毕业论文初稿

1、华东交通大学理工学院Institute of Technology. East China Jiaotong University 毕 业 设 计（论 文） Graduation Design （Thesis）（2013 2013 年）题 目 基于MATLAB信号处理的实验研究 分 院： 电气与信息工程分院 专 业： 电气工程及其自动化专业 班 级： 电牵20092 学 号： 20090210470306 学生姓名： 杨和勇 指导教师： 占自才 起讫日期： 2012.122013.5 华东交通大学理工学院毕业设计（论文）原创性申明本人郑重申明：所呈交的毕业设计（论文）是本人在导师指导下独立进行

2、的研究工作所取得的研究成果。设计（论文）中引用他人的文献、数据、图件、资料，均已在设计（论文）中特别加以标注引用，除此之外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本申明的法律后果由本人承担。毕业设计（论文）作者签名： 日期： 年 月 日毕业设计（论文）版权使用授权书本毕业设计（论文）作者完全了解学院有关保留、使用毕业设计（论文）的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交设计（论文）的复印件和电子版，允许设计（论文）被查阅和借阅。本人授权华东交通大学理工学院可以将本设计（论文）的全部或部分内

3、容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编毕业设计（论文）。（保密的毕业设计（论文）在解密后适用本授权书） 毕业设计（论文）作者签名： 指导教师签名：签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日摘 要伴随信息技术的日新月异，数字信号处理已成为一个极其重要的领域，在日常通信、遥控遥感、生物工程、航天航空等众多领域得到广泛的应用。数字信号处理的核心是是信号的获取、传输、处理、识别及综合等。系统是信息处理的一种手段，信号则是信息的载体。因此，为了更好的研究信号和系统的理论方法，在实验研究中，要借助于MATLAB平台来设计。MATLAB是一种数据分析和处理功能十分强大的数

4、学应用软件，它能够将音频信号变换成离散的数据，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，具体方法有数字滤波器、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图形的呈现等，而时域特性和频域特性作为信号的两种基本属性，分析起来缺一不可，通过对信号的时域和频域分析，才能过清晰的了解语音信号的处理过程。数字滤波器作为时域和频域分析的具体工具，主要有低通、高通、带通和带阻四种滤波方式。MATLAB的信号处理与分析工具为音频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方便的完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机对话更加方便。因此信号处理是MATLAB软件重要的应用领域之一。本文基于MAT

5、LAB7.8软件运用各种函数调用来实现语音信号的变频、变幅、快速傅立叶变换及滤波。程序编写简单，操作方便，在一定程度上能够解决现在的大部分音频处理软件内容繁琐，操作不便的问题，具有很强的实际意义。关键字：语音信号；数字滤波器；傅立叶变换；MATLAB；信号处理。AbstractWith rapidly changing information technology, digital signal processing has become an extremely important area. Widely used in daily communication, remote sensin

6、g, biological engineering, aerospace and other fields. Digital signal processing is the core of signal acquisition, transmission, processing, recognition and synthesis. The system is a means of information processing, and signal is information carriers. Therefore, in order to better study the theory

7、 of signal and system, in experimental studies, it must rely on the MATLAB to design.MATLAB is a data analysis and processing function of very powerful mathematical application software, It can transfer audio signals into discrete data, Then by using the powerful matrix calculation ability of data p

8、rocessing, the specific methods are digital filters, Fourier transform, time-domain and frequency-domain analysis, sound playback, and various graphics rendering. Time domain and frequency domain characteristics as a signal of two basic properties, the analysis is indispensable, Through time-domain

9、and frequency-domain analysis of signals, we have a clear understanding of speech signal processing. Digital filter is a specific tool for the analysis of time domain and frequency domain, primarily contains low-pass, high-pass, band-pass and band-stop four filter. The signal processing and analysis

10、 tool of MATLAB provides plenty of function for audio signal analysis. Using these functions you can quickly and easily complete the speech signal processing and analysis, and visualization of signals, whi Ch makes the man-machine interaction more convenient. Therefore, the signal processing is one

11、of important application fields of MATLAB software. This thesis based on the MATLAB 7.8 software, using a variety of function calls to achieve speech signal frequency, amplitude, fast Fu Liye transform and filtering. Programming is simple, easy to operate, can solve the most complex audio processing

