MATLAB课设(打印))

《MATLAB课设(打印))》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MATLAB课设(打印))（22页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、Matlab与信息处理课程设计课题：语音信号采集与处理 姓名： 学号： 指导老师：2016.7.5目录一、实践目的2二、课题要求：2三、MATLAB仿真21、录音及频谱分析22、语音信号时域分析33、傅里叶变换性质6尺度变换：6抽取：7插值：8调制与解调：9四、信号加噪及滤波13低通滤波器14高通滤波器16带通滤波器18五、总结20六、参考文献21一、实践目的本次课程设计的课题为语音信号采集与处理，学会运用MATLAB的信号处理功能，采集语音信号，并对语音信号进行滤波及变换处理，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。此次实

2、习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用，以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理，将理论应用于实际，加深对它的理解。二、课题要求1、利用windows 自带的录音机或者其它录音软件，录制几段语音信号（要有几种不同的声音）。2、对录制的语音信号进行频谱分析。3、对采集到的语音信号进行时域的尺度变换，抽取与插值，调制与解调，观测前后信号的变化。4、实现语音信号的音量变大变小、快放、慢放、倒放、混音、回声、男女变声等效果。5、对语音信号加噪，然后进行滤波，分析不同的滤波方式对信号的影响。6、利用MATLAB GUI 制作语音信号采集与分析演示系统。三、MATLAB仿真1、录

3、音及频谱分析用WINDOWS下的录音机，用单声道录制一段音乐或声音，时间在5S内。然后MATLAB软件平台下，利用函数WAVREAD对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。对语音信号进行快速傅立叶变换，在一个窗口同时画出信号的时域波形图和频谱图，分析语音信号的频谱特点y,fs=audioread(I:zjk.wav); %读声音文件N=length(y); t=0:1/fs:(length(y)-1)/fs; %求出语音信号的长度Y=fft(y,N); %快速傅里叶变换AM=abs(Y)/(N/2);AM(1,:)=AM(1,:)/2;ff=(0:N-1)/N*fs;subplot(2,1

4、,1);plot(t,y); %语音信号时域图subplot(2,1,2);plot(ff,AM) %语音信号频谱图;运行如下： 图（1） 时域、频谱图2、语音信号时域分析 （1）语音信号音量放大f1,fs=audioread(I:zjk.wav);sound(2*f1,fs) %“2”1，所以放大（2）语音信号音量变小f1,fs=audioread(I:zjk.wav);sound(0.5*f1,fs) %0.51，所以变小（3）语音信号倒放x,fs=audioread(I:zjk.wav);y0=flipud(x); &flipud实现矩阵上下翻转，从而实现语音倒放sound(y0,fs)

5、;（4）混音音效Y1,fs1=audioread(I:xqq.wav);Y2,fs2=audioread(I:zjk.wav); %读取两段不同的音频y1=Y1(:,1);y2=Y2(:,1); %取单声道T=0.1;if length(y1)length(y2) y2=y2;zeros(length(y1)-length(y2),1);%比较两段音频的长度，使两个音频长度相等endy1=zeros(T*fs2,1);y1;y2=y2;zeros(T*fs2,1);y3=y1+y2; %声音合成sound(y3,fs2);（5）回音效果x,fs=audioread(I:zjk.wav);n1=

6、0:2000;b=x(:,1); %产生单声道信号N=3;yy2=filter(1,1,zeros(1,80000/(N+1),0.7,b,zeros(1,40000);% 三次回声滤波器sound(yy2,fs);（6）男女变声定义voice函数功能：function Y=voice(x,f) %更改采样率使基频改变 f1降低;f1升高f=round(f*1000);d=resample(x,f,1000); %时长整合使语音文件恢复原来时长 W=400; Wov=W/2; Kmax=W*2; Wsim=Wov; xdecim=8; kdecim=2; X=d; F=f/1000; Ss =

