基于MATLAB的语音信号的频谱分析.doc

DSP课程设计 ——基于MATLAB的声音信号频谱分析 课程设计目的 综合运用数学信号处理的理论知识进行语音信号的频谱分析，通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。 理解设计基本要求 熟悉离散信号和系统的时域特性。 熟悉线性卷积和相关的计算编程方法。 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列傅里叶变换对离散信号、系统和系统的响应进行频域分析。 学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。 利用MATLAB对wav文件进行频谱分析。 分别用不同的滤波器对加噪语音信号进行滤波，选择最佳滤波器。 课程设计内容 选择一个wav文件作为分析的对象，或录制一段语音信号，对其进行频谱分析，分别对加噪前后的语音信号进行频谱分析，再通过不同滤波器根据信号的频谱特点重构语音信号，选出最佳滤波方案。 课程设计实现步骤 (1)语音信号的获取 选择一个wav文件作为分析的对象，可以利用Windows下的录音机或其他软件，录制一段自己的话音，在MATLAB中，[y,fs,bits]=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]表示读取的值从N1点到N2点的值。 sound(y); 用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号，也即一个复杂的“函数表达式”，也可以说像处理一个信号的表达式一样处理这个声音信号。 下面是语音信号在MATLAB中的语言程序，它实现了语音的读入与打开，并绘出了语音信号时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变化，得到信号的频谱特性。 在频谱特性中分析最大值的位置（可能有几个），它代表的频率和时域的采样时间有关，相邻的两点之间的距离为。其中，N是离散傅里叶变换用的点数，是采样的时间，前面在读取 wav文件时得到了采样频率。 既然知道了该声波的频谱，按频率就可以反演它的时域值，利用以上分析的主要峰值来重构声波。由于没有考虑相位和其他的频谱分量，所以波形和原来的波形相差甚大，但大体的频率是没有错的。 fs=25600; %语音信号采样频率为25600 [x,fs,bits]=wavread(C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\语音\音频.wav); sound(x,fs,bits); %播放语音信号 y1=fft(x,4096); %对信号做2048点FFT变换 f=fs*(0:2047)/4096; figure(1) magy1=abs(y1); angy1=angle(y1); subplot(3,1,1),plot(x);title(原始信号波形) subplot(3,1,2),plot(magy1);title(原始信号幅值) subplot(3,1,3),plot(angy1);title(原始信号相位) figure(2) freqz(x) %绘制原始语音信号的频率响应图 title(频率响应图) figure(3) plot(f,abs(y1(1:2048))); title(原始语音信号频谱) xlabel(Hz); ylabel(fudu); axis([0 4500 0 400]) wav语音信号加噪声 在MATLAB软件平台下，给原始的语音信号叠加上噪声，噪声类型分为如下几种：（1）单频噪色（正弦干扰）；（2）高斯随机噪声。绘出加噪声后的语音信号时域和频谱图，在视觉上与原始语音信号图形对比，也可通过Windows播放软件从听觉上进行对比，分析并体会含噪语音信号频谱和时域波形的改变。本实验采用正弦干扰。 clc; clear; fs=22050; %语音信号采样频率为22050 [x,fs,bits]=wavread(C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\语音\音频.wav); %读取语音信号的数据，赋给变量x y1=fft(x,4096); %对信号做4096点FFT变换 f=fs*(0:511)/4096; t=(0:length(x)-1)/22050; x1=[0.05*sin(2*pi*10000*t)]; x2=x+x1; sound(x2,fs,bits); figure(1) subplot(2,1,1) plot(x) %做原始语音信号的时域图形 title(原语音信号时域