1、信號與系統課程設計加噪語音信號的濾波 組員：1 讀入語音信號Q2，并對其進行時域分析y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');N=length(y);k=linspace(0,N/44100,N);plot(k,y);title('Q2信號的時域分析圖像');xlabel('時間 S');ylabel('幅度');圖像2.對Q2做頻域分析：y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');N=

2、length(y);ff = fft(y);index=linspace(-22050,22050,N);figure(1)plot(index , abs(fftshift(ff);title('Q2信號的頻域波形');xlabel('頻率 HZ');ylabel('幅度');從頻譜圖像上可以看出，信號的頻譜大致在8Khz以下，而且具有較大的直流偏量，信號中低頻的成分比較多，越到高頻的地方幅度越小。二1. 播放Q2音頻，然后加上不同幅度的噪聲，再播放加上噪聲的音頻。y=wavread('C:UsersAdministratorDeskt

3、opkechengQ2.wav');N=length(y);wavplay(y,44100);noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+y;wavplay(signal,44100);noise2=0.2*randn(size(y);signal2=noise2+y;wavplay(signal2,44100);我們可以清晰的聽出，噪聲的幅度越大時，語音信號的質量越差。2. 對于noise信號進行時域和頻域分析y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');noise=0.1*r

4、andn(size(y);N=length(y);k=linspace(0,N/44100,N);plot(k,noise)title('noise時域圖');xlabel(時間');ylabel('幅度');y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');N=length(y);noise=0.1*randn(size(y);ff = fft(noise);index=linspace(-22050,22050,N);figure(3)plot(index , abs(ffts

5、hift(ff);title('noise信號的頻域波形');xlabel('頻率 HZ');ylabel('幅度');noise信號的頻譜圖和Q2信號的頻譜圖相比較，噪聲信號從高頻到低頻都存在，而且幅度大小基本相同，二語音信號基本只有低頻信號存在，幅度直接又有明顯差別3. 對加噪語音信號signal進行時域和頻域分析：y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');N=length(y);noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+y;k=

6、linspace(0,N/44100,N);figure（1）,plot(k,signal)title('signal的時域圖');xlabel(時間);ylabel('幅度');noise2=0.2*randn(size(y);signal2=noise2+y;figure（2）,plot(k,signal2)title('signal2的時域圖');xlabel(時間');ylabel('幅度');從signal和signal2的時域圖中可以看出，所加噪聲的幅度越大，加噪后的語音信號時域圖的幅度越偏離Q2信號時域圖對應

7、時間點的幅度y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');N=length(y);noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+y;noise2=0.2*randn(size(y);signal2=noise2+y;ff = fft(signal);index=linspace(-22050,22050,N);figure(1)plot(index , abs(fftshift(ff);title('signal的頻域圖');xlabel('頻率 Hz');

8、ylabel('幅度');ff1 = fft(signal2);figure(2)plot(index , abs(fftshift(ff1);title('signal2的頻域圖');xlabel('頻率 Hz ');ylabel('幅度'); 從signal和signal2的頻譜圖中可以看出，所加噪聲的幅度越大，加噪后的語音信號頻譜圖的幅度越偏離Q2信號頻譜圖對應頻率點的幅度，并且在原語音信號的帶外，出現了很多噪聲信號。4. 對加噪語音信號進行濾波，并播放濾波后的音頻matlab代碼如下：y=wavread('C:Us

9、ersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+y;wavplay(signal,44100);NN,wc=buttord(8000/22050,9000/22050,1,-25);B,A=butter(NN,wc,'low');W=filter(B,A,signal);wavplay(W,44100);（NN代表濾波器的階數，wc代表轉移頻率，B，A代表轉移函數的分子分母）y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkeche

10、ngQ2.wav');noise2=0.2*randn(size(y);signal2=noise2+y;wavplay(signal2,44100)NN,wc=buttord(8000/22050,9000/22050,1,-25);B,A=butter(NN,wc,'low');W2=filter(B,A,signal2);wavplay(W2,44100)對于設計的這個濾波器，我們利用TI公司的濾波器軟件FilterPro Desktop進行了分析，得到了它的波特圖，遺憾的是這個軟件不能對十階以上的濾波器進行分析：為此。我們通過matlab畫出了一個階數更高，性能

