基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计

可以看到，随机噪声均匀的分布在整个频谱范围内。

（5）设计FIR和IIR数字滤波器

在MATLAB中，根据频谱特征设计FIR和IIR滤波器。在Matlab中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，利用函数butter,cheby1设计IIR滤波器，利用Matlab中的函数freqz画出各步滤波器的频率响应。

低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db ,Ap=1dB 高通滤波器的性能指标：fp=3500Hz，fc=4000Hz，As=100dB，Ap=1dB；

带通滤波器的性能指标：fp1=1200Hz，fp2=3000hZ，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB

在MATLAB中，利用[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,'s')设计并计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3dB截止频率wc；[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,'ftypr')设计切比雪夫I型滤波器。

在课程设计中，共设计了六种滤波器对信号进行滤波：FIR低通，高通，带通滤波器，IIR低通，高通，带通滤波器。通过对原始信号和加噪信号的频谱进行观察，原始语音信号频谱集中在低频段，而随机噪声接近均匀的分布在整个频谱范围内，因此推测选用低通滤波器去噪性能要好于高通和带通滤波器。

（6）对污染信号进行滤波

在MATLAB中用FIR和IIR滤波器对加噪信号进行滤波，其中通过利用函数fftfilt用FIR滤波器滤波，通过利用函数filter用IIR滤波器滤波。

（7）回放语音信号

在MATLAB中，通过用sound函数对语音信号进行回放，用以比较各滤波器的滤波效果。

各滤波器设计模块的程序和说明如下：

（1）IIR低通滤波器设计

[y,fs,nbits]=wavread('OriSound.wav'); n = length (y) ; Noise=0.2*randn(n,1); s=y+Noise; S=fft(s); Ft=8000; Fp=1000; Fs=1200; wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft;

[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); [b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); [num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); z11=filter(num11,den11,s); sound(z11,fs,nbits); m11=fft(z11); figure;

subplot(2,2,1);

plot(abs(S),'g');

title('滤波前信号的频谱','fontweight','bold'); axis([ 0 80000 0 4000]); grid;

subplot(2,2,2); plot(abs(m11),'r');

title('滤波后信号的频谱','fontweight','bold'); axis([ 0 80000 0 4000]); grid;

subplot(2,2,3); plot(s);

title('滤波前信号的波形','fontweight','bold'); axis([00000 100000 -1 1]); grid;

subplot(2,2,4); plot(z11);

title('滤波后的信号波形','fontweight','bold'); axis([00000 100000 -1 1]); grid;

结果如下：

%语音信号采集 %计算语音信号长度

%产生随机噪声信号Noise

%将Noise添加到原始信号，得到污 染信号s

%快速傅里叶变换

%低通滤波器的阶数和截止频率 %S域频率响应的参数

%利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换 %滤波

%回放滤波后的信号 %滤波后的信号频谱 %绘出滤波前的信号频谱

%绘出滤波后的信号频谱

%绘出滤波前的信号波形

%绘出滤波后的信号波形

可以看出，滤波后将非低频部分的噪声频率滤掉，但还有一些高于原始语音信号的频率没有被去除。

（2）IIR高通滤波器设计

[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound'); n = length (y) ; Noise=0.2*randn(n,1); s=y+Noise; S=fft(s); Fp1=1200; Fs1=1000; Ft=8000;

wp1=tan(pi*Fp1/Ft); ws1=tan(pi*Fs1/Ft); wp=1;

ws=wp1*wp/ws1;

[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,'s');

%语音信号采集

%计算语音信号的长度 %产生随机噪声

%语音信号加入噪声得到加噪信号 %快速傅里叶变换

%模拟的低通滤波器阶数和截止频率

[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,'s'); %S域的频率响应的参数 [num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13); %S域低通参数转为高通的 [num13,den13]=bilinear(num,den,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S域到Z域转 换 z13=filter(num13,den13,s); %滤波 sound(z13,fs,nbits); %回放滤波后的信号 m13=fft(z13); %滤波后的信号频谱 figure;

subplot(2,2,1); %绘出滤波前的信号频谱 plot(abs(S),'g');

title('滤波前信号的频谱','fontweight','bold'); axis([0 80000 0 4000]); grid;

subplot(2,2,2); %绘出滤波后的信号频谱 plot(abs(m13),'r');

title('滤波后信号的频谱','fontweight','bold'); axis([0 80000 0 4000]); grid;

subplot(2,2,3); %绘出滤波前的信号波形 plot(s);

title('滤波前信号的波形','fontweight','bold'); axis([00000 100000 -1 1]); grid;

subplot(2,2,4); %绘出滤波后的信号波形 plot(z13);

title('滤波后的信号波形','fontweight','bold'); axis([00000 100000 -1 1]); grid;

结果如下：