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  • matlab音频信号处理实验报告.docx
    2021-04-21 12:16:47

    matlab音频信号处理实验报告

    MATLAB音频信号处理实验

    南昌航空大学信息工程学院

    课程实验报告

    实验名称:实验时间:2014年4月23日 指导教师: 班级: 学号:

    姓名: 成绩: 南昌航空大学实验报告

    2014年4月23日

    课程名称:数字信号处理实验名称:音频信号处理 班级:

    姓名:学号:

    姓名:学号:

    指导老师评定:签名:

    一、实验目的

    进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解;

    熟悉FFT算法原理;

    理解掌握音频信号各参数的意义;

    设计低通滤波器。

    二、实验内容

    对一个音频信号用FFT进行谱分析;

    对该音频信号进行放大或衰减;

    对该音频信号加入噪声与去掉噪声处理。

    三、实验原理

    语音信号是基于时间轴上的一维数字信号,在这里主要是对语

    音信号进行频域上的分析。在信号分析中,频域往往包含了更多 的信息。对于各种波形,我们都可以用一种方法来分析,就是傅 立叶变换:将时域的波形转化到频域来分析。于是,本实验就从 频域的角度对信号进行分析,并通过分析频谱来设计出合适的滤 波器。当然,这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的,

    MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。

    1 ?语音信号的读取

    [y/fs/bits]=wavread('Blip'/[Nl N2]);用于读取语音,采样

    值放在向量y中,fs表示采样频率(Hz), bits表示采样位数。[N1 N2]

    表示读取从N1点到N2点的值(若只有一个N的点则表示读取前

    N点的采样值)。

    2 ?语音信号的播放

    sound(x,fs,bits);用于对声音的回放。

    sound(x,fs,bits);用于对声音的回放。

    向量y则就代表了一个信

    号(也即一个复杂的%26ldquo;函数表达式%26rdquo;)也就是说 可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。

    3.FFT 的 MATLAB 实现

    在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立 叶变换和逆变换。函数FFT用于序列快速傅立叶变换。函数的一

    种调用格式为y=fft(x)/其中,

    x是序列,y是序列的FFT, x可以为一向量或矩阵,若x为一向

    量,y是x的FFT。且和x相同长度。若x为一矩阵,则y是对矩 阵的每一列向量进行FFT。如果x长度是2的幕次方,函数fft执 行高速基一2FFT算法;否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换 算法,计算速度较慢。函数FFT的另一种调用格式为

    y=fft(x/N)/式中,x, y意义同前,N为正整数。函数执行N点的

    FFTo若x为向量且长度小于N,则函数将x补零至长度N。若向

    量x的长度大于N,则函数截短x使之长度为N。若x为矩阵, 按相同方法对x进行处理。经函数fft求得的序列y —般是复序列, 通常要求其幅值和相位。MATLAB提供求复数的幅值和相位函数:

    abs, angle,这些函数一般和FFT同时使用。函数abs(x)用于计算

    复向量x的幅值,函数angle(x)用于计算复向量的相角,以弧度表

    本实验的语音信号是通过查找电脑系统存在的语音信号所

    得,ding.wav信号的比特率为176bps.

    [Sl,fs,bits] = wavread('ding.wav');

    figure(l);

    plot(Sl);

    title('原始信号波形');

    figure(2);

    plot(abs(F));

    title('原始信号频谱'

    );

    图1原始信号波形

    图2原始信号频谱

    信号放大后的声音未画出图形,但是经过听声音认证,语 音信号的声音确实放大了,可见,可以通过把信号乘以一个系数 的方法进行放大。

    S2 = S1 * 4; %对语音信号进行放大

    wavwrite(S2/22000,8/'dingaloud.wav');% 生成放大后的 语音信号

    %sound(S2);

    本实验产生噪声的方法是通过对语音信号进行调制,调制 后的语音信号即高频信号,故可以把该信号当作是噪声信号,并 与原始信号进行叠加,这样得到的信号即是加入了噪声的信号。 信号调制的代码如下:

    fc=10000; %载波频率

    yl=modulate(Sl/fc/fs/'fm'); %对原语音信号调制

    Yl=fft(yb40000); %采样点数 40000

    figure(3);

    subplot(211);plot(yl);title('调制后信号波形'); subplot(212);plot(abs(Yl));title('调制后信号频谱');

    %sound(yl); %播放调制后的语音信号

    调制后的信号为高频信号,故波形很密,如下图:

    图3调制后的信号和频谱

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  • Matlab 音频信号处理

    千次阅读 2021-11-28 15:35:43
    Matlab 音频信号处理   现有原始音频文件SunshineSquare.wav,后半段音频被人为加上了多频段的噪音,使用matlab工具对其进行分析并消除噪音还原出无噪音频文件。   Step1:分析原始音频文件 读取 [audio_data...