12、 software content to a certain extent, the inconvenience of operation, it has the very strong practical significance.Keywords: Speech signal; Digital filter; Fourier transform; MATLAB; Signal processing;目 录摘 要1Abstract2目 录3引 言4第一章 语音信号处理的简述51.1选题的依据及意义：51.2国内外研究现状及发展趋势51.3课题研究的主要内容和方法6本课题研究内容6运行环境7第

13、二章 语音信号处理的基础知识82.1 语音信号的简介822采样定理82.3傅立叶变换10傅立叶变换的概念10傅立叶变换的过程102.4数字滤波器12数字滤波器的概念12四种滤波器的简介13第3章 语音信号的实例处理143.1 语音信号录入143.2语音信号的采集143.3语音信号的频率调整173.4语音信号的幅度调整183.5语音信号的滤波处理19切比雪夫型低通滤波19切比雪夫滤波器型高通滤波21巴特沃斯带通滤波24巴特沃斯带阻滤波26第4章 信号处理的结果分析294.1各种信号处理效果的比较294.2实验研究的结论29结 语30参考文献31附 录32后 记35引 言语音作为语言的一种声学表现

14、，自古以来就是人类最便捷最重要的表达方式。随着人类科技发展进步，特别是步入信息时代，语音信号交流传递也在不断革新。语音信号处理是一门新兴学科，同时是发展十分迅速、应用非常广泛的交叉学科，而它又涉及多学科领域，成为高新科技应用领域的研究热点。语音信号处理的研究从最开始的理论到实际应用已经历经几十个春秋并且取得了长远的进步，它正在和交通、办公、商业、金融、安保等行业的语音咨询和管理的各种实际应用领域相结合，因此，语音信号处理技术的研究具有深远的现实意义。现在的高等教育课程里已经都涵盖了信号与系统的传统基础知识，但是近半个世纪以来，数字技术突飞猛进，计算机也在不断的革新，也就意味着新的课程必将出现。

15、随着通讯技术的发展，人们更加的依赖与面对面的交流方式，而由于工作、生活的需要又是在物理距离上分开的，这就要求必须能够设计出符合大众需求的通讯系统来帮助人们随时随地的沟通。通讯系统中最重要的一个环节就是语音信号的处理，就是如何按照人们的要求来调整语言信息，以期达到设想的要求。本次课题就是一眼就语音信号处理为主要路线，结合一款强大的数学运算软件，通过仿真来实现语音信号的数字滤波过程。第一章 语音信号处理的简述1.1选题的依据及意义：随着改革开放的进程加快，我国经济政治文化都在经历深刻的变化，特别是电力电子器件的产生，对日常生活影响巨大。由于数字信号的稳定性好和逻辑性强，现在的电子器件逐渐由数字信号

16、控制的器件占主导，以后也必将完全占据电子产业市场，因此有必要研究一下数字信号的处理过程，并初步将其运用于生产实际中，为我国的电力电子产品研究开发提供理论依据和参数保证。语音信号处理这门学科都是通过复杂的数学运算来揭示其物理含义的，而目前的教学方法使学生很难理解和形象的把握语音信号的处理过程。MATLAB是一款强大的虚拟数学实验软件，它借助于计算机强大的数据运算功能，使学习者可以在实验的同时扩大自己的知识面，而且具有良好的人机对话功能，克服了传统教学中费时费力、口头传授知识模式的弊端，所以虚拟实验室已经成为高校教学活动的重要组成部分，能够推动学生的动手能力，因而选取本课题，除了是对自己大学理论知

17、识的检测，更是提高自己的学习动手能力。1.2国内外研究现状及发展趋势数字信号处理广泛应用在通信行业、生物医学治疗、遥测遥感技术、自动仪表等领域，其应用最快、成效最显著。随着我国经济的发展，数字信号处理技术必将引领电力电子企业走向繁荣昌盛。上个世纪六十年代中期形成了一系列数字信号的处理方法和技术，如快速傅立叶变换、数字滤波器等基础理论技术。八十年代初一种新的机遇聚类分析的高效数据压缩技术矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中，后来的产生的稳马尔可夫模型（HMM）使得语音信号处理技术得到了重大发展，并且HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。目前人工神经网络（ANN）的研究取得了迅速发展，语音信号