11、更好的濾波器的頻率轉移特性曲線Matlab代碼如下：x=zeros(1,22050) 1 zeros(1,22050);NN,wc=buttord(8000/22050,9000/22050,1,-60);B,A=butter(NN,wc,'low');W2=filter(B,A,x);ff=fft(W2);index=linspace(-22050,22050,44100+1);plot(index,20*log(abs(fftshift(ff);title('濾波器的頻率轉移特性曲線');xlabel('頻率 Hz');ylabel('

12、;衰減量 dB');jieshu=NN通過matlab的計算我們知道這個濾波器的階數為50階。其圖像如下圖所示：通過對比濾波前的信號和濾波后播放的信號，我們發現信號的質量好了不少。W和W2相比較，W信號質量更好些。所以噪聲的幅度對濾波的效果也是有影響的。由于所加噪聲信號的幅度稍微有一點兒大，所以結果不是很理想.經過此濾波器后，由signal信號變換而來的W信號的時域和頻域圖像如下：y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+y; NN

13、,wc=buttord(8000/22100,9000/22100,1,-25);B,A=butter(NN,wc,'low');W=filter(B,A,signal);ff=fft(W);t=linspace(0,N/44100,N);index=0:N - 1./N*44100;figure(1)plot(index , abs(ff);figure(2)plot(t,W) y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');noise2=0.2*randn(size(y);signal2=noise

14、2+y;NN,wc=buttord(8000/22100,9000/22100,1,-25);B,A=butter(NN,wc,'low');W2=filter(B,A,signal2);ff=fft(W2);t=linspace(0,N/44100,N);index=0:N - 1./N*44100;figure(1)plot(index , abs(ff);figure(2)plot(t,W2)通過觀察W和W2信號的頻域圖像我們可以清晰的看出，signal和signal2信號的語音信號頻帶外的噪聲被有效的衰減了。為了追求更好的濾波效果，我們特將濾波器參數做如下修改：y=wa

15、vread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+y;noise2=0.1*randn(size(y);signal2=noise2+y;wavplay(signal,44100)NN,wc=buttord(7000/22050,8000/22050,1,-40);B,A=butter(NN,wc,'low');W=filter(B,A,signal);wavplay(W,44100)wavplay(signal2,44100)NN,wc=

16、buttord(7000/22050,8000/22050,1,-40);B,A=butter(NN,wc,'low');W2=filter(B,A,signal2);wavplay(W2,44100)通過更加優良的濾波器之后，通過聽wavplay產生的聲音，感覺W和W2信號的音質被進一步提高。但是W信號的音質還是比W2信號的音質更好進一步降低低通的截止頻率至5000Hz，代碼如下：y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+

17、y;noise2=0.2*randn(size(y);signal2=noise2+y;wavplay(signal,44100)NN,wc=buttord(5000/22050,6000/22050,1,-40);B,A=butter(NN,wc,'low');W=filter(B,A,signal);wavplay(W,44100)wavplay(signal2,44100)NN,wc=buttord(5000/22050,6000/22050,1,-40);B,A=butter(NN,wc,'low');W2=filter(B,A,signal2);wav

18、play(W2,44100)低通的截止頻率至5000Hz后，W和W2信號的音質更好了。通過聽便攜機發出的聲音，基本感覺不到聲音信號的失真，但是依然是W信號的音質比W2信號的音質更好。然后我們進一步降低低通的截止頻率至3000Hz，我們發現信號有一些失真，但是噪聲信號比原來小的多了。 進一步查閱資料得到人說話的頻率大約在300Hz到3000Hz之間，為此，如果設計一個帶通的濾波器，可能聲音信號的效果會進一步提高，所以，我們做如下嘗試（下面的嘗試只是用signal信號，signal2信號可以類似得到相同處理）：y=wavread('C:UsersAdministratorDesktopkechengQ2.wav');noise=0.1*randn(size(y);signal=noise+y;NN,wc=buttord(3000/22100,4000/22100,1,-40);B,A=butter(NN,wc,'low');W=f