语言信号的滤波处理—窗函数法

设计步骤： 1、语音信号的采集 利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在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。 2、语音信号的频谱分析 在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。 3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；（2）单频噪声（正弦干扰）；（3）多频噪声（多正弦干扰）；（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。 4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。 对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；或者根据如下给定的滤波器性能指标： (1) 低通滤波器的性能指标： =1000Hz, =1200Hz, =1dB, =100dB； (2) 高通滤波器的性能指标： =4800Hz, =5000Hz, =100dB, =1dB. (3) 带通滤波器的性能指标： =1200Hz, =3000Hz, =1000Hz, =3200Hz, =100dB, =1dB。 采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应； 5、用滤波器对信号进行滤波 用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化； 6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

[xFs]=audioread（‘d:/FFOutput/数字.wav‘）;
sound（xFs）;
N=length（x）;
y=fft（xFs）;
figure（1）
subplot（211）
plot（x）;
xlabel（‘序列 n‘）;
ylabel（‘幅值 ‘）;
title（‘原始语音信号时域波形‘）;
subplot（212）
plot（abs（y））;
xlabel（‘频率 Hz‘）;
ylabel（‘幅值‘）;
title（‘原始语音信号频谱‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
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