    Matlab 音频信号处理

      现有原始音频文件SunshineSquare.wav,后半段音频被人为加上了多频段的噪音,使用matlab工具对其进行分析并消除噪音还原出无噪音频文件。

     

    Step1:分析原始音频文件

    读取

    [audio_data, fs] = audioread('../../SunshineSquare.wav');
    L = length(audio_data);
    
    % 听一听该音频
    % soundsc(audio_data, fs);
    

    绘制时域图

      从下面时域图中可以看出,源音频文件时长11秒左右,从第8秒左右开始为一段强噪声。

    figure('Name','Original');
    
    
    tt = (1 : L) * 1/fs;
    subplot(4, 1, 1);plot(tt, audio_data);grid;
    title('Time Domain');xlabel('时间(s)');ylabel('Amp');
    

    image-20211128143420786

    频谱分析

      使用快速傅里叶变换FFT对时域信号进行频谱分析,绘制的频域图反映出有四段噪声频段,后续消除噪声工作就是对这四个频段进行滤波。

    L = 2^nextpow2(L); % 先从原始信号长度确定下一个 2 次幂的新长度,用尾随零填充信号以改善 fft 的性能
    Spectrum = fft(audio_data,L); % 快速傅里叶变换,转换为频域
    f_x = fs*(0:(L/2))/L; % 定义频域,即变换横坐标量纲为频率
    mag_FFT_audio_data = abs(Spectrum / L); % 取幅值,并归一化
    ang_FFT_audio_data = angle(Spectrum)*180/pi;
    
    subplot(4, 1, 2);plot(f_x,mag_FFT_audio_data(1 : L/2+1)) 
    title('Frequency Domain');xlabel('频率(Hz)');ylabel('mag');
    subplot(4, 1, 3);plot(f_x,ang_FFT_audio_data(1 : L/2+1)) 
    title('Frequency Domain');xlabel('频率(Hz)');ylabel('ang');
    

    image-20211128143455368

    绘制声谱图

      声谱图能够以颜色反映各频段信号强度随时间的变化和分布情况,如图所示,从第8秒左右开始有4个频段的强度持续较高,这就是上面频域分析出的4个噪声频段。但需要注意到,在噪声的开始和结束时刻,所有频段的强度都很高,在图中显示为两条垂直的黄线,这两条线仅靠滤波无法消除。

    subplot(4, 1, 4)
    spectrogram(audio_data,hann(256),250,256,fs,'yaxis');
    

    image-20211128143558882

     

     

    Step2:滤波

    滤波法1——手动衰减

      手动衰减各个噪声频段的幅度,注意FFT变换后的频谱图为偶对称,所以共有4对(8个)频段,逐一消除。

    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n-850: n+850) = 0; % 第一个噪声频段
    
    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n-850: n+850) = 0; % 第二个噪声频段
    
    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n-850: n+850) = 0; % 第三个噪声频段
    
    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n-850: n+850) = 0; % 第四个噪声频段
    
    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n-850: n+850) = 0; % 第五个噪声频段
    
    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n-850: n+850) = 0; % 第六个噪声频段
    
    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n: n+850) = 0; % 第七个噪声频段
    
    [m, n] = max(Spectrum)
    Spectrum(n-850: n+850) = 0; % 第八个噪声频段
    
    % 逆fft获得处理后的音频
    ifft_data = real(ifft(Spectrum, L));
    audio_data = ifft_data(1:length(audio_data));
    
    滤波效果

      绘制滤波后音频信号的时域图、频域图、声谱图,可看见时域图上噪声被消除,频谱图上4个频段的信号全部被消除,声谱图有四条水平的消磨痕迹。

    image-20211130213111056

     