18、处理技术是促进其发展的主要动力之一，同时ANN的许多技术也体现在语音信号处理的各项技术中。国内外高校都为相关专业的学生开设了这门课程，目的是使学生了解语音信号处理的学科的原理、方法、实际应用及目前该学科的发展趋势与方向。我校开设了通信专业、电子信息专业，并把数字电子技术、电力电子技术从等作为公共基础课程，又新增加了信号与系统这一课程，提高大家对数字技术的认知。由此可见数字信号处理的重要性，同时开设了MATLAB在电气工程中的应用，让我们能够在理论知识的基础上学会自己分析处理数字信号。1.3课题研究的主要内容和方法本次的实验研究是把MATLAB仿真应用于语音信号处理的实例中，通过编写程序来初步了

19、解语音信号处理的原理和方法。利用MATLAB，实现各种常用的信号处理算法，通过仿真验证音频信号处理算法的有效性，并模拟将其应用到实际工程中。由于近年来数字技术深入日常生活的每个角落，越来越受到广大群众的欢迎，而数字技术还在不断的创新中，故本文侧重于数字信号的实验研究。运用matlab实现虚拟实验仿真平台的设计开发，与数字信号处理课程互相补充，有效地克服了传统虚拟实验的局限性，很好的达到实验研究的目的和要求。本文主要内容是关于音频信号的处理，以MATLAB中声音处理函数为接口，设计一个语音信号处理时的实验案例，结合Windows操作系统支持的媒体播放器可以直观地感受数字处理后的语音信号。分为两大

20、块，在第一部分中简述了信号处理的国内外发展现状及我校对信号处理方法的重视和教学手段；第二部分是详细介绍音频信号的处理过程，主要步骤如下：（1）引进快速傅立叶变换的定义及使用方法。（2）采样频率的概念、采样定理。（3）数字滤波器的原理和使用情况，四种滤波器性能的比较。（4）介绍本文MATLAB的仿真运行环境。（5）成功采样一段语音信号。（6）调用函数命令对采样的语音信号进行读取，运用快速傅立叶变换等获得未经过处理的音频信号的频谱图。（7）在脚本文件里编程实现低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波，得到四种算法处理的语音信号的频谱图。（8）分析比较四种算法处理后的频谱图，并感受各种处理结果的语音信

21、号的不同点，得出各处理算法的优缺点及适用范围。我的课题要求能够完成有关数字信号处理的实验，操作要简单方便，能够实现数据输入、数据修改等基本功能，实验效率高，结果直观易懂、便于分析。通过人机对话，用户可以设置系统的模型，根据用户的要求该软件可图形分析与系统性能指标分析。硬件环境：（1） 处理器:Intel(R)Core(TM)i3 CPU（2） 安装内存(RAM):2.00GB（3） 硬盘空间:60GB或更高软件环境：操作系统：window 98/XP/7开发环境：（1） 操作系统：windows 7家庭普通版（2） 开发语言：Matlab7.8第二章 语音信号处理的基础知识2.1 语音信号的简

22、介信号是携带有信息的某种物理量，是变量的函数或序列。由于信息一般不是直接传送的，必须借助于一定形式的信号才能便于传输和进行各种处理。人类创造出语言来交流已有几千年历史，为了便于获取和处理语音信号源，需要将声波转化为包含有语音信息且能够记载声波物理性质的模拟或数字电信号，即语音信号。信号处理是对信号进行某种加工或变换，目的是提取有用部分，去掉多余的内容，滤去各种干扰和噪声，或将信号进行转化，便于分析和识别。22采样定理对模拟信号进行取样实际上就是将连续的模拟信号转化为时间离散的信号，这个过程可以看作是一个模拟信号通过一个开关S，如图2.1所示。设电子开关每隔周期T合上一次，每次合上的时间为t,其

23、中tT。这样在电子开关的输出端得到其取样信号Y(t)。图2-1模拟信号取样电路图该开关电路的作用，相当于形成一个周期为T、宽度为t的矩形脉冲序列，当t趋向于0时，该矩形脉冲序列则变成了周期性的冲击信号（t）,此时的取样就是理想取样，而取样出信号Y(t)则是输入信号X(t)与（t）信号的乘积，如图2.2所示图2-2信号取样转化电路图对于一个频带限制在（0，f）内的时间连续信号X（t）而言，假定将信号X（t）和周期性冲激信号（t）相乘，乘积函数便是均匀间隔为T的冲激序列，这些冲激序列的强度等于X（t）相应的瞬时取样值，表示对函数X（t）的抽样，可用表示此采样函数。其采样的理论公式为： （2-1）其

