李国平毕业设计 (完整版)

1、兰州工业学院毕业设计（论文）题目 基于数字滤波器的语音转换 系 别 电子信息工程系 专 业 电子信息工程技术 班 级 电信10-2班 姓 名 李国平 学 号 201010101209 指导教师（职称） 马宏锋（教授） 日 期 2013年3月 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。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。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

2、、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，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。关键字：Matlab 语音信号 傅里叶变换 信号处理 语音转换 Abstract Speech signal processin

3、g is carried out by using digital signal processing technology and phonetics knowledge on speech signal processing of the emerging discipline, is the most rapid development of the information science research in the field of one of the core technology. Through the phonetic transfer information is th

4、e most important and the most effective, most commonly used and the most convenient exchange information form. Matlab language is a kind of data analysis and processing functions very powerful computer application software, it can sound file conversion for discrete data file, and then use its powerf

5、ul matrix operation capability to deal with data, such as digital filter, Fourier transform, time domain and frequency domain analysis, sound playback and various map present, its signal processing and analysis tools for speech signal analysis provides a very rich functions, use these functions can

6、be quickly and easily complete speech signal processing and analysis and signal visualization, human-computer interaction more convenient. Matlab signal processing is an important application field in. This design for now most speech processing software of content, operating inconvenience, the integ

7、rated use MATLAB7.0 GUI interface design, all kinds of function calls to realize voice signal frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface simple, the operation is simple, have certain practical application significance.Keywords: Matlab speech signal Fourier transform

8、 signal processing Voice Conversion目录第1章 前 言11.1 引言11.2 本课题的研究内容和方法11.2.1 研究内容11.2.2运行环境21.2.3 开发环境21.3 滤波器的基本概念21.3.1 滤波器的定义21.3.2 滤波器的分类31.3.3 Matlab简介3第2章 语音信号采集及分析52.1 语音的录入与打开52.2 采样位数和采样频率52.3 时域信号的FFT分析52.4 原始语音信号采样后的时域、频域分析62.5 采样后信号的FFT变换分析7第3章 语音信号处理93.1 系统基本概述93.2 系统基本要求93.3 系统框架及实现93.3.1

9、语音信号的时域分析93.3.2语音信号的频域分析103.3.3语音信号的效果显示103.4 系统初步流程图11第4章 数字滤波器设计134.1 数字滤波器的概念134.2 数字滤波器设计原理134.2.1 IIR数字滤波器设计原理134.2.2 FIR数字滤波器设计原理144.3 数字滤波器的设计方法概述144.4 数字滤波器应用前景154.5 数字滤波器的工作原理164.6 数字滤波器的分类164.7 双线性变换法设计IIR数字滤波器174.8 窗函数法设计FIR数字滤波器19第5章 语音信号的转换处理235.1 图形用户界面设计235.2 信号的采集235.3 语音信号的处理设计235.3

10、.1 语音信号的提取235.3.2 语音信号的调整255.3.2.1 语音信号的频率调整255.3.2.2 语音信号的振幅调整265.3.3 语音信号的傅里叶变换275.3.4 语音信号的滤波285.3.4.1 语音信号的低通滤波285.3.4.2 语音信号的高通滤波295.3.4.3 语音信号的带通滤波305.3.4.4 语音信号的带阻滤波315.4 语音信号的输出31结 论33参考文献34致 谢35兰州工业学院毕业设计说明书（论文）第1章 前 言1.1 引言语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代

11、手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。1.2 本课题的研究内容和方法 语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处

12、理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。 1.2.1 研究内容 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单的语音信号处理的目的。 1.2.2运行环境运行环境主要介绍了硬件环境和软件环境。硬件环境：处理器：Inter Pentium 166 MX 或更高内存：512MB或更高硬盘

13、空间：40GB或更高显卡：SVGA显示适配器软件环境：操作系统：Window 98/ME/2000/XP 1.2.3 开发环境开发环境主要介绍了本系统采用的操作系统、开发语言。(1) 操作系统：Windows XP(2) 开发环境：Matlab 7.01.3 滤波器的基本概念 1.3.1 滤波器的定义滤波器是指用来对输入信号进行滤波的硬件或软件。如果滤波器的输入，输出都是离散信号，则该滤波器的冲击响应也必然是离散的，这样的滤波器定义为数字滤波器。 数字滤波器的功能，就是把输入序列通过一定的运算变换成输出序列。数字滤波器在数字信号处理的各种应用中发挥着十分重要的作用，它是通过对抽样数据进行数学运