7、W-Wov; xpts = size(X,2);ypts = round(xpts / F); Y = zeros(1, ypts); xfwin = (1:Wov)/(Wov+1); ovix = (1-Wov):0; newix = 1:(W-Wov);simix = (1:xdecim:Wsim) - Wsim; padX = zeros(1, Wsim), X, zeros(1,Kmax+W-Wov);Y(1:Wsim) = X(1:Wsim); lastxpos = 0; km = 0; for ypos = Wsim:Ss:(ypts-W) xpos = round(F * ypo

8、s); kmpred = km + (xpos - lastxpos); lastxpos = xpos; if (kmpred 1降调，为男声；1升调为女声3、傅里叶变换性质（1）尺度变换y,fs=audioread(I:zjk.wav); %读声音文件N=length(y); t=0:1/fs:(length(y)-1)/fs; %求出语音信号的长度Y=fft(2*y,N);%快速傅里叶变换AM=abs(Y)/(N/2);AM(1,:)=AM(1,:)/2;ff=(0:N-1)/N*fs;subplot(2,1,1);plot(t,2*y);subplot(2,1,2);plot(ff,A

9、M);尺度变换图如下： 图（2）尺度变换（2）抽取y,fs=audioread(I:zjk.wav);y1=y(:,1);y2=downsample(y1,1); %从第一项开始，等间隔1，对y1采样，得到的序列为y2y1p=fft(y1);y2p=fft(y2);n1=length(y1);w1=fs/n1*(0:n1-1);t1=(0:n1-1)/fs;n2=length(y2);w2=fs/n2*(0:n2-1);t2=10*(0:n2-1)/fs;subplot(2,1,2);plot(w2,abs(y2p);ylabel(幅值);xlabel(频率（hz）);title(抽值后频谱)

10、;subplot(2,1,1);plot(w1,abs(y1p);ylabel(幅值);xlabel(频率（hz）);title(原始频谱);图形如下： 图（3）抽取图形（3）插值y,fs=audioread(I:zjk.wav);y1=y(:,1);y2=dyadup(y1,1); %从y1中第一个元素开始采样y1p=fft(y1);y2p=fft(y2);n1=length(y1);w1=fs/n1*(0:n1-1);t1=(0:n1-1)/fs;n2=length(y2);w2=fs/n2*(0:n2-1);t2=10*(0:n2-1)/fs;subplot(2,1,2);plot(w2

11、,abs(y2p);ylabel(幅值);xlabel(频率(hz);title(插值后频谱);subplot(2,1,1);plot(w1,abs(y1p);ylabel(幅值);xlabel(频率(hz);title(原始频谱);图形如下： 图（4）插值图形（4）调制与解调f1,fs=audioread(I:zjk.wav); figure(1); subplot(2,1,1); N=length(f1); t=0:1/fs:(N-1)/fs;plot(t,f1); title(信息信号的时域波形);fy1=fft(f1);w1=0:fs/(N-1):fs;subplot(2,1,2);

12、plot(w1,abs(fy1);title(信息信号的频谱); f2=sin(22000*pi*t); %高频正弦载波figure(2);subplot(3,1,1); fy2 = fft(f2);N2=length(f2);w2=fs/N*0:N-1;plot(w2,abs(abs(fy2); title(载波信号的频谱);f1=f1(:,1);f3=f1.*f2; %两段波形相乘subplot(3,1,2); fy3 = fft(f3);plot(w1,abs(abs(fy3); title(已调信号的频谱);f4=f3.*f2;subplot(3,1,3);fy4=fft(f4);pl

13、ot(w1,abs(abs(fy4);title(解调信号的频谱);解调后波形失真，用滤波器对其进行过滤：fp1=0; fs1=5000; As1=100;wp1=2*pi*fp1/fs; ws1=2*pi*fs1/fs; BF1=ws1-wp1;wc1=(wp1+ws1)/2;M1=ceil(As1-7.95)/(2.286*BF1)+1;N1=M1+1;beta1=0.1102*(As1-8.7); Window=(kaiser(N1,beta1); b1=fir1(M1,wc1/pi,Window);figure(3);subplot(2,1,1);f4_low = filter(b1,

