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matlab 处理音频信号

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Matlab 处理音频信号

一、问题的提出：数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一

种信号的处理，那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。

一、问题的提出：

数字语音是信号的一种,我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处理，那信号

是什么呢？

信号是传递信息的函数.离散时间信号％26mdash;%26mdash;序列％26mdash；

%26mdash；可以用图形来表示。

按信号特点的不同，信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如,图像信号就是

空间位置(二元变量）的亮度函数.一维变量可以是时间，也可以是其他参量，习惯

上将其看成时间。信号有以下几种：

（1）连续时间信号：在连续时间范围内定义的信号，但信号的幅值可以是连续数值，

也可以是离散数值.当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。实际上连续时

间信号与模拟信号常常通用，用以说明同一信号。

（2）离时间信号:时间为离散变量的信号，即独立变量时间被量化了。而幅度仍是

连续变化的。

（3）数字信号：时间离散而幅度量化的信号。

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。对于频域来说,大概有 8 种波形

可以让我们分析：矩形方波，锯齿波，梯形波,临界阻尼指数脉冲波形,三角波，余旋

波，余旋平方波，高斯波。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，本课题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。

二、设计方案：

利用 MATLAB 中的 wavread 命令来读入（采集）语音信号,将它赋值给某一向量。

再将该向量看作一个普通的信号，对其进行 FFT 变换实现频谱分析，再依据实际情

况对它进行滤波。对于波形图与频谱图（包括滤波前后的对比图)都可以用 MATLAB

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画出.我们还可以通过 sound 命令来对语音信号进行回放，以便在听觉上来感受声音

的变化。

选择设计此方案,是对数字信号处理的一次实践.在数字信号处理的课程学习过程中，

我们过多的是理论学习，几乎没有进行实践方面的运用。这个课题正好是对数字语

音处理的一次有利实践，而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化

的一方面。

这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软件％26mdash；

%26mdash;MATLAB 软件。所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在

MATLAB 中应用的学习过程.课题用到了较多的 MATLAB 语句，而由于课题研究范

围所限,真正与数字信号有关的命令函数却并不多。

三、主体部分：

（一）、语音的录入与打开：

[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）。

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.

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。

下面介绍这些函数。

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)

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