Matlab语音信号分析大作业.doc

语音信号分析求解及报告
实验程序
1．语音信号的采集
利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s左右。将文件命名为a格式转化为wav，放在E盘目录下。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样。确认E:\a.wav为文件路径
2．语音信号的频谱分析
要求首先画出语音信号的时域波形；
%原始语音信号采样后的时域分析
[x1,fs,bits]=wavread('E:\a.wav');
figure(1)
subplot(2,1,1);
plot(x1)
title('原始语音采样后时域信号');
xlabel('时间轴n');
ylabel('幅值');

然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。
%采样后的FFT变换分析
y1=fft(x1,8182);
subplot(2,1,2);
plot(abs(y1(1:512)))
title('原始语音FFT频谱')
xlabel('点数N');
ylabel('幅值');

3、在采集得到的语音信号中加入高斯白噪声信号(可用randn函数来实现，注意要根据语音的强度来控制白噪声的强度)，然后对加入噪声信号后的语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。并利用sound试听前后语音信号的不同。
%加入噪声信号后的语音信号的时域分析
[x1]=wavread('E:\a.wav');
x1=x1+0.01*randn(34816,2);
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(x1)
title('原始语音采样后时域信号');
xlabel('时间轴n');
ylabel('幅值');
%加入噪声信号后的语音信号采样后的FFT变换分析
y1=fft(x1,8182);
subplot(2,1,2);
plot(abs(y1(1:512)))
title('原始语音FFT频谱')
xlabel('点数N');
ylabel('幅值');

分别设计IIR和FIR滤波器，对加入噪声信号的语音信号进行去噪，画出并分析去噪后的语音信号的频谱，并进行前后试听对比。语音信号的主要频率范围为100~4000Hz，据此来给出数字低通滤波器性能指标；阻带最小衰减Rs＝45dB，通带最大衰减Rp＝3dB，采样频率根据自己语音信号采样频率设定。
方法一：双线性变换法设计IIR数字滤波器
%双线性变换法设计IIR数字滤波器
[x1]=wavread('E:\a.wav');
x1=x1+0.01*randn(34816,2);
Ts=1/fs;R1=10;
wp=2*pi*100/fs;ws=2*pi*4000/fs;
Rp=3;Rs=45;
wp1=2/Ts*tan(wp/2);ws1=2/Ts*tan(ws/2);
[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s');
[Z,P,K]=buttap(N);
[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);
[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);
[bz,az]=bilinear(b,a,fs);
[H,W]=freqz(bz,az);
figure(3)
plot(W*fs/(2*pi),abs(H))
grid
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度')
title('IIR低通滤波器')
f1=filter(bz,az,x1);
figure(4)
subplot(2,1,1)
plot(x1)
title('IIR低通滤波器滤波前的时域波形');
subplot(2,1,2)
plot(f1);
title('IIR低通滤波器滤波后的时域波形');
F0=fft(f1,8182);
f=fs*(0:511)/8182;
figure(5)
y2=fft(x1,8182);
subplot(2,1,1);
plot(f,abs(y2(1:512)));
sound(f1,44100);
title('IIR低通滤波器滤波前的频谱')
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
subplot(2,1,2)
F1=plot(f,abs(F0(1:512)));
title('IIR低通滤波器滤波后的频谱')
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');

方法二：窗函数法设计FIR数字滤波器
%窗函数法设计FIR数字滤波器
[x1]=wavread('E:\a.wav');
x1=x1+0.01*randn(34816,2);
Ts=1/fs;R1=10;
wp=2*pi*100/fs;
ws=2*pi*4000/fs;
Rp=3;
Rs=45;
wdelta=ws-wp;
N=ceil(8*pi/wde