14、算处理来达到频域滤波的目的。数学运算通常有两种实现方式，一种是频域法，即利用FFT快速算法对输入信号进行离散傅立叶变换，分析其频谱，然后根据所希望的频率特性进行滤波，再利用傅立叶反变换快速算法恢复出时域信号，这种方法具有交好的频率选择特性和灵活性，并且由于信号频率与所希望的频谱特性是简单的相乘关系，它比计算等价的时域卷积要快的多。另一种方法是时域法，这种方法是对离散抽样数据做差分数学运算来达到滤波的目的。一般用两种方法来实现数字滤波器：一是采用通用计算机，利用计算机的存储器，运算器和控制器把滤波器所要完成的运算编成程序通过计算机来执行，也就是采用计算机软件来实现；二是设计专用的数字处理硬件。数

15、字滤波器用硬件实现的基本部件包括延时器，乘法器和加法器；用软件来实现时，它只是一段线性卷积程序。软件实现的优点是系统函数具有可变性，仅依赖于算法结构，并且易于获得较理想的滤波性能。所以软件滤波在滤波器的使用中起到了越来越重要的作用。1.3.2 滤波器的分类滤波器的种类很多，有各种不同的分类方法。一般分为两类即模拟滤波器和数字滤波器。从滤波器的实现方法上分，可分为IIR滤波器和FIR滤波器两种。从滤波器功能上可分为如下四类：1）低通滤波器（LPF）；2）高通滤波器（HPF）；3）带通滤波器（BPF）；4）带阻滤波器（BSF）；1.3.3 Matlab简介MATLAB是由美国mathworks公司

16、发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。MATLAB和Mathematica、Maple并称为四大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB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。其开发

17、界面如图1-1： 图1-1matlab开发工作界面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，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。 第2章 语音信号采集及分析2.1 语音的录入与打开在MATLAB中，y,fs=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表示读取从N1点到N2点的值（若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值）。 sound(x,fs,bits); 用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号（也即一个

18、复杂的“函数表达式”）也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。2.2 采样位数和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

19、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。2.3 时域信号的FFT分析FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。函数FFT用于序列快速傅立叶变换，其调用格式为y=fft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以为一向量或矩阵，若x为一向量，y是x的FFT且和x相同长度；若x为一矩阵，则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。如果x长度是2的

20、幂次方，函数fft执行高速基2FFT算法，否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法，计算速度较慢。函数FFT的另一种调用格式为y=fft(x,N)，式中，x，y意义同前，N为正整数。函数执行N点的FFT，若x为向量且长度小于N，则函数将x补零至长度N；若向量x的长度大于N，则函数截短x使之长度为N；若x 为矩阵，按相同方法对x进行处理。2.4 原始语音信号采样后的时域、频域分析1、源程序如下：x1,fs=wavread(10.wmv); %读取语音信号的数据，赋给变量x1figure(1)plot(x1) %做原始语音信号以44.1k采样后的时域图形title(原始语音采样后时域信号);x

21、label(时间轴 n);ylabel(幅值 A);figure(2)freqz(x1) %绘制原始语音信号采样后的频率响应图title(原始语音信号采样后频率响应图);x1,fs=wavread(10.wav);%读取语音信号的数据，赋给变量x1sound(x1,fs); %播放语音信号2、运行结果如图2-1、2-2所示：37图2-1 原始语音采样后时域信号图2-2 原始语音信号采样后频率响应2.5 采样后信号的FFT变换分析1、源程序如下：x1,fs=wavread(10.wav); %读取语音信号的数据，赋给变量x1y1=fft(x1,1024); %对采样后信号做1024点FFT变换f