14、1, f4);plot(t,f4_low);title(滤波后的解调信号时域波形);f5=fft(f4_low);subplot(2,1,2);plot(w1,abs(f5);title(滤波后的解调信号频谱); 图（5）信号图 图（6）解调图 图（7）滤波解调图4、信号加噪与滤波（1）信号加噪y,Fs=audioread(I:zjk.wav);fs=Fs %语音信号采样频率为FsL=length(y); %计算音频信号的长度noise=0.1*randn(L,1); %产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数）Y=y+noise; %将两个信号叠加成一个新的信号加噪

15、声处理 sound(Y,fs) %对加噪后的语音信号进行分析n=length(y); %选取变换的点数 Yp=fft(Y,n); %对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n; % 对应点的频率figure subplot(2,2,1); plot(y_z); %加噪语音信号的时域波形图title(加噪语音信号时域波形); xlabel(时间轴); ylabel(幅值 A);subplot(2,2,2); plot(f,abs(Yp(1:n/2); %加噪语音信号的频谱图title(加噪语音信号频谱图); xlabel(频率Hz); ylabel(频率幅值);加噪后图形如下：

16、 图（8）加噪图形（2）低通滤波器利用FADTOOL生成滤波器function Hd = lowpass%LOWPASS Returns a discrete-time filter object.% MATLAB Code% Generated by MATLAB(R) 8.5 and the Signal Processing Toolbox 7.0.% Generated on: 04-Jul-2016 21:10:25% Equiripple Lowpass filter designed using the FIRPM function.% All frequency values

17、are in Hz.Fs = 44100; % Sampling FrequencyFpass = 1000; % Passband FrequencyFstop = 1200; % Stopband FrequencyDpass = 0.057501127785; % Passband RippleDstop = 1e-05; % Stopband Attenuationdens = 20; % Density Factor% Calculate the order from the parameters using FIRPMORD.N, Fo, Ao, W = firpmord(Fpas

18、s, Fstop/(Fs/2), 1 0, Dpass, Dstop);% Calculate the coefficients using the FIRPM function.b = firpm(N, Fo, Ao, W, dens);Hd = dfilt.dffir(b);% EOF调用lowpass进行滤波Hd=lowpass; %低通滤波a=filter(Hd,Y);sound(a,fs) %对滤波后的语音信号进行分析 ap=fft(a,n); %对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n; % 对应点的频率 subplot(2,2,3); plot(a); %滤波

19、后语音信号的时域波形图title(滤波后语音信号时域波形); xlabel(时间轴) ylabel(幅值 A) subplot(2,2,4); plot(f,abs(ap(1:n/2); %滤波后语音信号的频谱图title(滤波后语音信号频谱图); xlabel(频率Hz); ylabel(频率幅值);图形如下： 图（9）低通图（3）高通滤波利用FDATOOL生成高通滤波器function Hd = highpass%HIGHPASS Returns a discrete-time filter object.% MATLAB Code% Generated by MATLAB(R) 8.5

20、and the Signal Processing Toolbox 7.0.% Generated on: 04-Jul-2016 20:31:00% Equiripple Highpass filter designed using the FIRPM function.% All frequency values are in Hz.Fs = 44100; % Sampling FrequencyFstop = 4800; % Stopband FrequencyFpass = 5000; % Passband FrequencyDstop = 1e-05; % Stopband Atte

21、nuationDpass = 0.057501127785; % Passband Rippledens = 20; % Density Factor% Calculate the order from the parameters using FIRPMORD.N, Fo, Ao, W = firpmord(Fstop, Fpass/(Fs/2), 0 1, Dstop, Dpass);% Calculate the coefficients using the FIRPM function.b = firpm(N, Fo, Ao, W, dens);Hd = dfilt.dffir(b);

