数字信号处理课程设计对音乐信号的各种处理

1、实验11、 音乐信号的音谱和频谱观察使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；输出音乐信号的波形和频谱，观察现象；使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)figure;subplot(2,1,1),plot(a);subplot(2,1,2),plot(a1);x1=resample(a1,2,1); %y=resample(x,p,

2、q)返回量的长度是向量x的p/q倍sound(x1,fs);%sound(a,fs);N1=length(a1);F1=fft(a1,N1);w=2/N1*0:N1-1; %频谱图横坐标设置figure;plot(w,abs(F1);N2=length(a1);t=0:1/N2:1/N2*(N2-1);title('傅利叶变换'); %傅利叶变换;figure;plot(a1);title('时域波形'); %时域波形;1， 以二倍的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别快，像被压缩了，播放的时间比原信号短。2， 以二分之一的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别慢，像

3、被拉长了，播放的时间比原信号长。3， 原信号频谱截止频率为0.5*pi 实验22、 音乐信号的抽取（减抽样）观察音乐信号频率上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔，代表混叠和非混叠）；输出减抽样音乐信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释；播放减抽样音乐信号，注意抽样率的改变，比较不同抽取间隔下的声音，解释现象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:60000)D=2; %减抽样；l=length(

4、a1);yd=a1(1:D:l);sound(yd,fs/D);N3=length(yd);t=0:1/N3:1/N3*(N3-1); %横坐标设置figure;plot(yd);title('减抽样时域波形'); %时域波形;xlabel('t');ylabel('幅度');N4=length(yd);F2=fft(yd,N4);w=2/N4*0:N4-1;figure;plot(w,abs(F2);title('减抽样频谱'); %减抽样频谱xlabel('f');ylabel('幅度');D=

5、2,减抽样D=4,减抽样1， 原信号频谱截止频率为0.5*pi，当D=2时，频谱刚好不混叠，当D>2时，频谱就会混叠。2， 减抽样后的音乐信号听起来变得尖锐，有失真。3， 抽样率随着抽样间隔的增大而逐渐变小，声音越来越失真，音调变得急促，而尖锐，信号产生混叠实验33、 音乐信号的AM调制观察音乐信号的频率上限，选择适当调制频率对信号进行调制（给出高、低两种调制频率）；输出调制信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释；播放调制音乐信号，注意不同调制频率下的声音，解释现象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work

6、陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs);N=length(a1);n1=0:N-1;y=cos(0.5*pi*n1); %产生余弦信号N1=length(a1);F1=fft(y,N1);w=2/N1*0:N1-1;figure;plot(w,abs(F1);title('cos(wt)频谱'); %余弦频谱xlabel('f');ylabel('幅度');N2=length(a1);F2=fft(a1,N2);w=2/N2*0:N2-1;figu

7、re;plot(w,abs(F2);title('yinyue频谱'); %原信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');x1=a1.*y' % 音乐信号与余弦信号点乘进行调制figureplot(x1);N3=length(a1);F3=fft(x1,N3); %调制信号傅立叶变换w=2/N3*0:N3-1;figure;plot(w,abs(F3);title('调制频谱'); %调制信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');sound(x1,fs); w=

8、0.5*pi 时.w=0.3*pi 时.w=0.7*pi 时.1， 由原信号频谱知，信号截止频率约为0.4pi，则产生混叠的阈值为0.6pi。2， 原信号的调制相当于频谱搬移，左移一个右移一个，当调制频率（余弦频率）小于0.4pi或大于0.6pi时就会产生混叠或丢失一部分信息。3， 当余弦点数取得少时，余弦频谱会产生泄漏。4， 当调制频率较高时（发生混叠），声音响度低，几乎只能听见兹兹的声音，信号几乎完全失真，当调制频率较低时（未发生混叠），声音很尖锐，响度较大，稍微能听出一点调子，但也有兹兹的声音。实验44、AM调制音乐信号的同步解调设计巴特沃斯IIR滤波器完成同步解调；观察滤波器频率响应曲

9、线；用窗函数设计FIR滤波器完成同步解调，观察滤波器频率响应曲线；（要求：分别使用矩形窗和布莱克曼窗，进行比较）；输出解调音乐信号，比较不同滤波器下的声音，解释现象。clear all;close all;clcfunction hd=ideal(N,wc)for n=0:N-1 if n=(N-1)/2 hd(n+1)=wc/pi; else hd(n+1)=sin(wc*(n-(N-1)/2)/(pi*(n-(N-1)/2); endenda,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=

10、y1(10000:100000);%sound(a1,fs); %播放yuan的信号N=length(a1);n1=0:N-1;y=cos(0.5*pi*n1);x1=a1.*y'%点乘figureplot(x1);N1=length(a1);F1=fft(x1,N1); %调制信号傅立叶变换w=2/N1*0:N1-1;figureplot(w,abs(F1);title('调制频谱'); %调制信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');%sound(x1,fs); %播放调制后的信号x2=x1.*y'figure