22、=fs*(0:511)/1024; %生成频率序列figure(1)subplot(2,1,1);plot(f,abs(y1(1:512);title(原始语音信号频谱)xlabel(频率/Hz);ylabel(幅值);subplot(2,1,2);plot(abs(y1(1:1024); %采样后信号的FFT频谱图title(原始语音信号FFT频谱)xlabel(点数N);ylabel(幅值);2、运行结果如图2-3所示：图2-3 原始语音信号频谱及FFT频谱3、 频谱分析：从图2-3可以看出，采样点数为1024，离散点数越多，越接近原始信号频普。 这一块的总结太少了，每一章结束要有个整体的

23、总结。第3章 语音信号处理3.1 系统基本概述图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。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在视觉上更易于接受。GUI的广泛应用是当今计算机发展的重大成就之一，他极大地方便了非专业用户的使用人们从此不再需要死记硬背大量的命令，取而代之的是可以通过窗口、菜单、按键等方式来方便地进行操作。3.2 系统基本要求本文是用Matlab对含噪的的语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析，在MATLAB应用软件下设计一个简单易用的图形用户界面（GUI），来解决一

24、般应用条件下的各种语音信号的处理。3.3 系统框架及实现1)语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。2)语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取、信号的调整、信号的变换和滤波等。3.3.1语音信号的时域分析语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法，直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数主要有语音的短时能量，短时平

25、均过零率，短时自相关函数等。提取：通过图形用户界面上的菜单功能按键采集电脑设备上的一段音频信号，完成音频信号的频率，幅度等信息的提取，并得到该语音信号的波形图。调整：在设计的用户图形界面下对输入的音频信号进行各种变化，如变化幅度、改变频率等操作，以实现对语音信号的调整。3.3.2语音信号的频域分析信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更深入地说明信号的各项红物理现象。由于语音信号是随着时间变化的，通常认为，语音

26、是一个受准周期脉冲或随机噪声源激励的线性系统的输出。输出频谱是声道系统频率响应与激励源频谱的乘积。声道系统的频率响应及激励源都是随时间变化的，因此一般标准的傅立叶表示虽然适用于周期及平稳随机信号的表示，但不能直接用于语音信号。由于语音信号可以认为在短时间内，近似不变，因而可以采用短时分析法。变换：在用户图形界面下对采集的语音信号进行Fourier等变换，并画出变换前后的频谱图和变换后的倒谱图。滤波：滤除语音信号中的噪音部分，可采用低通滤波、高通滤波、带通滤波和帯阻滤波，并比较各种滤波后的效果。3.3.3语音信号的效果显示 通过用户图形界面的输出功能，将处理后的信号的语音进行播放，试听处理后的效

27、果。3.4 系统初步流程图图3.1列出了整个语音信号处理系统的工作流程：信号采集信息提取信号调整信号滤波信号变换效果显示图3.1 语音信号处理系统的工作流程其中信号调整包括信号的幅度和频率的任意倍数变化。如下图2.2 图3.2 信号调整信号的滤波采用了四种滤波方式，来观察各种滤波性能的优缺点：信号滤波切比雪夫I型低通滤波椭圆数字带通滤波切比雪夫型带阻滤波切比雪夫型高通滤波图3.3 语音信号滤波的方式（图的背景最好去掉） 在以上三图中，可以看到整个语音信号处理系统的流程大概分为三步，首先要读入待处理的语音信号，然后进行语音信号的处理，包括信息的提取、幅度和频率的变换以及语音信号的傅里叶变换、滤波

28、等；滤波又包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等方式。最后对处理过的语音信号进行处理后的效果显示。以上是本系统的工作流程，本文将从语音信号的采集开始做详细介绍。第4章 数字滤波器设计4.1 数字滤波器的概念数字滤波器 (digital filter)是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种装置。其功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。数字滤波器是一个离 散时间系统（按预定的算法，将输入离散时间信号转换为所要求的输出离散时间信号的特定功能装置）。应用