    滤波法2——数字滤波器

      设计梳状滤波器,因为有4个噪声频段,所以设计4个带阻滤波器逐一滤波。

    %h1[n] = [1,-2,1];
    h1 = [1,-2,1];
    h2 = [1,-1.24698,1];
    h3 = [1,0.44504,1];
    h4 = [1,1.80194,1];
    a = [1,0,0];
    
    %滤波过程
    audio_data_h1 = filter(h1,a,audio_data);
    audio_data_h2 = filter(h2,a,audio_data_h1);
    audio_data_h3 = filter(h3,a,audio_data_h2);
    audio_data_h4 = filter(h4,a,audio_data_h3);
    
    audio_data = audio_data_h4;
    
    滤波器分析

      绘制4个滤波器的幅频、相频、衰减及每次滤波后的信号时域图。

    image-20211128145815600 image-20211128145835590 image-20211128145856791 image-20211128145920683

     

     

    Step3:后续处理

      上面已分析,在噪声开始和结束时刻都有全频段的高强度信号,不是滤波能消除的,这里采用时域衰减,即在时域采用同第一种滤波方法相同的思想,手动衰减这两个时刻的信号强度。随后输出处理过的音频文件。

    [m, n] = max(audio_data);
    audio_data(n-200: n+200) = 0.0001 * audio_data(n-200: n+200); % 衰减第一个高音时段
    [m, n] = max(audio_data);
    audio_data(n-200: n+200) = 0.0001 * audio_data(n-200: n+200); % 衰减第二个高音频段
    
    % 听一下处理后的音频
    % soundsc(audio_data, fs);
    
    % 输出音频文件
    audiowrite('SunshineSquare_Processed.wav',audio_data,fs); 
    

    使用滤波法2的最终输出信号的分析如下:

    image-20211128150059309

    展开全文
  • 基于MATLAB音频信号处理.pdf
  • matlab音频信号处理GUI

    2021-04-19 22:24:23
    使用谱减法和维纳滤波对音频信号进行处理,有GUI界面
  • matlab音频信号处理

    千次阅读 2019-11-13 23:44:40
    首先来认识一下什么是音频信号 通过matlab我们可以直接读入一个音频文件,同时直接绘图 但是此时的横坐标和纵坐标是什么呢? >> [y,fs] = audioread('5num.wav'); >> plot(y) 不断放大信号: 得到了...

    首先来认识一下什么是音频信号

    通过matlab我们可以直接读入一个音频文件,同时直接绘图
    但是此时的横坐标和纵坐标是什么呢?

    >> [y,fs] = audioread('5num.wav');
    >> plot(y)
    

    不断放大信号:

    得到了这样一幅图

    10651191-5f901ea5bc8e3bd9
    image

    这时候纵坐标我们可以理解成幅度,但是横坐标其实什么也不是
    或者说就是一系列点而已,我们可以对这些点进行一定的组合,比如每160个点作为一组,这就是分帧

    那频率呢?
    matlab在读取一个音频的时候还会返回一个频率呀,这个频率,也就是那个fs,到底是干嘛的,有什么意义呢?

    不妨来计算一下:
    我的这段音频是29s,

    >> length(y)/fs
    ans =
       29.4400
    

    此时用点的个数除以频率fs,得到的就是时间!
    这样想,频率的物理意义就是一秒钟振动的次数,8khz就是一秒钟要震动8000次,一个点震动一次,那么235520个点就要震动29.4400s!

    同时可以知道这段音频是16位量化的

    可是我们老是说量化量化,量化究竟代表什么含义呢?

    其实就理解成每一个点用16个bit来表示

    那么,235520个点,每一个点都是16位的,相当于一个点就是2byte

    那么就是 235520*2 字节
    等价于460KB

    查看文件大小


    10651191-2bdacaee04fe3c6a.png

    正好是460KB!!

    现在理解这几个参数的含义了吧

    于是上面那幅图我们需要改进一下

    >>t = (0:length(y)-1)/fs;
    >> plot(t,y);
    >> xlabel('时间(.sec)')
    >> ylabel('幅度')
    
    10651191-b5824f772038f550.png

    这样就能得到每一个时刻对应的幅度了

    分帧?

