信号与线性系统课程设计报告。
实验六语音信号分析系统设计。
班级： 通信。
姓名：学号：
成绩：指导教师：
日期：2011/12/26
目录。摘要 3
关键词 31 课程设计的目的和意义 3
1.1 目的 3
1.2 意义 3
2 设计任务及技术指标 3
2.1 设计任务 3
2.2 技术指标 4
3 设计方案论证 4
3.1 傅里叶变换选择 3
3.2 滤波器的选择 4
4 设计内容 4
5 实验结果及分析 4
6 总结 17
参考文献 18
题目语音信号分析系统设计。
摘要：语音信号分析系统是通过数字信号处理等功能对语音信号进行分析处理。
matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，可以将声音文件变换为离散的数据文件，比如利用数字滤波fir、傅里叶变换fft、时域、频域分析、声音回放resample、以及画图等。
本设计采用matlab7.0综合运用gui界面设计、各种函数调用来实现语音信号的重采样、傅里叶变换、加噪声、滤波、分帧。图形用户界面用了pushbutton，slider，edit，popupmenu等，退出按钮用了close函数，下拉列表用了case语句，edit用str2double进行数据类型转换，全局变量用了global，用了传递函数handles。
得到了简单的滤波、加噪声、听声音等功能。
关键词：滤波器，gui，fft,语音信号，matlab
1课程设计的目的、意义。
1.1 目的。
本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：
1)了解matlab软件的特点和使用方法。
2)掌握利用matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法；
3)掌握数字滤波器的设计方法及应用。
4)了解语音信号的特性及分析方法。
5)通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
1.2 意义。
语音信号分析是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要**和利用信息的重要手段。语音信号处理是研究数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新型的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很光的交叉学科。语音信号处理越来越受到人们的观者和广泛的研究。
大部分语音处理软件内容繁多、操作不便，本设计程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。
2 设计任务及技术指标。
2.1设计任务。
设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用gui设计图形用户界面。具体任务是：
1)采集语音信号。
2)对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。
3)针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。
4)对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。
5)对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。
6)对语音信号部分时域参数进行提取。
7)设计图形用户界面（实现以上功能）。
2.2技术指标。
低通滤波器的技术指标wp,ws,rp,as,采样频率的技术指标fs。
3 设计方案论证。
3.1傅里叶变换选择。
dft和fft之间，我选择了fft，是因为在matlab里本身存在fft的。m文件，简单了许多。
3.2 滤波器的选择。
我选择了fir滤波器，因为对这个滤波器比较熟悉，并且在信号实验的实验五中刚做了这个实验，印象比较深刻，并且用了第一类线性相位滤波器。
4 设计内容
1)对语音信号以不同采样频率进行重采样，回放并与原始信号进行比较（如原语音信号采样频率为16khz，对其进行8khz，4khz的重采样）。对语音信号做fft，进行频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。
2) 对语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放（利用sound函数），感觉加噪前后声音的变化。对其做fft，进行频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行分析。
3) 根据带噪语音信号的特点，设计合适的数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。用所设计的滤波器对带噪语音信号进行滤波。对滤波后的语音信号进行fft频谱分析。
记录处理过程中所得各种波形及频谱图。
4) 对语音信号进行回放，感觉滤波前后声音的变化。比较滤波前后语音信号的波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行频谱分析。
5) 对语音信号进行分帧，分别对浊音帧和清音帧的短时能量和短时平均过零率等参数进行计算，并对结果进行比较分析。
6) 设计图形用户界面。
5 实验结果与分析。
1）实验中用到函数的。m文件。
f=enframe(x,win,inc)
nx=length(x(:)nwin=length(win);
if (nwin ==1)
len = win;
else len = nwin;
end if (nargin < 3)
inc = len;
end nf = fix((nx-len+inc)/inc);
f=zeros(nf,len);
indf= inc*(0:(nf-1)).inds = 1:len);
f(:)x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:
if (nwin > 1)
w = win(:)
f = f .*w(ones(nf,1),:
end2. function[db,mag,pha,w]=freqz_m(b,a);
h,w]=freqz(b,a,1000,'whole');
h=(h(1:501))'
w=(w(1:501))'
mag=abs(h);
db=20*log10((mag+eps)/max(mag));
pha=angle(h);
3. function hd=ideal_lp(wc,m)
alpha=(m-1)/2;
n=[0:(m-1)];
m=n-alpha+eps;
hd=sin(wc*m)./pi*m);
2)对语音信号以不同采样频率进行重采样，回放并与原始信号进行比较（如原语音信号采样频率为16khz，对其进行8khz，4khz的重采样）。对语音信号做fft，进行频谱分析，画出信号的时域波形图和频谱图。
figure(1)
y,fs,nbits]=w**read(''
subplot(3,2,1);plot(y);title('16khz的时域图')yy=fft(y);
subplot(3,2,2);plot(abs(yy));title('16khz的频谱图')
subplot(3,2,3);y1=resample(y,1,2);plot(y1);title('8khz的时域图')
yy1=fft(y1);subplot(3,2,4);plot(abs(yy1));title('8khz的频谱图')
subplot(3,2,5);y2=resample(y,1,4);plot(y2);title('4khz的时域图')
yy2=fft(y2);subplot(3,2,6);plot(abs(yy2));title('4khz的频谱图')
分析：3) 对语音信号加入干扰噪声，对语音信号进行回放（利用sound函数），感觉加噪前后声音的变化。对其做fft，进行频谱分析，比较加噪前后语音信号的波形及频谱，对所得结果进行分析。
figure(2)
y,fs,nbits]=w**read(''sound(y,16000);
n=length(y);k=0:n-1;w=2*pi*k/n;subplot(2,2,1);plot(y);title('时域图')
yy=fft(y);subplot(2,2,2);plot(w/pi,abs(yy));title('频谱图')
n=0:length(y)-1;x=y'+0.007*cos(0.9*pi*n);sound(x,16000);
subplot(2,2,3);plot(x);title('加噪声的时域图')
y=fft(x);n=length(x);k=0:n-1;w=2*pi*k/n;
subplot(2,2,4);plot(w/pi,abs(y));title('加噪声的频谱图')
分析：4) 根据带噪语音信号的特点，设计合适的数字滤波器，绘制所设计滤波器的幅频和相频特性。
figure(3)
wp = 0.8*pi; ws = 0.85*pi; deltaw= ws - wp;
n = ceil(6.6*pi/deltaw)+1;n=[0:1:n-1]; wc = ws+wp)/2;
hd = ideal_lp(wc,n);w_ham = hamming(n))'h = hd .*w_ham ;
db,mag,pha,w] =freqz_m(h,1); delta_w = 2*pi/1000;
rp = min(db(1:1:wp/delta_w+1)))as = max(db(ws/delta_w+1:1:501)))
subplot(3,2,1);stem(n,hd);title('理想脉冲响应');axis([0 n-1,-0.1 0.3]);ylabel('hd(n)')
subplot(3,2,2);stem(n,w_ham);title('汉明窗');axis([0 n-1 0 1.1]);ylabel ('w(n)')
subplot(3,2,3);stem(n,h);title('实际脉冲响应');axis([0 n-1 -0.1 0.3]);ylabel('h(n)')
subplot(3,2,4);plot(w/pi,db);title('增益');grid;axis([0 1 -100 10]);ylabel('db')
subplot(3,2,5);plot(w/pi,mag);title('幅度');grid;axis([0 1 0 2]);ylabel('mag')
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