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应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析

及滤波

频谱分析是对信号的频率特性进行研究和描述的一种方法，而滤波是对信号进

行去除或者强调特定频率成份的处理。在语音信号处理中，频谱分析及滤波常用于

去除噪声、增强语音信号的清晰度和可听度。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数用于频谱分析

和滤波。下面将详细介绍如何使用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波

的步骤和方法。

1.导入语音信号

首先，我们需要将含噪声的语音信号导入到Matlab中进行处理。可以使用

Matlab提供的`audioread()`函数读取语音文件，并将其存储为一个向量。

```matlab

[y,Fs]=audioread(noisy_speech.wav);

```

其中，`y`是读取到的语音信号向量，`Fs`是采样率。如果语音文件的采样率不

是默认的16kHz，可以使用`resample()`函数调整采样率。

2.绘制时域波形

为了对语音信号有一个直观的了解，可以绘制其时域波形图。使用Matlab的

`plot()`函数可以实现这一目标。

```matlab

t=(0:length(y)-1)/Fs;

plot(t,y);

xlabel(Time(s));

ylabel(Amplitude);

title(TimeDomainWaveform);

```

这段代码将绘制出含噪声语音信号的时域波形图，横轴表示时间，纵轴表示信

号的幅值。

3.进行频谱分析

频谱分析可以匡助我们了解语音信号在不同频率上的能量分布情况。在Matlab

中，可以使用`fft()`函数对语音信号进行傅里叶变换，得到其频谱。

```matlab

N=length(y);

Y=fft(y);

P=abs(Y).^2/N;

f=Fs*(0:(N/2))/N;

plot(f,10*log10(P(1:N/2+1)));

xlabel(Frequency(Hz));

ylabel(Power(dB));

title(PowerSpectrum);

```

上述代码将绘制出含噪声语音信号的功率谱图，横轴表示频率，纵轴表示功率

（以分贝为单位）。可以观察到不同频率上的能量分布情况。

4.进行滤波处理

接下来，我们可以使用滤波器对含噪声语音信号进行滤波处理，以去除噪声或

者强调特定频率成份。Matlab提供了多种滤波器设计方法和函数，可以根据具体

需求选择适合的滤波器。

以低通滤波器为例，可以使用`designfilt()`函数设计一个低通滤波器，并使用

`filter()`函数将该滤波器应用于语音信号。

```matlab

cutoffFreq=4000;%截止频率为4000Hz

filterOrder=10;%滤波器阶数

lowpassFilter=designfilt(lowpassfir,FilterOrder,filterOrder,CutoffFrequency,

cutoffFreq,SampleRate,Fs);

filteredSignal=filter(lowpassFilter,y);

```

上述代码中，`cutoffFreq`表示滤波器的截止频率，`filterOrder`表示滤波器的阶

数。`designfilt()`函数用于设计滤波器，`filter()`函数用于将滤波器应用于语音信号。

5.绘制滤波后的时域波形和频谱图

最后，我们可以绘制滤波后的语音信号的时域波形和频谱图，以比较滤波先后

的效果。

```matlab

t_filtered=(0:length(filteredSignal)-1)/Fs;

figure;

subplot(2,1,1);

plot(t_filtered,filteredSignal);

xlabel(Time(s));

ylabel(Amplitude);

tit