    到底什么是分帧呢?

    首先需要确定分帧的长度:

    比如采样率是11025
    语音信号每20ms分成一段

    怎么想,一秒钟有11025个点震动,那么20ms内就是大概220个点了,于是帧长为220,帧移默认就是一半110

    问:为什么分帧?
    答:语音信号是瞬时变化的,但在10~20ms内是相对稳定的,即在一小段内是相对稳定的,分帧就是将语音分成一段一段的。
    问:问什么要有帧移呢?
    答:帧移后的每一帧信号都有上一帧的成分,防止两帧之间的不连续。语音信号虽然短时可以认为平稳,但是由于人说话并不是间断的,每帧之间都是相关的,加上帧移可以更好地与实际的语音相接近。

    如果采样率都是8000hz,并且20ms为一帧
    相当于160个点为一个帧

    但是调用enframe函数返回的结果又是什么呢?

    5885*160的矩阵

    每一行,有160列

    每一列,有5885行

    你想啊,我是每160个点为一个帧,那么总共有多少个帧呢?

    这个不难算

    那么我可以单独取出其中的一个帧来看


    10651191-72ecdc95fc6350c2.png
    a = X(2000,:);
    plot(a)
    

    当然这里只是知道有160个点,但是对应的时间段却是不知道的

    也就是说每一行其实就是一个帧的数据了
    之所以这张图有点奇怪

    10651191-4e98c8b327acbb7f.png

    横坐标代表第多少帧,纵坐标代表振幅

    因为有很多根曲线是重叠的

    问题在于分帧之后,如何求自相关系数等
    可不可以每一个帧求一次自相关系数呢?

    补充一点,调用enframe函数如果不指定第三个参数那么帧之间就不会重叠的

    如何求自相关系数?

    首先试如何理解自相关系数

    比如:

    >> A = [1 2 3]
    A =
         1     2     3
    >> xcorr(A)
    ans =
        3.0000    8.0000   14.0000    8.0000    3.0000
    >> 
    

    这个口算应该没问题的

    就是求出A的自相关系数

    但是这个呢?

    >> xcorr(A,4)
    ans =
      1 至 7 列
             0         0    3.0000    8.0000   14.0000    8.0000    3.0000
      8 至 9 列
             0         0
    

    是不是可以理解成延展了

    按照规律来说是没问题的,xcorr(A,4) 相当于两个5列的向量
    得到的就是2*5 - 1= 9个

    解读代码

    先把代码放上来吧,方便你们copy

    [y,fs] = audioread('5num.wav');
    
    N = length(y);
    t = (1:N-1)/fs;  %生成时间序列
    win = hamming(N) %加窗
    y = y.*win;
    X = enframe(y,160); % 160个点为一帧,就没要重叠了
    
    % 然后就可以查看某个帧了
    
    
    %%
    % 求出自相关
    num_frame = length(X);
    
    ms2 = floor(fs/500);
    ms20 = floor(fs/50);
    F0 = zeros(num_frame,1);
    % 直接对每一帧进行循环
    for i=1:num_frame
        % 每一帧都可以求出自相关的系数
        r = xcorr(X(i,:), 160);
        r = r(floor(length(r)/2):end);
        [maxi,idx]=max(r(ms2:ms20));
        F0(i) = fs/(ms2+idx-1);
    end
    
    figure(1);
    plot(F0); %横坐标代表帧
    xlabel('帧')
    ylabel('基音频率')
    
    % 经过探测我读0时候的基音位于第210帧
    
    %% 选出第210帧的数据
    figure(2)
    y210 = X(211,:);
    subplot(311);
    plot(y210);
    xlabel('点');
    ylabel('振幅');
    title('210帧原始信号')
    ai = lpc(y210, 10);
    est_x=filter([0 -ai(2:end)],1,y210);%估计信号
    subplot(312);
    plot(est_x);
    xlabel('点');
    ylabel('振幅');
    title('210帧估计信号');
    err = y210-est_x;
    subplot(313);
    plot(err);
    xlabel('点');
    ylabel('振幅');
    title('预测误差');
    %%
    % 求预测增益
    