24、中的冲击信号为 （2-2）上述过程就是模拟信号的取样过程。假设任意低通信号X（t）的频谱函数为X(j),在0的范围里频谱函数可以是任意的，根据时域采样定理可知：(1)取样输出信号的频谱X(j)为原模拟信号的频谱以为周期，进行周期性延展的结果，因此取样输出信号具有无穷大的带宽。（2）只要采样频率大于或等于两倍的原模拟信号的频谱，则X(j)频谱函数就不会出现重叠，否则就会出现频谱混叠现象。取样定理的有关结论有奈奎斯特首先给出，故最小取样速率=2被称为奈奎斯特速率。需要指出的是，以上讨论的均限于频带有限的信号。2.3傅立叶变换2.3.1傅立叶变换的概念连续可用时间函数来表示，在时域中研究信号的特征。

25、除了时域特性外，信号还具有频域特性，信号的频域分析采用傅立叶分析法。一个复杂的信号可以分解为很多不同频域的正弦分量，将各个正弦分量的振幅和相位按频率高低排列形成了频谱。1822年，法国数学家傅立叶（J.Fourier,1768-1830）研究热传导理论时提出并证明了周期函数可以展开成正弦级数的原理，其后泊松（Poisson）、高斯（Gauss）等人将这一成果应到电学中，经过近200年的发展，如今傅里叶分析法广泛应用于力学、电学和量子物理学等众多科研领域。傅里叶变换将信号分解成 一系列的正弦信号或是复指数信号，系统的频域分析法通过求解每个频域的正弦信号或复指数信号的频率响应，再通过线性时不变系统

26、的线性特征将每个频域的信号的频响叠加并转换到时域中。2.3.2 傅立叶变换的过程周期为信号的频谱是离散的，其间隔为。当周期信号的周期T增大时，频谱间隔缩小。设T时，一方面周期信号变为非周期信号，另一方面频谱由离散变成连续，因此，对于非周期信号，不能采用一般的频谱表示，而应该采用频谱密度函数表示，频谱密度函数是用傅里叶变换（Fourier transform）来计算的。周期为T的周期信号f(t),其指数形式的傅立叶级数和傅立叶系数为 (3-2-1) (3-2-2)由式（3-2-2）知，当T时，如果有限，则0，但是有限的，求此极限为这个频响函数是以为变量的函数，可以将其记作F（j），即 (3-2-

27、3)而公式（3-3-1）就可以变换为由于,当T时，变成F（j），其中与公式中的关系是=n,变成,求和运算变为求积分运算，故此 (3-2-4)式（3-2-3）是非周期信号的频谱表达式，成为傅立叶正变换（FT），式（3-2-4）成为傅立叶反变换（LFT）。所以傅立叶变换对为：傅立叶正变换 傅立叶反变换 必须指出的是，傅里叶变换存在的充分条件是函数f(t)绝对可积，即要求 (3-2-5)这是个充分条件，当f(t)满足绝对可积的条件时，可以使用定义式（3-2-3）计算其频谱。但式（3-2-5）并非是使用傅立叶变换的必要条件，有些信号即使不满足式（3-2-5），但傅立叶变换依然存在。从波形上来看，f(t

28、)满足绝对可积时，有 (3-2-6)式（3-2-6）才是使用傅立叶变换的基础，但是只有通过傅立叶变换的后才能得到波形图，故此，该是只能作为验证能否使用傅立叶变换的一个依据，而并不能直接用以判断该信号函数能否做傅立叶变换。2.4数字滤波器2.4.1数字滤波器的概念数字信号处理技术的核心内容就是通过数字滤波器来处理信号，本章节就是对数字滤波器进行一些基本描述。实际上，数字滤波器的原理就是通过一系列的算法和时频域变换来分析处理输入信号的对应编码，最终通过命令的运行得到处理过的信号所代表的输出编码。数字滤波器的设计，一方面可以通过软件编程来设计出数字滤波器，运用MATLAB软件所特有的运算函数，引进调

29、用语音信号的向量编码，编写好程序，运行程序的过程即为数字滤波的过程。另一方面也可以通过专业的硬件处理器来完成滤波，现在市场上有各种各样的数字运算器件，通过将乘法器、延时器和加法器等等元器件按一定的原理搭配起来就构成了实验所需要的数字滤波器。由于专业、时间及经济上的限制，本次研究是运用软件编程来实现语音信号的数字滤波器。实际上，数字滤波技术是在模拟滤波的基础发展起来的，两者的滤波器效果是一样的，只是信号处理的初级阶段，大多采用的是模拟滤波，模拟滤波器是将电容、电感和电阻三者结合起来，搭建出各种不同的模型，从而形成了各种不同的滤波器。而随着数字技术的深入研究，传统的滤波方式已经满足不了新的滤波要求

