通信工程专业本科毕业论文语音信号去噪——数字滤波器的设计.docx

毕业设计（论文）

PAGE

1-

毕业设计（论文）报告

题目：

通信工程专业本科毕业论文语音信号去噪——数字滤波器的设计

学号：

姓名：

学院：

专业：

指导教师：

起止日期：

通信工程专业本科毕业论文语音信号去噪——数字滤波器的设计

摘要：随着通信技术的不断发展，语音信号传输过程中的噪声问题日益突出。本文针对语音信号去噪问题，设计了一种基于数字滤波器的去噪方法。首先，分析了语音信号和噪声的特性，提出了基于短时傅里叶变换的噪声估计方法。其次，针对不同类型的噪声，设计了相应的数字滤波器，包括低通滤波器、高通滤波器和带阻滤波器。最后，通过实验验证了所设计数字滤波器的有效性，结果表明，该方法能够有效去除语音信号中的噪声，提高语音质量。本文的研究成果对于语音通信系统的设计和优化具有重要的理论意义和实际应用价值。

随着信息技术的飞速发展，语音通信已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在实际通信过程中，由于环境噪声、传输信道等因素的影响，语音信号质量往往受到很大影响。为了提高语音通信质量，语音信号去噪技术成为研究的热点。数字滤波器作为一种有效的信号处理方法，在语音信号去噪领域具有广泛的应用。本文旨在设计一种基于数字滤波器的语音信号去噪方法，以提高语音通信质量。

第一章绪论

1.1语音信号与噪声特性分析

(1)语音信号是人们日常交流中不可或缺的信号类型，它由一系列的声波组成，这些声波在频率、幅度和时域上具有特定的分布特性。在通信工程领域，对语音信号的研究主要集中在信号的频谱分析、时域特性以及人耳听觉特性等方面。语音信号的频谱分布通常在300Hz到3400Hz之间，其中300Hz以下的低频成分被称为基频，而3400Hz以上的高频成分则被称为谐波。在实际通信过程中，语音信号往往受到各种噪声的干扰，如背景噪声、传输信道噪声等，这些噪声的存在会严重影响语音信号的质量。

(2)噪声是通信系统中的一种常见干扰，它是由各种非语音信号组成的，会对语音信号产生干扰，降低通信质量。噪声的特性包括噪声的频谱分布、幅度分布和时域分布等。根据噪声的频谱分布，可以将噪声分为连续噪声和脉冲噪声两大类。连续噪声通常具有宽带特性，如白噪声、粉红噪声等；而脉冲噪声则具有短时冲击特性，如雷电噪声、电磁干扰等。在语音信号处理中，噪声的去除和抑制是提高语音质量的关键。例如，在电话通信中，当通话环境嘈杂时，背景噪声会占据语音信号的频谱，使得语音信号的可懂度降低。

(3)为了更好地理解语音信号与噪声的特性，以下列举几个案例进行分析。首先，考虑一个在繁忙街道上进行的通话场景，此时背景噪声的频谱分布较为复杂，包括交通噪声、人声噪声等。在这种情况下，语音信号的频谱会受到噪声的干扰，导致语音质量下降。其次，在无线通信系统中，由于传输信道的特性，信号在传输过程中会受到信道噪声的影响，如多径效应、衰落等。这些信道噪声会对语音信号产生破坏性影响，使得接收端接收到的语音信号质量恶化。因此，在语音信号处理中，需要针对不同的噪声特性，设计相应的去噪算法和滤波器，以提高语音信号的质量。

1.2语音信号去噪技术概述

(1)语音信号去噪技术是通信工程领域的一个重要研究方向，旨在提高语音信号的质量，增强通信系统的性能。去噪技术主要包括两大类：线性去噪和非线性去噪。线性去噪方法基于信号处理的基本原理，通过设计滤波器对噪声进行抑制。这类方法包括自适应滤波器、最小均方误差滤波器等。非线性去噪方法则通过引入非线性变换，如小波变换、神经网络等，对噪声进行更有效的处理。这些方法在去除噪声的同时，尽量保留语音信号的原始特征。

(2)语音信号去噪技术的研究方法多种多样，主要包括以下几种：频域滤波、时域滤波、变换域滤波和基于模型的去噪。频域滤波方法通过对语音信号的频谱进行分析，去除特定频率范围内的噪声。时域滤波方法则通过对语音信号的时域特性进行处理，去除噪声。变换域滤波方法利用变换域对信号进行分解，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等，从而实现去噪。基于模型的去噪方法则是通过建立噪声模型和语音模型，对噪声进行估计和去除。

(3)在实际应用中，语音信号去噪技术面临着诸多挑战。首先，噪声类型多样，如背景噪声、信道噪声等，对去噪算法的鲁棒性提出了较高要求。其次，语音信号的非线性特性使得去噪过程中容易产生失真，影响语音质量。此外，语音信号的去噪还受到计算复杂度、实时性等因素的限制。针对这些问题，研究人员不断探索新的去噪方法和技术，如深度学习、自适应滤波等。这些新技术在提高语音信号去噪性能的同时，也为通信系统的优化和升级提供了新的思路。

1.3本文研究内容与目标

(1)本文针对语音信号去噪问题，旨在设计并实现一种基于数字滤波器的去噪方法。研究内容主要包括噪