    En=zeros(1,160);
    for i=1:160
       u=err(i);%取出一样点
       u2=u.*u;%求出能量
       En(i)=sum(u2);%对每一样点累加求和
    end
    %计算原始能量
    En1=zeros(1,160);
    for i=1:160
       u=y210(i);%取出一样点
       u2=u.*u;%求出能量
       En1(i)=sum(u2);%对每一样点累加求和
    end
    CA=zeros(1,160);
    for i=1:160
       en1=En1(i);%取出一样点
       en=En(i);
       CA(i)=abs(en1)/abs(en);
    end
    figure(3);
    subplot(311);plot(En1);xlabel('取样点数/个');ylabel('En');title('短时能量');title('E0');
    subplot(312);plot(En);xlabel('取样点数/个');ylabel('En');title('短时能量');title('Ep');
    subplot(313);plot(CA);xlabel('取样点数/个');ylabel('En');title('短时能量');title('预测增益');
    

    1. 加窗分帧

    [y,fs] = audioread('5num.wav');
    
    N = length(y);
    t = (1:N-1)/fs;  %生成时间序列
    win = hamming(N) %加窗
    y = y.*win;
    X = enframe(y,160); % 160个点为一帧,就没要重叠了
    

    其实加窗的过程也不是很难理解,就是生成一个函数然后去乘就好了

    然后通过enframe函数进行分帧处理

    返回的是一个矩阵,行数代表了帧数,列数代表了每一帧有多少个点

    2. 求自相关

    num_frame = length(X);
    
    ms2 = floor(fs/500);
    ms20 = floor(fs/50);
    F0 = zeros(num_frame,1);
    % 直接对每一帧进行循环
    for i=1:num_frame
        % 每一帧都可以求出自相关的系数
        r = xcorr(X(i,:), 160);
        r = r(floor(length(r)/2):end);
        [maxi,idx]=max(r(ms2:ms20));
        F0(i) = fs/(ms2+idx-1);
    end
    

    这个过程也不是很难理解

    得到的图形是这样子的

    10651191-28a797dee2021bd2.png

    横坐标就是每一个帧,纵坐标代表对应的基音频率

    其实这个图确实有点奇怪,因为它是倒过来的

    我后来仔细想了想,周围没有声音的时候,基音频率反而是最大的

    然后又去翻书,发现人的声音基音频率大概也就是200~500hz左右,而且男声本来就低,所以这个图显然是没问题的

    而且我总共只读了5个音,0 1 2 3 4

    基本正确地反映出来了

    然后通过肉眼观察,嗯,我读0的那个帧就是210帧了

    3. 通过LPC预测信号,同时计算增益

    预测增益的方法就是LPC

    10651191-a85da4900de04b4b.png

    增益系数我暂时不太清楚怎么求,就直接抄同学的了

    10651191-418709b11b0d89eb.png
    展开全文
  • 南昌航空大学信息工程学院课程实验报告实验名称: 实验时间: 2014年4月23日指导教师:班 级 :学 号 :姓 名 :成 绩 :南昌航空大学实验报告2014 年 4 月 23 日课程名称: 数字信号处理 实验名称: 音频信号处理 ...

    南昌航空大学信息工程学院

    课程实验报告

    实验名称: 实验时间: 2014年4月23日

    指导教师:

    班 级 :

    学 号 :

    姓 名 :

    成 绩 :

    南昌航空大学实验报告

    2014 年 4 月 23 日

    课程名称: 数字信号处理 实验名称: 音频信号处理 班级: 姓名: 学号: 指导老师评定: 签名:

    一、实验目的

    (1)进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解;

    (2)熟悉FFT算法原理;

    (3)理解掌握音频信号各参数的意义;

    (4)设计低通滤波器。

    二、实验内容

    (1)对一个音频信号用FFT进行谱分析;

    (2)对该音频信号进行放大或衰减;

    (3)对该音频信号加入噪声与去掉噪声处理。

    三、实验原理

    语音信号是基于时间轴上的一维数字信号,在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中,频域往往包含了更多的信息。对于各种波形,我们都可以用一种方法来分析,就是傅立叶变换:将时域的波形转化到频域来分析。 于是,本实验就从频域的角度对信号进行分析,并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。当然,这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的,MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。

    1.语音信号的读取

    [y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音,采样值放在向量y中,fs表示采样频率(Hz),bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值(若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值)。