30、，因而结合软件编程来实现信号处理的新型技术应运而生，和传统的模拟滤波相比，数字滤波器能过高度集成，还可以随时编程，方便实用，同时运算能力强，稳定性好，受到普遍欢迎和信赖。2.4.2四种滤波器的简介比较常用的物理可实现的滤波器目前有切比雪夫滤波器、巴特沃斯滤波器、椭圆滤波器和贝塞尔滤波器四种。四种滤波器都有属于自己的通带截止频率和阻带截止频率，下面对四种滤波器的比较分析。巴特沃斯滤波器（Butterworth），其频率特性为 (4-2-1)该滤波器的特点是幅度频谱呈现单调下降的趋势，是通带幅度频谱为最大平坦的曲线，使用matlab调用该滤波函数的命令格式为z,p,k=buttap（n），其中n为

31、阶数，z，p，k为滤波器的零极点和增益。切比雪夫滤波器（Chebyshev），该滤波器有两个频段表示，均有高频率段选择性，其中切比雪夫滤波器型的频谱特性为 （4-2-2）和k为系数，滤波器在该频段，具有通带等波纹的特点，是低通滤波器。使用matlab调用该滤波函数的命令格式为z,p,k=cheb1ap(n,Rp),其中Rp为通带波纹，单位为dB，其他参数一样。切比雪夫滤波器型，其频率特性为 （4-2-3）切比雪夫滤波器型为高通滤波器，其特点是阻带等波纹特性，使用matlab调用该滤波函数的命令格式为z,p,k=cheb2ap(n,Rp) 其中Rp为阻带波纹，z，p，k为滤波器的零极点和增益。贝

32、塞尔滤波器（Bessel）,其频率特性为，其中，是由条件及递推出来的。该滤波器即为带通滤波器，频谱特点是通带线性，信号在该频段里内具有较好的线性特性。使用matlab调用该滤波函数的命令格式为z,p,k=Besselap(n)其中n为阶数，小于25。z，p，k为滤波器的零极点和增益。椭圆滤波器（Ellipse），其频率特性为 （4-2-4）该型滤波器的性能是最好的，具有陡峭的过度频率，因而被称之为带阻滤波器。使用matlab调用该滤波函数的命令格式为z,p,k=ellipap(n.Rp,Rs),其中Rp为通带波纹，Rs为阻带波纹，z，p，k为滤波器的零极点和增益。第3章 语音信号的实例处理3.

33、1 语音信号录入由于本次可以研究背景基于Windows 7系统，其Windows自带的录音机只能录制WMA格式的语音文件，故必须采用一款新的软件Goldwave5.8绿色汉化版来录制Matlab可以识别的波形文件（*.wav），该软件的效果图如图1-1所示录制完成后将文件名保存为“file.wav”，以便Matlab能够成功读取调用该文件。本实验存放位置为F盘图1-1GoldWave软件视图3.2语音信号的采集首先我录音了一段语音信号，然后在matlab6.5版本软件里，在其命令窗口输入wavread指令对语音信号进行采样，同时要记录语音信号的采样频率和采样位数。利用wavread函数，我们可

34、以初步领会采样频率、采样位数等知识点。 wavread调用格式为:y=wavread(X),表示读取格式为wav的该X波形文件，运行得到的采样值赋值给y向量。 y,fs,bits=wavread(file)，表示采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），bits表示采样位数。 y=wavread(file, M)，表示读取前M点的采样值放在向量y中。y=wavread(file,M,N)，表示读取从M到N点的采样值放在向量y中。打开MATLAB6.5软件，调用wavread函数，可以读取语音信号（file.wav）,通过编写命令可知语音信号的采样频率为fs，采样位数bits为100000。

35、运用sound函数可以很清晰的听到“大家上午好”这段语音。在命令窗口输入以下指令：x,fs,bits=wavread(F:file.wav,100000); sound(x,fs,bits);X=fft(x,40960); magX=abs(X); angX=angle(X);subplot(221);plot(x);title(原始信号波形); subplot(222);plot(X); 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);运行可得语音信号的原始