29、数字滤波器处理模拟信号时，首先须对输入模拟信号进行限带、抽样和模数转换。数字滤波器输入信号的抽样率应大于被处理信号带宽的两倍，其频率响应具有以抽样频率为间隔的周期重复特性，且以折叠频率即12抽样频率点呈镜像对称。为得到模拟信号，数字滤波器处理的输出数字信号须经数模转换、平滑。数字滤波器具有高精度、高可靠性、可程控改变特性或复用、便于集成等优点。数字滤波器在语言信号处理、图像信号处理、医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。数字滤波器有低通、高通、带通、带阻和全通等类型。它可以是时不变的或时变的、因果的或非因果的、线性的或非线性的。应用最广的是线性、时不变数字滤波器.4.2 数字滤波器

30、设计原理4.2.1 IIR数字滤波器设计原理利用双线性变换设计IIR滤波器（巴特沃斯数字低通滤波器的设计），首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数Ha(s),然后由Ha(s)通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟滤波器的技术指标，这里主要是边界频率Wp和Ws的转换，对ap和as指标不作变化。边界频率的转换关系为 =2/T tan(w/2)。接着，按照模拟低通滤波器的技术指标根据相应设计公式求出滤波器的阶数N和3dB截止频率 c ；根据阶数N查巴特沃斯归一化低通滤波器参数表，得到归一化传输函数Ha(p)；最后，将p

31、=s/ c 代入Ha(p)去归一，得到实际的模拟滤波器传输函数Ha(s)。之后，通过双线性变换法转换公式s=2/T(1-1/z)/(1+1/z)得到所要设计的IIR滤波器的系统函数H(z)。4.2.2 FIR数字滤波器设计原理基于窗函数的FIR 数字滤波器的设计方法通常也称之为傅立叶级数法，是用一定宽度窗函数截取无限脉冲响应序列，获得有限长的脉冲响应序列，从而得到FIR 滤波器。它是在时域进行的，由理想滤波器的频率响应推导出其单位冲激响应hd (n)，再设计一个FIR数字滤波器的单位冲激响应h(n)去逼近hd (n)，表示= （4-1）由此得到的离散滤波器的系统传递函数Hd (z) 为 （4-

32、2），该hd (n) 为无限长序列，因此Hd (z)是物理不可实现的。为了使系统变为物理可实现的，且使实际的FIR 滤波器频率响应尽可能逼近理想滤波器的频率响应，采用窗函数将无限脉冲响应hd (n)截取一段h(n)来近似表示hd (n)，可得：h (n) = hd (n)w(n) ,从而有：式中N 表示窗口长度，这样H(z)就是物理可实现的系统。并且从线性相位FIR滤波器的充要条件可知，为了获得线性相位FIR 数字滤波器的冲激响应h(n) ，那么序列h(n) 应有 = (N 1) / 2的延迟。由于窗函数的选择对结果起着重要的作用，针对不同的信号和不同的处理目的来确定窗函数的选择才能收到良好的

33、效果。4.3 数字滤波器的设计方法概述随着电子产品的发展，滤波器也有了翻天腹地的变化，数字滤波器有很多方面优于模拟滤波器，它具有高精度、高稳定性，是一种具有频率选择性的离散线性系统，即选频滤波器。它在确定信号与随机信号的数字处理中有着广泛的应用。数字滤波器的设计是确定其系统函数并实现的过程。经常用的一类设计方法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。其设计步骤是：先设计模拟滤波器得到传输函数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)。 设计数字滤波器有很多方法： 一、设计数字滤波器两种变换法（模拟频率变换法，数字频率变换法）；二、利用模拟滤波器来设计数字滤波器的两种方

34、法（冲激不变法、双线性变换法）；三、（计算机辅助设计）最优化技术设计（最小均方误差法、最小误差设计法）；在本论文中，主要介绍了模拟频域变换法实现数字滤波器的过程。4.4 数字滤波器应用前景滤波器在数值信号处理中有广泛的应用。若滤波器的输入、输出都是离散时间信号，那么，该滤波器的冲激响应也必然是离散的，我们称这样的滤波器为数字滤波器。当硬件实现一个DF时，所需的元件延迟器、乘法器和加法器。当在计算机上用软件实现时，它就是一段线性卷积的程序。我们知道，模拟滤波器只能用硬件来实现，其元件是L、C、R及运算放大器或开关电路。因此，DF的实现要比AF容易的多，而且易获得较为理想的效果。滤波器的种类很多，

