数字信号处理期末考查设计报告.doc

仲恺农业工程学院课程考查报告书数字信号处理课程考查题 目：基于 MATLAB 平台的语音信号处理院 系：自动化学院专 业 班 别：自动化 153 班姓 名： 罗高星 学 号： 201511724328 提 交 日 期：2017 年 12 月 26 日数字信号处理期末考查设计报告一、设计目的与任务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的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。本设计的目的是为了让学生综合数字信号处理和MATLAB并实现一个较为完整的小型滤波系统。通过数字信号处理过程的设计，使学生对信号的采集，处理，传输，显示，存储和分析等有一个系统的掌握和理解。巩固和运用数字信号处理课程中的理论知识和实验技能，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，培养学生发现问题，分析问题和解决问题的能力。二、基本要求1基本要求：设计一个语音信号分析和处理系统，要求学生对所采集的语音信号在MATLAB软件平台下进行频谱分析和处理；2提高要求：对所采集的语音信号叠加干扰噪声进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。3基本教学要求：每组一台电脑（附话筒和耳机），电脑安装MATLAB软件。三、设计要求本次设计最终要求提交设计说明报告，由以下各部分组成：1理论依据根据设计要求分析系统功能，掌握设计中所需的理论（采样频率，采样位数的概念，采样定理；时域信号的DFT，FFT及频谱分析；数字滤波器的设计原理和方法，各种不同性能的滤波器的性能比较），阐述设计原理。2信号采集采集语音信号，画出信号的时域波形图和频谱图。3数字滤波器设计根据语音信号的特点，设计IIR低通数字滤波器；画出数字滤波器的频率响应图。4信号处理1）利用设计的IIR数字滤波器分别对采集的信号进行滤波处理；2）在原始的语音信号3000HZ以上频段叠加白噪声，通过设计的滤波器对叠加白噪声后的语音信号处理，滤除白噪声；3）画出处理过程中所得的各种波形及频谱图。5信号分析对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析，阐明原因得出结论。4、 理论依据4.1语音信号的采集和频谱分析利用WINDOWS下的录音机，用单声道录制一段自己的声音，时间在1S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。对语音信号进行快速傅立叶变换，在一个窗口同时画出信号的时域波形图和频谱图，分析语音信号的频谱特点。4.2 设计数字滤波器低通滤波器性能指标：通带截频fp=2000HZ,采样率fs=2150HZ,通带纹Ap=1dB,阻带衰减As=50dB,采样频率为8000hz，参数可修改。4.3 用滤波器对信号进行滤波 利用自己设计的IIR数字滤波器对采集的信号进行滤波处理，在一个窗口同时画出滤波前后语音信号的波形及频谱。在MATLAB中，IIR滤波器利用filter对信号进行滤波。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析。4.4回放语音信号 对语音信号进行回放，感觉滤波前后语音信号的变化。4.5对语音信号加入噪声后的频谱分析和滤波在MATLAB软件平台下，在3000HZ以上频段产生一个白噪声，叠加到采集的原始语音信号中，在一个窗口同时画出白噪声的时域波形及频谱，在另一个窗口同时画出叠加噪声前后语音信号的波形及频谱；设计一种滤波器叠加噪声后的语音信号进行处理，滤除叠加的白噪声，在一个窗口同时画出滤波前后语音信号的波形及频谱；比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行频谱分析；对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。5、 设计内容：1理论依据（1）采样频率：采样频率（也称采样速度或者采样率）定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期采样的采样器没有规则限制。通俗的讲，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，则在单位之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。（2）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。（3）采样定理：在进行模拟/数字信号的的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max=2fmax，则采样之后的数字信号完整的保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的510倍；采样频率又称乃奎斯特定理。