11、plot(x2); %解调后信号F2=fft(x2,N1); %解调信号傅立叶变换w=2/N1*0:N1-1;figureplot(w,abs(F2);title('解调频谱'); %解调频谱xlabel('f');ylabel('幅度');%sound(x2,fs); %播放解调后的信号N,Wc=buttord(0.4,0.5,1,15);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figureplot(W/pi,abs(H);title('数字巴特沃斯滤波器'); %数字巴特沃斯滤波器x3=filter(B

12、,A,x2); %滤波后信号w=2/N1*0:N1-1;fx=fft(x3,N1);fa=fft(a1,N1);figuresubplot(2,1,1),plot(w,abs(fa);title('yuan xin hao pin pu');subplot(2,1,2),plot(w,abs(fx);title('数字巴特沃斯滤波器滤波频谱'); %滤波后频谱sound(x3,fs); %播放巴特沃斯滤波器滤波后信号sheng yinN=33;wc=0.4*pi; hd=ideal(N,wc); w1=boxcar(N); %矩形窗w2=blackman(N);

13、 %布莱克曼窗h1=hd.*w1'h2=hd.*w2'y3=conv(x2,h1); %解调后信号与矩形窗函数卷积y4=conv(x2,h2); %解调后信号与布莱克曼窗函数卷积%sound(y3,fs); %播放矩形窗滤波后信号sheng yin%sound(y4,fs); %播放布莱克曼窗滤波后信号sheng yin figure;subplot(2,1,1),plot(y3);title('矩形窗滤波后信号');subplot(2,1,2);plot(y3);title('布莱克曼窗滤波后信号');fh1=fft(h1,N1);db1=-2

14、0*log10(abs(fh1(1)./(abs(fh1)+eps); %理想低通滤波器加窗后幅度响应fh2=fft(h2,N1);db2=-20*log10(abs(fh2(1)./(abs(fh2)+eps);w=2/N1*0:N1-1;figure;subplot(3,1,1),stem(h1); %矩形窗函数grid on;title('矩形窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2),plot(w,abs(fh1);grid on;title('矩形窗');xlabel(&#

15、39;w');ylabel('H(k)');subplot(3,1,3);plot(w,db1); %矩形窗函数分贝图grid on;figure;subplot(3,1,1);stem(h2);grid on;title('布莱克曼窗');xlabel('n');ylabel('h(n)');subplot(3,1,2);plot(w,abs(fh2);grid on;title('布莱克曼窗');xlabel('w');ylabel('H(k)');subplot(3,1

16、,3);plot(w,db2); %布莱克曼窗窗函数分贝图grid on;w=2/N1*0:N1-1;Fy1=fft(y3,N1);Fy2=fft(y4,N1);figure;subplot(2,1,1);plot(w,abs(Fy1);title('矩形窗滤波后频谱');subplot(2,1,2);plot(w,abs(Fy2);title('布莱克曼窗滤波后频谱');1， 解调后信号频谱在高频和低频处均有一部分，且成对称分布，需要滤掉高频才可大致还原原信号。2， 原信号的截止频率为0.4pi，使用数字巴特沃斯滤波器滤波器滤波参数通带截止频率0.4pi，阻带

17、开始频率0.5pi，阻带衰减15db。滤波效果很好，基本还原了原信号。3， 使用窗函数滤波要根据过渡带宽算阶数N，选截止频率为0.4pi。4， 使用矩形窗滤波，矩形窗过渡带窄，但是阻带有波纹，高频部分有小部分未滤掉。5， 使用布莱克曼窗滤波，布莱克曼窗过渡带宽，但是阻带较好。6， 使用矩形窗和布莱克曼窗滤波，效果都行，基本都能还原原信号实验55、 音乐信号的滤波去噪给原始音乐信号叠加幅度为0.05，频率为3kHz、5kHz、8kHz的三余弦混合噪声，观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱，并播放音乐，感受噪声对音乐信号的影响；给原始音乐信号叠加幅度为0.5的随机白噪声（可用rand语句产生

18、），观察噪声频谱以及加噪后音乐信号的音谱和频谱，并播放音乐，感受噪声对音乐信号的影响；根据步骤、观察到的频谱，选择合适指标设计滤波器进行滤波去噪，观察去噪后信号音谱和频谱，并播放音乐，解释现象。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,fs); %播放yuan的信号N1=length(a1);n1=0:N1-1;x1=0.05*cos(2*pi*3000*n1/fs);x2=0.05*c

19、os(2*pi*5000*n1/fs);x3=0.05*cos(2*pi*8000*n1/fs);x4=x1+x2+x3;figure;plot(x4);%叠加余弦信号F1=fft(x4,N1);%叠加余弦信号傅立叶变换w=2/N1*0:N1-1;figureplot(w,abs(F1);title('叠加余弦信号频谱');%叠加余弦信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');y2=a1+x4'%sound(y2,fs); %播放叠加余弦音乐信号figure;plot(y2); %叠加余弦音乐信号F2=fft(y2,N1);