35、分类方法也不同，如可以从功能上分，也可以从实现方法上分，或从设计方法上来分等等。但总的来说滤波器可以分为两大类，即经典滤波器和现代滤波器。经典滤波器是假定输入信号x(n)中的有效信号和噪声信号成分各在不同的频带，当x(n)通过一个线性滤波系统后，可以将欲噪声信号成分有效地去除。可是，如果有效信号和噪声信号的频率带相互重叠，那么经典的滤波器将无能为力。现在的地质雷达信号处理中的滤波器主要采用经典的滤波器进行处理。因此有时滤波效果较好，有时较差。现代滤波理论研究的主要内容是从含有噪声的数据记录中估计出信号的某些特征或信号本身。一旦信号被估计出，那么估计出的信号将比原信号会有高的信噪比。现代滤波器把

36、信号和噪声都视为随机信号，利用他们的统计特征（如自相关函数、功率谱函数等等）导出一套最佳的估值算法，然后用硬件和软件实现。目前现代滤波器主要有：维纳滤波器、卡尔曼滤波器、线性预测器、自适应滤波器等，很多专家将基于特征分解的频率估计及奇异值分解算法都归入现代滤波器的范畴。GR雷达信号处理分析系统中的信号分析中的滑动平均谱和常规处理中的反卷积运算采用了现代处理的部分功能。目前GR雷达信号处理分析系统开发人员目前仍在摸索和试算现代滤波器处理的各种算法，我想在不久的将来，必将推出在地质雷达中应用中效果极佳的现代滤波器。4.5 数字滤波器的工作原理设x(n)是系统的输入，是其傅氏变换，是其系统的输入，

37、是其傅氏变换。则：则LTI系统的输出为： （4-3）看出输入系统的频谱经过滤波器（其系统性能用表示）后变成选取，使滤波器输出符合我们的要求，这就是数字滤波器的工作原理。4.6 数字滤波器的分类数字滤波器的种类有很多，分类的方法也各不相同，具体分类如下：（1）从功能上分：分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器；第一，低通滤波器（Lowpass），是指让某一定频率以下的频率通过，并使得该指定频率减少3dB的输出。而且通过的频率称为斜向频率（Slope）； 第二，高通滤波器（Highpass），与低通滤波器正好相反，是指让某一指定频率以上的声音频率通过，并使得该指定频率减少3dB的输出；

38、 第三，带通滤波器（Bandpass），指分别指定两个不同频率，并让这两个不同频率所形成的音频带通过，并减少3dB的输出； 第四，带阻滤波器（Band Reject），刚好与带通滤波器相反，是指使设定的两个音频带以外的声音通过，并使得指定频率减少3dB的输出。注意：论文中编号要统一4.7 双线性变换法设计IIR数字滤波器1) 低通滤波器性能指标 fp=1000Hz，fst=1200Hz，Ap=1db，As=100db。（1） 源程序如下：fs=22050; x2=wavread( 10.wav);Ts=1/fs;R1=10;wp=2*pi*1000/fs; %通带截止频率ws=2*pi*120

39、0/fs; %阻带截止频率Rp=1; %通带衰减Rl=100; %阻带衰减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,R1,s); %选择滤波器的最小阶数Z,P,K=buttap(N); %创建butterworth模拟低通滤波器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)plo

40、t(W*fs/(2*pi),abs(H)gridxlabel(频率Hz)ylabel(频率响应幅度)title(IIR低通滤波器)f1=filter(bz,az,x2);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x2) %画出滤波前的时域图title(IIR低通滤波器滤波前的时域波形);subplot(2,1,2)plot(f1); %画出滤波后的时域图title(IIR低通滤波器滤波后的时域波形);sound(f1,44100); %播放滤波后的信号F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x2,1024);subplo

41、t(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512); %画出滤波前的频谱图title(IIR低通滤波器滤波前的频谱)xlabel(频率/Hz);ylabel(幅值);subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512); %画出滤波后的频谱图title(IIR低通滤波器滤波后的频谱)xlabel(频率/Hz);ylabel(幅值);（2） 运行结果如图4-1、4-2和4-所示：图4-1 IIR低通滤波器图4-2 IIR低通滤波器滤波前后时域波形图4-3 IIR低通滤波器滤波前后的频谱（3） 频谱分析：从图4-3可以看出，经过IIR低通滤波器滤波后将高频部分滤除了。

