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基于基于 MATLABMATLAB 的语音信号采集与处理的语音信号采集与处理 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 程序 fs 22050 语音信号采样频率为 22050 x1 wavread C Documents aSettings Administrator 桌面 声音文件 wav 读取语音信号的数据 赋给变量 x1 sound 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 将 0 到 511 步长为 1 的序列的值与 fs 相乘并除以 1024 的值 赋值给 f figure 1 创建图形窗 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 x 轴的名字是 time n ylabel fuzhi n y 轴的名字是 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 创建两行一列绘图区间的第 1 个绘图区间 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 abs 是绝对值 plot 是直角坐标下线性刻度曲线 title 原始语音信号频谱 xlabel Hz ylabel 幅值 时域波形和频谱 1 图 1原始语音信号 图 2语音信号频率响应图 2 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 对加噪后的语音 进行分析 并画出其信号时域和频谱图 程序 fs 22050 x1 wavread C Documents and Settings Administrator 桌面 声音文件 wav 读取语音信号的数据 赋给变量 x1 f fs 0 511 1024 将0 到 511 步长为1 的序列的值与 fs 相乘并除以1024 的值 赋值给 f t 0 1 fs length x1 1 fs 将 0 到 x1 的长度减 1 后的值除以 fs 的值 且步长为 1 fs 的值 的序列的值 赋予 t Au 0 03 噪声幅值 d Au sin 2 pi 5500 t 所加的噪声是正弦信号 x2 x1 d 将正弦信号噪声加在语音信号上 sound x2 22050 播放语音信号 y1 fft x1 1024 对信号 y1 做 1024 点 FFT 变换 y2 fft x2 1024 对信号 y2 做 1024 点 FFT 变换 3 figure 1 创建图形窗 1 plot t x2 做加噪后的信号时域图形 绘出 t 对 x2 的线性图 title 加噪后的信号 xlabel time n x 轴的名字是 time n ylabel fuzhi n y 轴的名字是 fuzhi n figure 2 创建图形窗 2 subplot 2 1 1 创建两行一列绘图区间的第 1 个绘图区间 plot f abs y1 1 512 做原始语音信号的频谱图 title 原始语音信号频谱 xlabel Hz x 轴的名字是 time n ylabel fuzhi y 轴的名字是 fuzhi subplot 2 1 2 创建两行一列绘图区间的第 2 个绘图区间 plot f abs y2 1 512 做加噪后的语音信号的频谱图 abs 是绝对值 plot 是直角坐标下线性刻度曲线 title 加噪后的信号频谱 xlabel Hz x 轴的名字是 time n ylabel fuzhi y 轴的名字是 fuzhi 时域波形和频谱 4 图 4加噪后的信号时域图 图 5原始信号与加噪后信号频谱对比 与原始信号对比 区别 先原始信号没加噪音之前 0 到 2000 有幅值 在 4000 到 6000 之间没有幅值 但是在加 5 了噪音之后 4000 到 6000 之间出现最大幅值 12 超出正常值 如图 5 原始信号与加噪后信 号频谱对比图所示 3 设计合适的滤波器 滤除高频噪声 绘出滤波后的信号频域和时域波形 程序 用双线性变换法设计巴特沃思低通滤波器 wp 0 25 pi 通带截止频率 ws 0 3 pi 阻带截止频率 Rp 1 通带最大衰减 db Rs 15 阻带最大衰减 db 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 将模拟指标转换成数字指标 N Wn buttord wp1 ws1 Rp Rs s 选择滤波器的最小阶数 估算得到 Butterworth 低通滤波器的最小阶数 N 和 3dB 截止频率 Wc Z P K buttap N 创建 Butterworth 低通滤波器原型 Bap Aap zp2tf Z P K 将零极点增益转换为普遍分子 分母 b a lp2lp Bap Aap Wn 将普遍的分子和分母转换为以 Wn 为截止频率 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 模拟转换为数字 H W freqz bz az 求频率响应 figure 9 plot W Fs 2 pi abs H 绘制 Butterworth 低通滤波器频率响应曲线 grid 添加图格 xlabel 频率 Hz ylabel 频率响应幅度 title Butterworth f1 filter bz az z 利用上面已做好的滤波器 已 bz 和 az 为特征的 滤波器 对 x2 信号进行滤波 赋值给 f1 6 figure 10 subplot 2 1 1 创建两行一列绘图区间的第 1 绘图区间 plot t z 做加噪后的信号时域图形 title 滤波前的时域波形 subplot 2 1 2 创建两行一列绘图区间的第 2 绘图区间 plot t f1 title 滤波后的时域波形 sound f1 22050 播放语音信号 p length f1 F0 fft f1 p f 0 fs p fs s 1 p figure 11 y2 fft z 1024 对信号 y2 做 1024 点 FFT 变换 subplot 2 1 1 创建两行一列绘图区间的第 1 绘图区间 plot f abs y4 title 滤波前的频谱 xlabel Hz x 轴的名字是 Hz ylabel fuzhi y 轴的名字是 fuzhi subplot 2 1 2 F1 plot f abs F0 title 滤波后的频谱 xlabel Hz ylabel fuzhi 时域波形和频谱 7 图 6低通滤波器频率响应曲线 图 7滤波前后时域波形图 8 图 8滤波前后频谱图 与原噪音信号对比 区别 通过对比分析可知 滤波后的输出波形和原始语音加噪声信号的图形发生了一些变化 在 3000 6000Hz 之间的信号消失 出现 0 1000 和 7000 8000 之间的信号 滤波后的输出波 形明显在对应时间幅度比原语音加噪声信号的要小 而且滤波的效果也与滤波器的选择有 关 可以看出滤波器的性能差异以及参数的调节会对滤波器产生一定的影响 并且通过回放 可以发现滤波前后的声音有变化 低通滤波后 已很接近原来的声音 人耳几乎辨别不出 从频谱图中我们还可以看出声音的能量信号主要集中在低频部分 说明高频语音信号被滤 出 滤波器达到既定要求 9 参考文献 1 姚东 MAT