22、% EOF调用highpassHd=highpass; %高通滤波a=filter(Hd,y_z);sound(a,fs) %对滤波后的语音信号进行分析 ap=fft(a,n); %对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n; %对应点的频率 subplot(2,2,3); plot(a); %滤波后语音信号的时域波形图title(滤波后语音信号时域波形); xlabel(时间轴) ylabel(幅值 A) subplot(2,2,4); plot(f,abs(ap(1:n/2); %滤波后语音信号的频谱图title(滤波后语音信号频谱图); xlabel(频率Hz); yl

23、abel(频率幅值);图形如下： 图（10）高通图（4）带通滤波利用FDATOOL生成带通滤波器function Hd = bandpass%BANDPASS Returns a discrete-time filter object.% MATLAB Code% Generated by MATLAB(R) 8.5 and the Signal Processing Toolbox 7.0.% Generated on: 04-Jul-2016 20:45:53% Equiripple Bandpass filter designed using the FIRPM function.% A

24、ll frequency values are in Hz.Fs = 44100; % Sampling FrequencyFstop1 = 100; % First Stopband FrequencyFpass1 = 1200; % First Passband FrequencyFpass2 = 3000; % Second Passband FrequencyFstop2 = 3200; % Second Stopband FrequencyDstop1 = 1e-05; % First Stopband AttenuationDpass = 0.057501127785; % Pas

25、sband RippleDstop2 = 1e-05; % Second Stopband Attenuationdens = 20; % Density Factor% Calculate the order from the parameters using FIRPMORD.N, Fo, Ao, W = firpmord(Fstop1 Fpass1 Fpass2 Fstop2/(Fs/2), 0 1 . 0, Dstop1 Dpass Dstop2);% Calculate the coefficients using the FIRPM function.b = firpm(N, Fo

26、, Ao, W, dens);Hd = dfilt.dffir(b);% EOF调用bandpassHd=bandpass; %带通滤波a=filter(Hd,y_z);sound(a,fs) %对滤波后的语音信号进行分析 ap=fft(a,n); %对n点进行傅里叶变换到频域 f=fs*(0:n/2-1)/n; % 对应点的频率 subplot(2,2,3); plot(a); %滤波后语音信号的时域波形图title(滤波后语音信号时域波形); xlabel(时间轴) ylabel(幅值 A) subplot(2,2,4); plot(f,abs(ap(1:n/2); %滤波后语音信号的频谱

27、图title(滤波后语音信号频谱图); xlabel(频率Hz); ylabel(频率幅值);图形如下： 图（11）带通图五、总结通过为期两周的MATLAB课程设计，我对MATLAB这个仿真软件有了更进一步的认识和了解。在这两周时间里，我通过自己摸索，查阅资料，并且在指导老师的指导下完成了：语音信号的采集及分析；给原始信号加上一个高频噪声；设计一个滤波器，滤除高频噪声；并最终将课程设计报告总结完毕。在整个设计过程中我懂得了许多东西，也培养了独立思考和设计的能力，树立了对知识应用的信心，相信会对今后的学习工作和生活有非常大的帮助，并且提高了自己的动手实践操作能力，使自己充分体会到了在设计过程中的

28、成功喜悦。虽然这个设计做的不怎么好，但是在设计过程中所学到的东西是这次课程设计的最大收获和财富，使我终身受益。在没有做课程设计以前，觉得课程设计只是对知识的单纯总结，但是通过这次课程设计发现自己的看法有点太片面，课程设计不仅是对前面所学知识的一种检验，也是对自己能力的一种提高，通过这次课程设计使自己明白了原来的那点知识是非常欠缺的，要学习的东西还很多，通过这次课程设计，明白学习是一个长期积累的过程，在以后的工作和生活中都应该不断的学习，努力提高自己的知识和综合素质六、参考文献1 周利清，苏菲数字信号处理基础北京：北京邮电大学出版社，2005 2 姚东.MATLAB及在电子信息课程中的应用M.第二版.北京：北京电子工业出版社,2000 3 高西全，丁玉美数字信号处理第3版北京：西安电子科技大学出版社，2008 4 肖伟、刘忠. MATLAB程序设计与应用M.北京：清华大学出版社 2005 5 张智星.MATLAB程序设计与应用.北京：清华大学出版社，200221