    2.语音信号的播放

    sound(x,fs,bits); 用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号(也即一个复杂的%26ldquo;函数表达式%26rdquo;)也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。

    3.FFT的MATLAB实现

    在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。函数FFT用于序列快速傅立叶变换。函数的一种调用格式为y=fft(x),其中,

    x是序列,y是序列的FFT,x可以为一向量或矩阵,若x为一向量,y是x的FFT。且和x相同长度。若x为一矩阵,则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。如果x长度是2的幂次方,函数fft执行高速基-2FFT算法;否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法,计算速度较慢。函数FFT的另一种调用格式为

    y=fft(x,N),式中,x,y意义同前,N为正整数。函数执行N点的FFT。若x为向量且长度小于N,则函数将x补零至长度N。若向量x的长度大于N,则函数截短x使之长度为N。若x 为矩阵,按相同方法对x进行处理。经函数fft求得的序列y一般是复序列,通常要求其幅值和相位。MATLAB提供求复数的幅值和相位函数:abs,angle,这些函数一般和FFT同时使用。函数abs(x)用于计算复向量x的幅值,函数angle(x)用于计算复向量的相角,以弧度表示。

    四、程序清单及分析

    (A)本实验的语音信号是通过查找电脑系统存在的语音信号所得,ding.wav信号的比特率为176bps.

    [S1,fs,bits] = wavread('ding.wav');

    figure(1);

    plot(S1);

    title('原始信号波形');

    figure(2);

    F = fft(S1);

    plot(abs(F));

    title('原始信号频谱'

    );

    图1原始信号波形

    图2 原始信号频谱

    (B) 信号放大后的声音未画出图形,但是经过听声音认证,语音信号的声音确实放大了,可见,可以通过把信号乘以一个系数的方法进行放大。

    S2 = S1 * 4; %对语音信号进行放大

    wavwrite(S2,22000,8,'dingaloud.wav');%生成放大后的语音信号

    %sound(S2);

    (C) 本实验产生噪声的方法是通过对语音信号进行调制,调制后的语音信号即高频信号,故可以把该信号当作是噪声信号,并与原始信号进行叠加,这样得到的信号即是加入了噪声的信号。信号调制的代码如下:

    fc=10000; %载波频率

    y1=modulate(S1,fc,fs,'fm'); %对原语音信号调制

    Y1=fft(y1,40000); %采样点数40000

    figure(3);

    subplot(211);plot(y1);title('调制后信号波形');

    subplot(212);plot(abs(Y1));title('调制后信号频谱');

    %sound(y1); %播放调制后的语音信号

    调制后的信号为高频信号,故波形很密,如下图:

    图3 调制后的信号和频谱

    (D) 加入噪声的信号

    %调制信号+原始信号波形

    y2 = S1 + y1; %加入噪声后的语音信号

    Y2 = fft(y2,40000); %采样点数40000,对加噪后的信号进行fft figure(4);

    subplot(211);plot(y2);title('调制信号+原始信号波形');

    subplot(212);plot(abs(Y2));title('调制信号+原始信号频谱');

    %sound(y2); %播放加入噪声后的语音信号

    图4 加入噪声后的信号与频谱

    (E)用双线性变换法设计的低通滤波器及对加入噪声的信号的滤波处理。 figure(5);

    %用双线性变换法设计的低通滤波器

    fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs1=22050;

    wc = 2*fc/fs1;wp = 2*fp/fs1;

    [n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);

    [b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);

    freqz(b,a,512,fs1);

    x = filter(b,a,y2); %对加噪后的语音信号进行低通滤波 X = fft(x,40000); %对滤波后的信号进行FFT figure(6);

    subplot(211);plot(x);title('低通滤波后信号波形');

    subplot(212);plot(abs(X));title('低通滤波后信号频谱');

    sound(x,40000); %播放滤波后语音

    图5 滤波器的频率响应

    图6 滤波后的信号和频谱

    五、实验总结

    通过本次实验,进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解,熟悉了FFT算法原理,理解和掌握了音频信号各参数的意义,通过对音频信号加入噪声而去掉噪声的过程学会了设计低通滤波器的方法,巩固了课程理论知识。

    展开全文
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