36、频谱图，同时可以很清晰的听到“大家上午好”的语音信号。达到了预期的结果。3.3语音信号的频率调整在处理语音信号时，提高或是降低语音信号的采样频率，能够实现对语速的调整，调整语速是应用比较频繁的一个功能，在matlab的命令窗口编写写明的程序，x,fs,bits=wavread(F:file.wav); ms20=floor(fs*0.002); ms100=floor(fs*0.01); ms200=floor(fs*0.02); ms300=floor(fs*0.03); t=(0:length(x)-1)/(2*fs); sound(x,2*fs,bits); wavwrite(x,2*f

37、s, bits,调频); plot(t,x); legend(Waveform); xlabel(时间(s); ylabel(幅度);运行可得调整为原来频率两倍的频谱图，经过收听，可以很明显的感受到语速比原来快了很多。3.4语音信号的幅度调整在语音处理技术中，最常用的就是对语音信号的幅度调整,即对声音大小的调节，现在网络上充斥着各类音乐播放软件，但是很少有专业的语音信号处理软件，大部分是通过调节扬声器功放来改变声音大小，而本试验通过对原始信号的幅度调整来直接从声源改变语音信号的大小，具有明显的优越性，在命令窗口编写程序：x,fs,bits=wavread(F:file.wav ); ms2=f

38、loor(fs*0.002); ms10=floor(fs*0.01); ms20=floor(fs*0.02);ms30=floor(fs*0.03);t=(0:length(x)-1)/(fs);plot(t,x*4); sound(x*4,fs,bits);wavwrite(4*x,fs,bits,调幅信号); legend(Waveform); xlabel(时间(s);ylabel(幅度);运行结果如图所示，从图形可以很直观的看出调整后语音信号幅度为原语音信号幅度的两倍，而从听觉直观的听到的信号则是声音明显比原音高了很多。3.5语音信号的滤波处理切比雪夫型低通滤波 切比雪夫滤波器实现

39、的低通滤波，此次实验研究设定的截止频率为200Hz,为了便于研究方便，需设置cheb1ord函数的参数，令通带截止频率Wp=0.075，阻带截止频率Ws=0.125，通带波纹系数Rp=0.125，阻带波纹系数Rs=50。在matlab窗口输入以下指令，可以实现切比雪夫型低通滤波器。x,fs,bits= wavread(F:file.wav );wp=0.075;ws=0.125;Rp=0.125;Rs=50;N,Wn=cheb1ord(wp,ws,Rp,Rs);b,a=cheby1(N,Rp,Wn);b,a=cheby1(N,Rp,Wn); X=fft(x);subplot(221);plot

40、(x);title(滤波前语音信号的波形图); subplot(222);plot(X);title(滤波前语音信号的频谱图);y=filter(b,a,x); sound(y,fs,bits); wavwrite(y,fs,bits,切比雪夫低通滤波信号图); Y=fft(y);subplot(223);plot(y);title( IIR滤波后语音信号的波形图); subplot(224);plot(Y);title( IIR滤波后语音信号的频谱图);通过运行程序结果可知，低通滤波语音信号后，波形图里少掉了一部分信号，幅度也有所降低，根据理论知识，杂音大部分为高频分量，滤去的大部分为杂音信

41、号，还有一部分为语音信号中的高频分量；再通过收听处理后的波形文件，可以清晰的感觉出音质比较清晰，基本上无杂音，同时相对于原音，滤波后的声音比较低沉，这与波形图幅度的降低刚好吻合。 切比雪夫滤波器型高通滤波切比雪夫滤波器型构造的高通滤波器，也是对语音信号处理的一种重要手段，调用cheb2ord函数，同样要对该函数进行参数设置，设定函数的通带截止频率Wp=0.7，通带波形系数Rp=0.25，阻带截止频率Ws=0.98，阻带波形系数Rs=50, 在matlab窗口输入以下指令，可以实现切比雪夫型高通滤波。x,fs,bits= wavread(F:file.wav );Wp=0.7;Ws=0.98;R

42、p=0.25;Rs=50; N,Wn=cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs); b,a=cheby2(N,Rs,Wn); b,a=cheby2(N,Rs,Wn,high); X=fft(x); subplot(221);plot(x);title(滤波前信号的波形); subplot(222);plot(X);title(滤波前信号的频谱);y=filter(b,a,x); sound(y,fs,bits);wavwrite(y,fs,bits,切比雪夫型高通滤波语音信号);Y=fft(y); subplot(223);plot(y);title(IIR滤波后信号的波形); subplot

