语音信号处理正文 下载本文

1 绪论

数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。

数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展,受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多,根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即有限冲激响应( FIR,Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR,Infinite Impulse Response)滤波器。

FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,系统函数H (z)在处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统),因而只能用较高的阶数达到高的选择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低,但是线性相位,就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变,这是很好的性质。FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理,便于编程,用于计算的时延也小,这对实时的信号处理很重要。 FIR滤波器因具有系统稳定,易实现相位控制,允许设计多通带(或多阻带)滤波器等优点收到人们的青睐。

IIR滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。同时,IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,然后通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。

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滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。随着MATLAB软件及信号处理工具箱的不断完善,MATLAB很快成为应用学科等领域不可或缺的基础软件。它可以快速有效地实现数字滤波器的设计、分析和仿真,极大地减轻了工作量,有利于滤波器设计的最优化。

2 课程设计内容

选择一个语音信号作为分析的对象,或录制一段各人自己的语音信号,对其进行频谱分析;利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中,模仿语音信号被污染,并对其进行频谱分析;设计FIR和IIR数字滤波器, 并对被噪声污染的语音信号进行滤波, 分析滤波后信号的时域和频域特征,回放语音信号;最后,设计一个信号处理系统界面。在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型。

3 课程设计的具体实现

3.1语音信号的采集

利用PC 机上的声卡和WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。点击放音按钮,可以实现所录音的重现。以文件名“speech”保存入g :\\ MATLAB \\ work 中。可以看到,文件存储器的后缀默认为. wav ,这是WINDOWS 操作系统规定的声音文件存的标准。

3.2语音信号的时频分析

利用MATLAB中的“wavread”命令来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量。再对其进行采样,记住采样频率和采样点数。下面介绍Wavread 函数几种调用格式。

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(1)y=wavread(file)

功能说明:读取file所规定的wav文件,返回采样值放在向量y中。 (2)[y,fs,nbits]=wavread(file)

功能说明:采样值放在向量y中,fs表示采样频率(hz),nbits表示采样位数。

(3)y=wavread(file,N)

功能说明:读取钱N点的采样值放在向量y中。 (4)y=wavread(file,[N1,N2])

功能说明:读取从N1到N2点的采样值放在向量y中。

接下来,对语音信号OriSound.wav进行采样。其程序如下:

>> [y,fs,nbits]=wavered (‘OriSound’); %把语音信号加载入Matlab 仿真软件平

台中

然后,画出语音信号的时域波形,再对语音信号进行频谱分析。MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式如下:

Xk=fft(xn,N)

参数xn为被变换的时域序列向量,N是DFT变换区间长度,当N大于xn的长度时,fft函数自动在xn后面补零。,当N小于xn的长度时,fft函数计算xn的前N个元素,忽略其后面的元素。

在本次设计中,我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换,就可以得到信号的频谱特性。其程序如下:

[x,Fs,nbits]=wavread('nm.wav'); player=audioplayer(x,Fs); play(player); pause(10); stop(player); N=length(x);

subplot(2,2,3);plot(x);title('原始信号波形'); subplot(2,2,2); Hs=spectrum.welch;

psd(Hs,x,'Fs',Fs);title('功率图'); subplot(2,2,1);

specgram(x);title('语谱图'); subplot(2,2,4); y=fft(x,N);

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