42、4.8 窗函数法设计FIR数字滤波器1） 低通滤波器性能指标 fp=1000Hz，fst=1200Hz，Ap=1db，As=100db。（1）源程序如下：fs=10000;x1=wavread( 10.wav);wp=2*pi*1000/fs;ws=2*pi*1200/fs;Rp=1;Rs=100;wdelta=ws-wp;N=ceil(8*pi/wdelta); %取整wn=(wp+ws)/2;b,a=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1); %选择窗函数，并归一化截止频率figure(1)freqz(b,a,512);title(FIR低通滤波器);f2=filter(b,a,

43、x1);figure(2)subplot(2,1,1)plot(x1)title(FIR低通滤波器滤波前的时域波形);subplot(2,1,2)plot(f2);title(FIR低通滤波器滤波后的时域波形);sound(f2,44100); %播放滤波后的语音信号F0=fft(f2,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x1,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512);title(FIR低通滤波器滤波前的频谱)xlabel(频率/Hz);ylabel(幅值);subplot(2,1,2)F2=plot(f,a

44、bs(F0(1:512);title(FIR低通滤波器滤波后的频谱)xlabel(频率/Hz);ylabel(幅值);（2）运行结果如图4-4、4-5和4-6所示：图4-4 FIR低通滤波器图4-5 FIR低通滤波器滤波前后时域波形图4-6 FIR低通滤波器滤波前后频（3）频谱分析：从图4-6可以看出，经过FIR低通滤波器滤波后，将高频部分滤除了。同样的问题：总结太少第5章 语音信号的转换处理5.1 图形用户界面设计在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 GU

45、I(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)。设计语音信号处理系统的用户图形操作界面（GUI）SoundProcess，其中菜单主要包括File、Process和Output三大主要部分，其中File菜单包括输入（Input）、保存（Save）和退出（Quit）等功能；Process菜单主要包括提取（Extract）、调整（Extract）、变换（Transform）和滤波（Filter）菜单，其中调整（Ex

46、tract）包括幅度调整（Range）和频率调整（Frequency），滤波（Filter）菜单包含低通滤波（LowpassFilter）、高通滤波（HighpassFilter）、带通滤波（BandpassFilter）和帯阻滤波（BandstopFilter）等功能菜单。5.2 信号的采集 该系统是以一段简短的的语音信号做为分析样本，通过计算机系统将一段“主人，信息收到了”的语音信号保存到到计算机中，并且保存格式为“*.wav”。5.3 语音信号的处理设计5.3.1 语音信号的提取在Matlab中使用Wavread函数，可得出信号的采样频率为22500，并且声音是单声道的。利用Sound函

47、数可以清晰的听到“主人，信息收到了”的语音。采集数据并画出波形图。其中声音的采样频率Fs=22050Hz，y为采样 数据，NBITS表示量化阶数。部分程序如下： fn=input( Enter WAV filename:,s); %获取一个*.wav的文件x,fs,nb=wavread(fn);ms2=floor(fs*0.002);ms10=floor(fs*0.01);ms20=floor(fs*0.02);ms30=floor(fs*0.03);t=(0:length(x)-1)/fs; %计算样本时刻 subplot(2,1,1); %确定显示位置plot(t,x); %画波形图leg

48、end(Waveform);xlabel( Time(s);ylabel(Amplitude); 运行后弹出语音信号处理系统的操作界面如图5-1：图5-1语音信号处理系统的操作界面然后点击File菜单中的子菜单Input，回到Matlab软件的输入界面如图5-2：图5-2输入界面输入要处理的语音信号的名称，便可得到语音语音的波形图如图5-3： 图5-3语音语音的波形图（和图放到一页中） 如图中提取的语音的波形图所示，整段音频数据中得声音高低起伏与录入的声音信号基本一致，并且可以观察到其中包含部分高频噪声。5.3.2 语音信号的调整在语音信号的研究中，经常会对语音信号进行进行多倍频率以及多倍幅度