43、(224);plot(Y);title(IIR滤波后信号的频谱);通过高通滤波后，从滤波前后的波形上可以看出，滤波后只剩下一小段语音信号，而由前面的知识可知，该信号为录音时的杂音信号，而录音“大家上午好”由于是低频段语音信号，通过高通滤波时则被滤去了，故滤波后的波形图的幅度变得很平缓；试听最后经过高通滤波后保存的波形文件，结果只收听到了十分微弱的杂音，这也验证了之前分析的正确性，与理论的高通滤波结果一致。3.5.3 巴特沃斯带通滤波 巴特沃斯滤波器通过参数的设置可以用于带通滤波，通过matlab调用函数butter，设置其滤波器的参数，阶数n=6，在matlab窗口输入以下指令，可以实现巴特沃

44、斯带通滤波。x,fs,bits= wavread(F:file.wav );n=6;Wc=0.1 0.8 ;b,a=butter(n,Wc); X=fft(x); subplot(221);plot(X);title(滤波前语音信号的频谱); subplot(222);plot(x);title(滤波前语音信号的波形); y=filter(b,a,x);Y=fft(y); sound(y,fs,bits); wavwrite(y,fs,bits,巴特沃斯带通滤波语音信号);subplot(223);plot(Y);title(滤波后语音信号的频谱);subplot(224);plot(y);t

45、itle(滤波后语音信号的波形);运行程序结果，从滤波前后的波形图看出，语音信号的幅度明显变小了，但是滤波时间没什么变化；试听滤波后的语音信号，听到的是类似机器发出的声音，也就是音质发生了明显变换。巴特沃斯带阻滤波巴特沃斯滤波器通过参数的设置可以用于带阻滤波，通过matlab调用函数butter，设置滤波器的参数，阶数n=6，在matlab窗口输入以下指令，可以实现巴特沃斯带通滤波。x,fs,bits= wavread(F:file.wav );n=6;Wc=0.1 0.1067 ;b,a=butter(n,Wc,stop); X=fft(x); subplot(221);plot(X);ti

46、tle(滤波前信号的频谱);subplot(222);plot(x);title(滤波前信号的波形); y=filter(b,a,x); Y=fft(y); sound(y,fs,bits); wavwrite(y,fs,bits,巴特沃斯带阻滤波语音信号); subplot(223);plot(Y);title(滤波后信号的频谱);subplot(224);plot(y);title(滤波后信号的波形);程序运行结果如图，滤波前后语音信号的幅度和频谱发生了很大的变化，所以语音信号完全不同了；通过试听滤波后的语音信号，只能听到部分的语音信息，同时伴随有很尖锐的杂音，听到最后时杂音信号完全取代了

47、语音信息。第4章 信号处理的结果分析4.1各种信号处理效果的比较首先，语音信号处理的调幅与调频，在日常生活中运用最为普遍，本次通过软件来实现这一基本操作，可为简单便捷，而且程序可以修改，扩大了其适用范围。其次，四种滤波方式与未经处理之前的语音信号的比较：（1）数字低通滤波器处理语音信号后，与原来的语音信号相比，由于滤波器的本身性质，导通低频信号，阻断高频信号，而录制的语音信号里高频分量大部分为杂音信号，会被滤去，因而处理后的语音信号只有低频段，正好是留下来的原音，从听觉直接感受到的变化就是处理后语音信号音质明显好了很多，几乎没有杂音了。（2）数字高通滤波器对语音信号滤波后，高通滤波器具有通过高

48、频信号，阻断低频信号的特点，因此，语音信号中的杂音信号会完全保留下来，而原来的语音信号则会被阻断滤去，其波形会完全消失，从听觉上直观的感觉是，处理后的语音信号只有很小声的杂音，完全听不见其他的任何声音信息。（3）数字带通滤波器来处理语音信号，由于数字带通滤波器之间，而事先录制的语音信号在此频段区间内，故通过高通滤波后，仍然可以听到该语音信号，只不过该语音信号里面的一部分超出设定频率区间的分量会被衰减掉。从听觉音质上感觉，处理后发出的声音变得像是机器发出的声音，而语音信息却可以完全收到。（4）数字带阻滤波器处理语音信号后，相比与原来的信号，由于带阻滤波波其本身的性质是会阻断设定的频率段的信号，即

