 滤波后信号的频谱'); z=fftfilt(b,x); Z=fft(z);subplot(325);plot(z);title('FIR 滤波后信号的波形');subplot(326);plot(Z);title('FIR 滤波后信号的频谱');得到结果如图3-4所示：123x 105-0.50.5滤波前信号的波形-100-5050100-1000100滤波前信号的频谱123x 105-0.50.5IIR 滤波后信号的波形-5050100-1000100IIR 滤波后信号的频谱123x 105-0.050.05FIR 滤波后信号的波形-10-5510-20020FIR 滤波后信号的频谱图3-4 N 阶低通滤波器3.3.5 2N 阶带通滤波器2N 阶带通滤波器的设计（在这里，以10阶为例，其中wc 为其3dB 边缘频率，wc=[w1,w2],w1 wc w2），程序设计如下：x = y;%2N 介带通滤波 N=5;wc=[0.3,0.6];[b,a]=butter(N,wc); X=fft(x); figuresubplot(321);plot(x);title('滤波前信号的波形'); subplot(322);plot(X);title('滤波前信号的频谱'); y=filter(b,a,x); Y=fft(y);subplot(323);plot(y);title('IIR 滤波后信号的波形'); subplot(324);plot(Y);title('IIR 滤波后信号的频谱'); z=fftfilt(b,x); Z=fft(z);subplot(325);plot(z);title('FIR 滤波后信号的波形'); subplot(326);plot(Z);title('FIR 滤波后信号的频谱'); 得到结果如图3-5所示：123x 105-0.50.5滤波前信号的波形-5050100-1000100滤波前信号的频谱123x 105-0.20.2IIR 滤波后信号的波形-5050-50050IIR 滤波后信号的频谱123x 105-0.020.02FIR 滤波后信号的波形-10-505-505FIR 滤波后信号的频谱图3-5 带通滤波器3.4 图形用户界面制作MATLAB中图形用户界面的制作有两种方法：M文件和GUIDE，本设计采用GUIDE的方法制作GUI。