（4）时域信号的DFT、FFT及频谱分析：信号的频谱分析就是计算信号的傅立叶变换。连续信号与系统的傅立叶分析显然不便于直接用计算机进行计算，使其应用受到限制。而FFT是一种时域和频域均离散化的变换，适合数值计算，成为用计算机分析离散信号和系统的的有力工具。对连续信号和系统，可以通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。（5）数字信号滤波器设计原理和方法：IIR数字滤波器系统函数：其中H(z)成为N阶IIR数字滤波器系统函数。IIR滤波器设计方法有间接和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其步骤是：先设计过度模拟滤波器得到系统函数Ha（s），然后将Ha（s）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。利用有限脉冲响应（FIR）滤波器设计滤波器。有限脉冲响应滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到有严格的线性相位特性。用N表示FIR滤波器单位脉冲响应h（n）的长度，其系统函数H（z）为H（z）是z-1的N-1次多项式，它在z平面上有N-1个零点，在原点z=0处有一个N-1重极点。因此，H（z）永远稳点。稳定和线性相位是FIR滤波器最突出的优点。（6）各种不同类型滤波器的性能比较：巴特沃斯滤波器具有单调下降的幅频特性；切比罗夫滤波器的幅频特性在通带或阻带有等波纹特性，可以提高选择性；贝塞尔滤波器通带内有有较好的线性相位特性；椭圆滤波器的选择性相对前三种是最好的，但通带和阻带内均呈现等波纹幅频特性，相对特性的非线性稍重。IIR数字滤波器最大的优点是给定一组指标时，它的阶数要比相同组的FIR滤波器的低的多。IIR数字滤波器的设计方法是利用模拟滤波器成熟的理论及设计图进行设计的，因而保留了一些典型模拟滤波器的优良的幅度特性。（7）离散傅立叶变换其中WN= ，N为DFT变换空间长度。2.信号采集利用WINDOWS下的录音机，用单声道录制一段自己的声音，内容为“自动化153 28号罗高星”，时间为2S，一段wav格式的文件，把文件“28罗高星.wav”保存在C:Users罗高星Desktop数字信号处理课程考查28罗高星.wav中，以.wav格式保存，这是windows操作系统规定的声音文件保存的标准。采样频率为fs=48000Hz和采样点数为N=141312,其原语音信号的时域波形图和频谱图如下：其源程序如下:file=28罗高星.wavx1,FS,nbits=wavread(file);sound(x1,FS,nbits);figure(1)subplot(2,1,1);plot(x1);title(原语音信号的时域波形图);xlabel(时间);ylabel(幅值);N=length(x1);fx1=fft(x1,N);subplot(2,1,2);plot(abs(fx1);title(原语音信号的频谱图);xlabel(频率);ylabel(幅度);3.数字滤波器设计设计数字滤波器的任务就是寻找一个因果稳定的线性时不变系统，并使系统函数H（z）具有指定的频率特性。本实验采用MATLAB工具箱函数buttord设计数字低通IIR滤波器。由低通滤波器性能指标：通带截频fp=1500Hz,采样率fs=2150Hz,通带纹波Ap=10dB,阻带衰减As=50dB,采样频率为Fs=44100Hz，写出源程序如下：fp=1500;fs=2150;rs=50;rp=10;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); figure(2)plot(w/pi,20*log10(abs(h); xlabel(频率w/pi);ylabel(频率响应幅度/dB); title(巴特沃斯低通滤波器的频率响应图);数字滤波器的频率响应图如下：4信号处理（1）利用自己设计的IIR数字滤波器对采集的原语音信号进行滤波处理，在一个窗口同时画出滤波前后语音信号的波形及频谱图。其程序如下：fp=1500;fs=2150;rs=50;rp=10;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); file=28罗高星.wavx1,FS,nbits=wavread(file); sound(x1,FS); N1=length(x1); Y1=fft(x1,N1); f1=FS*(0:N1-1)/N1; t1=(0:N1-1)/FS; figure(3)subplot(2,2,1);plot(x1);title(过滤前信号的波形图); xlabel(时间);ylabel(幅值);subplot(2,2,2); plot(f1,abs(Y1); xlabel(频率/Hz);ylabel(幅度);title(过滤前信号的频谱); grid