49、将该频率段的信号衰减到基地的程度，而设定频率段之外的信号则会保留下来。最后是四种滤波方式之间的比较：低通滤波与其他三种滤波方式相比较，特点是能过通过低频段的信号，可通过频段比较固定；高通滤波则与低通滤波相对，能够通过高频信号，这两种滤波方式通过的频段太过于固定，适合于分析语音信号里的原音信息及找出其杂音信号。带通滤波则是通过设定频率区间内的信号，阻断频率区间外的语音信号；带阻滤波与带通滤波相反，在设定的频率区间里，信号会被截止，而区间外的信号则可以顺利通过，这两种滤波方式可以通过人为改变其频率区间，达到完美的截取一段频率区间内的所有信号的目的。4.2实验研究的结论本次试验研究是基于matlab

50、7.8版软件实现的，将录制的待处理的语音信号通过傅立叶（J.Fourier）变换转化为频域分析，然后通过四种数字滤波器对语音信号进行滤波器处理，四种滤波方式各有自己的特点，经由本次试验，更加深了本人对四种滤波方式的理解和认知。实验结果证明低通、高通、带通和带阻滤波通过合理的参数设置均可以实现对语音信号的处理，并且能够达到人们初步对语音信号处理的要求，另外，本人还设置对语音信号的调频和条幅处理，这同样是为了满足人们对语音信号的语速和声音大小的最基本要求。结 语本次试验研究对语音信号的处理做了详细介绍，采用了一系列的信号分析和处理技术，实现了对语音信号的基本处理功能，经过程序的运行，完全达到了预期

51、语音信号处理的目的。本文设计的程序主要有以下的优点：（1）程序编写操作简单易懂。在进行语音信号处理时，只需要在M脚本文件里输入程序即可，无需遵循C语言严格的逻辑格式，Matlab本身具有良好的错误兼容性能，而且函数库函数功能齐全，调用极为方便，完全不需要自定义函数等复杂过程。（2）信号处理速度极快。由于matlab是一款强大的数学处理软件，通过矩阵运算，速度极快；并且对语音信号的处理，每一步都是分开进行的，步骤之间没有联系，运行时软件背后调用的情况极少，省去了大量时间。（3）重复利用率高。本文重点是语音信号的无限脉冲单位响应（IIR）的滤波，程序可以重复利用，每次只需要改变调用函数的参数即可，

52、其他完全不变，方便实用。虽然本次试验研究大达到了预期的效果，但是由于本人专业知识所限，对语音信号处理只能是涉及一小部分，也不可能做深入的研究，而对于实现更为便捷的人机一键操作模式则有很大的困难，只能是通过编程来实现人机对话。预期将来完全可以将本文的涉及的程序写进软件系统，并开发出相应的芯片，使得人们能够很方便的处理语音信号，不需要每次来编写程序。只要说出一段语音，选择所需要的处理模式，通过运行该函数，就能够很直观的得到处理后的语音信号及对应的波形图和频谱图。参考文献1 李维波.MATLAB在电气工程中的应用M.北京：中国电力出版社，2007.2530.2 张志涌等.精通MATLAB6.5版M.

53、北京：北京航空航天大学出版社，2003.107109.3 文玉梅.用MATLAB建立理工科教学虚拟实验室J.重庆：重庆大学学报（社会科学版），2001,9(5):1114.4 李新.数字信号处理实验指导书M.桂林：桂林工学院电子与计算机系，2007.3335.5 李新.数字信号处理实验教学大纲M. 桂林：桂林工学院电子与计算机系，2007.142155.6 袁小平，史良，王艳芬.基于MATLAB的数字信号处理课程的实验教学J.实验研究与探索，2002,5(2):89.7 李娜，张葛祥.MATLAB仿真技术与应用M.北京:清华大学出版社，2003.4650.8 张智星.MATLAB程序设计与应用

54、M.北京：清华大学出版社，2002.1820.9 (美)Vinay K. Ingle, John G. Proakis.数字信号应用MATLAB(英文影印版)M .科学出版社，2003.2223.10 薛年喜.MATLAB在数字信号处理中的应用M.北京：清华大学出版社，2008.3435.11 夏平.基于MATLAB的信号与系统、数字信号处理实验体系J.教学实验(重庆大学学报)，2004,12(8):67.12 徐艳惠.基于MATLAB的信号系统仿真及应用J.仪器仪表用户（社会科学版），2006，33（18）：1617.13 马金龙等.信号与系统（第二版）M.北京：科学出版社，2010.129133.14 程乾生.数字信号处理简明教程M.北京：高等教育出版社，2007.4041.15 陈树新.数字信号处理（第2版）M