20、 %叠加余弦音乐信号傅立叶变换figureplot(w,abs(F2);title('叠加余弦噪声音乐信号频谱'); %叠加余弦音乐信号频谱xlabel('f');ylabel('幅度');N,Wc=buttord(0.06,0.3,1,50);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figureplot(W/pi,abs(H);title('数字巴特沃斯滤波器'); %数字巴特沃斯滤波器y3=filter(B,A,y2); %滤波后信号fa=fft(a1,N1);fy=fft(y3,N1);figures

21、ubplot(3,1,1),plot(w,abs(fa);title('yuan xin hao pin pu');subplot(3,1,2),plot(w,abs(F2);title('叠加余弦噪声音乐信号频谱'); %叠加音乐信号频谱subplot(3,1,3),plot(w,abs(fy);title('数字巴特沃斯滤波器滤波频谱'); %滤波后频谱%sound(y3,fs); %播放滤波后音乐信号r=rand(N1,1)-0.5;yr=a1+r;figure;plot(yr);%sound(yr,fs); %播放叠加随机噪声音乐信号N,

22、Wc=buttord(0.05,0.4,1,50);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figure;plot(W/pi,abs(H);title('数字巴特沃斯滤波器2'); %数字巴特沃斯滤波器yf=filter(B,A,yr); %滤波后信号Fz=fft(r,N1);Fr=fft(yr,N1);Ff=fft(yf,N1);figure;subplot(2,1,1),plot(w,abs(fa);title('yuan xin hao pin pu');subplot(2,1,2),plot(w,abs(Fz);title(

23、9;随机噪声频谱');figure;subplot(2,1,1),plot(w,abs(Fr);title('叠加随机噪声音乐信号频谱'); %叠加音乐信号频谱subplot(2,1,2),plot(w,abs(Ff);title('数字巴特沃斯滤波器滤波频谱'); %滤波后频谱sound(yf,fs); %播放滤波后音乐信号1， 三余弦信号的频谱为不同频率处得三根线，加噪声后的音乐信号频谱是在原信号频谱上加了三条不同频率的线。加噪声后音乐信号能听到原有的音调，但里面有非常大的杂音，兹兹的噪声。2， 对加余弦噪声的信号进行滤波，用巴特沃斯滤波器滤波，参数

24、为：通带截止频率0.06pi，阻带开始频率0.3pi，阻带衰减50db，滤波后滤掉了一部分高频信息，三根余弦基本滤除。滤波后信号听起来还稍微有点杂音，有稍微的失真。3， 对原信号加随机白噪声，白噪声均匀分布，对其用巴特沃斯滤波器滤波，参数为：通带截止频率0.05pi，阻带开始频率0.4pi，阻带衰减50db，滤波后滤掉了一部分高频信息，阻带衰减快，到0.4pi就衰减到0，但还保留了低频处得噪声，滤波后音乐信号听起来能听出原调，但有失真，且伴随有较大声的随机白噪声。实验66、 音乐信号的幅频滤波及相频分析设计低通滤波器（可自行选取不同的截止频率），滤除原始音乐信号的高频信息，观察滤波前后的幅度频

25、谱，并比较滤波前后的音乐效果，感受高频信息对音乐信号的影响；设计高通滤波器（可自行选取不同的截止频率），滤除原始音乐信号的低频信息，观察滤波前后的幅度频谱，并比较滤波前后的音乐效果，感受高频信息对音乐信号的影响；选取两端不同的音乐信号，分别将其幅度谱和相位谱交叉组合构成新的音乐信号，播放并比较组合后的音乐与原始音乐，感受相频信息对音乐信号的影响。clear all;close all;clca,fs,bit=wavread('c:MATLAB6p5work陪你一起看草原.wav');size(a);y1=a(:,1);a1=y1(10000:100000);%sound(a1,

26、fs); %播放原的信号1N1=length(a1);F1=fft(a1,N1); %原信号1傅立叶变换w=2/N1*0:N1-1;N,Wc=buttord(0.1,0.2,1,30);B,A=butter(N,Wc);H,W=freqz(B,A);figureplot(W/pi,abs(H);title('数字巴特沃斯滤波器'); %数字巴特沃斯滤波器a2=filter(B,A,a1); %滤波后信号fd=fft(a2,N1);figure;subplot(211),plot(w,abs(F1);title('原信号1频谱'); % 原信号1频谱xlabel('f');ylabel('幅度');subplot(212),plot(w,abs(fd);title('数字巴特沃斯滤波器滤波频谱'); %滤波后频谱%sound(a2,fs); %播放滤波后音乐信号N,Wc=buttord(0.1,0.2,1,30);B,A=butter(N,Wc,'high');H,W=freqz(B,A);figureplot(