49、变换调整，日常应用中，这种变换调整也经常要用到。所以在设计中也添加了这种功能，并能够观察调整后的信号的波形图得变化， 而且能通过语音处理界面的输出功能试听处理后的语音信号。5.3.2.1 语音信号的频率调整在设计中，可以将语音信号的采样频率提高或降低，来实现语音信号的调整，得到理想的语音信号。例如将采样频率提高一倍，即可得到语音信号频率为原频率2倍新的语音信号。运行ProcessAdjustFrequency，得到如图5-4的信号波形图，并试听调整后的效果。图5-4频率调整后波形图 与原语音信号相比，经过调整后的信号周期变为原来的1/2，此时的语速明显变快，即实现了信号的2倍频功能。5.3.2

50、.2 语音信号的振幅调整在设计中，可以将语音信号的幅度进行提高或降低操作，来实现语音信号的调整，得到声音音量大小不同的语音信号，例如将原语音信号的幅度提高一倍，得到如下图5-5的信号波形图，可以通过GUI操作界面的输出功能试听调整后的效果。图5-5 幅度调整后波形图此时听到的调整后声音声调变高，但不是很明显，可以将幅度的变化值设置的比较大，那样的话就可以得到效果相当明显的语音信号了。5.3.3 语音信号的傅里叶变换倒谱分析是指信号短时振幅谱的对数进行傅里叶反变换。它具有可近似地分离并提取出频谱包络信息和细微结构信息的特点。 对语音信号进行频谱分析，在Matlab中可以利用函数fft对信号行快速

51、傅里叶变换，得到信号的频谱图，并进行倒谱分析，得到倒谱图。 傅里叶变换的部分程序如下：x=y(44101:55050,1); %提取原语音信号的一部分t=(0:length(x)-1)/fs; %计算样本时刻subplot(3,1,1); %确定显示位置plot(t,x); %画波形图legend(波形图);xlabel( Time(s);ylabel(Amplitude);Y=fft(x,hamming(length(x); %做加窗傅里叶变换fm=5000*length(Y)/fs; %限定频率范围f=(0:fm)*fs/length(Y); %确定频率刻度subplot(3,1,2);p

52、lot(f,20*log10(abs(Y(1:length(f)+eps);legend(频谱图); %画频谱图ylabel(幅度(db);xlabel(频率(Hz);c=fft(log(abs(x)+eps); %倒频谱计算ms1=fs/1000;ms20=fs/50q=(ms1:ms20)/fs; %确定倒频刻度subplot(3,1,3);plot(q,abs(c(ms1:ms20); %画倒谱图legend(倒谱图);xlabel(倒频（s）);ylabel(倒频谱幅度（Hz）);运行Process Transform，对语音信号的一部分进行傅里叶变换，并进行倒谱分析，得到如图5-6图

53、5-6 声音样本波形图、频谱图和倒谱图从上面的倒谱图可以看出当读“主人，信息收到了”时，所对应的频率大概在200Hz左右。这与人的语音信号频率集中在200 Hz到4.5 kHz之间是相一致的。而在未发声的时间段内，相对的小高频部分(200500Hz)应该属于背景噪声。5.3.4 语音信号的滤波 从图6.4中发现，语音信号中包含背景噪声，这些噪声的频率一般较高。所以可以利用MATLAB软件中的滤波器进行滤波处理，得到较为理想的语音信号。5.3.4.1 语音信号的低通滤波 系统中设计了一个截止频率为200Hz切比雪夫I型低通滤波器，它的幅频特性如下图5-7：图5-7 低通滤波器的幅频特性低通滤波器性能指标： wp=0075pi，ws =0125pi，Rp=025；As =50dB；经过低通滤波器处理后，比较处理前后的波形图的变化，如下图5-8：图5-8 低通滤波后波形和频谱的变化低通滤波后，声音稍微有些发闷、低沉，原因是高频分量被低通滤波器衰减。但是很接近原来的声音。5.3.4.2 语音信号的高通滤波运用切比雪夫型数字高通滤波器，对语音信号进行滤波处理。