on;axis(0 6000 0 100) y=filter(num,den,x1); sound(y,FS);N2=length(y); Y2=fft(y,N2);f2=FS*(0:N2-1)/N2; t2=(0:N2-1)/FS;subplot(2,2,3);plot(y);title(过滤后信号的波形图); xlabel(时间);ylabel(幅值); subplot(2,2,4); plot(f2,abs(Y2); xlabel(频率/Hz);ylabel(幅度);title(过滤后信号的频谱); grid on;axis(0 6000 0 100) wavwrite(y,FS,16,y.wav); 滤波前后语音信号的波形及频谱图如下：（2） 在MATLAB软件平台下，产生一个5000HZ的白噪声，在一个窗口同时画出白噪声的时域波形及频谱如下：其源程序如下:file=28罗高星.wavx1,FS,nbits=wavread(file);sound(x1,FS); N1=length(x1); t=linspace(0,1,N1);noise=(0.3*cos(2*pi*5000*t);z=fft(noise,N1);figure(4);subplot(2,1,1);plot(noise);title(白噪声信号的波形图);xlabel(时间);ylabel(幅值); subplot(2,1,2);plot(abs(z);title(白噪声信号的频谱图);xlabel(频率/Hz);ylabel(幅度);sound(noise,FS);wavwrite(noise,FS,16,noise.wav);5000HZ的白噪声叠加到采集的原始语音信号中，在另一个窗口同时画出叠加噪声前后语音信号的时域波形及频谱图：其源程序如下:file=28罗高星.wavx1,FS,nbits=wavread(file);sound(x1,FS);N1=length(x1); fx1=fft(x1,N1); f1=FS*(0:N1-1)/N1; t1=(0:N1-1)/FS;figure(5)subplot(3,2,1);plot(x1)title(原语音信号的波形图); xlabel(时间);ylabel(幅值); subplot(3,2,2);plot(f1,abs(fx1); xlabel(频率/Hz);ylabel(幅度);title(原语音信号的频谱图);grid on;axis(0 5000 0 80) n=0:N1-1;noise=0.3*cos(2*n*pi*5000/FS); sound(noise,FS); z=fft(noise,N1);subplot(3,2,3);plot(noise);title(白噪声信号的波形图);xlabel(时间);ylabel(幅值); subplot(3,2,4);plot(abs(z);title(白噪声信号的频谱图);xlabel(频率/Hz);ylabel(幅度); grid on;axis(0 50000 0 80) hdx=x1+noise; sound(hdx,FS);M1=length(hdx); fhdx=fft(hdx);W1=2/M1*(0:M1/2-1);subplot(3,2,5);plot(hdx);title(加白噪声后信号的波形图);xlabel(时间);ylabel(幅值); subplot(3,2,6);plot(abs(fhdx);title(加白噪声后信号的频谱图);xlabel(频率/Hz);ylabel(幅度);grid on;axis(0 50000 0 80) wavwrite(hdx,FS,16,hdx.wav);设计一种滤波器叠加噪声后的语音信号进行处理，滤除叠加的白噪声，在一个窗口同时画出滤波前后语音信号的波形及频谱图：其源程序如下:file=28罗高星.wavx1,FS,nbits=wavread(file);sound(x1,FS);N1=length(x1); fx1=fft(x1,N1); f1=FS*(0:N1-1)/N1; t1=(0:N1-1)/FS;figure(6)subplot(3,2,1);plot(x1)title(原语音信号的波形图); xlabel(时间);ylabel(幅值); subplot(3,2,2);plot(f1,abs(fx1); xlabel(频率/Hz);ylabel(幅度);title(原语音信号的频谱图);grid on;axis(0 20000 0 80) n=0:N1-1;noise=0.3*cos(2*n*pi*5000/FS); hdx=x1+noise; sound(hdx,FS);M1=length(hdx); fhdx=fft(hdx);W1=2/M1*(0:M1/2-1);subplot(3,2,3);plot(hdx);title(加白噪声后信号的波形图);xlabel(时间);ylabel(幅值); subplot(3,2,4);plot(abs(fhdx);t