*******************实践教学*******************兰州理工大学计算机与通信学院2013年春季学期信号处理课程设计题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：通信工程（1）班姓名：王兴栋学号：10250114指导教师：陈海燕成绩：摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。

对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。

而MATLAB 软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。

本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。

通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。

在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。

在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。

关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波前言语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。

随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。

语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。

那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。

那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。

离散时间信号——序列——可以用图形来表示。

语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。

它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。

语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。

所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。

本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。

本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。

我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。

对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。

目录一、基本原理 (4)二、设计步骤 (8)三、总结 (15)致谢 (17)参考文献 (18)附录 (19)一、基本原理数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。

随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。

数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。

数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。

FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能用较高的阶数达到高的选择性。

FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。

FIR数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。

FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带（或多阻带）滤波器等优点收到人们的青睐。

IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。

IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。

同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。

本次课程设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计FIR滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。

对前后滤波前后的频谱进行分析比较，对不同的滤波器处理效果的比较。

其原理框图如下图所示。

1、设计方案首先选择一个语音信号作为分析的对象，在MATLAB软件平台下对语音信号进行时频变换、时频分析。

利用MATLAB产生信噪比可控的高斯白噪声作为干扰信号加入到原始语音信号中，模仿语音信号被污染，并对合成的语音信号进行时频分析。

然后根据合成信号的频谱特点，选择合适的性能指标设计低通、高通、带通滤波器，并绘制滤波器的频率响应曲线。

采用不同的滤波器对加入噪声的音信号进行滤波处理，绘制处理后的语音信号的频谱图。

语音信号采集语音信号录入语音信号变换信号加噪语音信号滤波效果显示2、FIR数字滤波器的设计及实现FIR：有限脉冲响应滤波器。

有限说明其脉冲响应是有限的。

与IIR相比，它具有线性相位、容易设计的优点。

这也就说明，IIR滤波器具有相位不线性，不容易设计的缺点。

而另一方面，IIR却拥有FIR所不具有的缺点，那就是设计同样参数的滤波器，FIR比IIR需要更多的参数。

这也就说明，要增加DSP的计算量。

DSP需要更多的计算时间，对DSP的实时性有影响。

FIR滤波器的设计比较简单，就是要设计一个数字滤波器去逼近一个理想的低通滤波器。

通常这个理想的低通滤波器在频域上是一个矩形窗。

根据傅里叶变换我们可以知道，函数在时域上是一个采样函数。

通常此函数的表达式为：sa（n）＝sin（n∩）/n（3-2）但是这个采样序列是无限的，计算机是无法对它进行计算的。

故我们需要对此采样函数进行截断处理。

也就是加一个窗函数。

就是传说中的加窗。

也就是把这个时域采样序列去乘一个窗函数，就把这个无限的时域采样序列截成了有限个序列值。

但是加窗后对此采样序列的频域也产生了影响：此时的频域便不在是一个理想的矩形窗，而是成了一个有过渡带，阻带有波动的低通滤波器。

通常根据所加的窗函数的不同，对采样信号加窗后，在频域所得的低通滤波器的阻带衰减也不同。

通常我们就是根据此阻带衰减去选择一个合适的窗函数。

如矩形窗、汉宁窗、汉明窗、BLACKMAN窗、凯撒窗等。

窗函数法设计FIR滤波器的步骤如下：（1）根据对阻带衰减及过渡带的指标要求，选择串窗数类型（矩形窗、三角窗、汉宁窗、哈明窗、凯塞窗等），并估计窗口长度N。

先按照阻带衰减选择窗函数类型。

原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣的窗函数。

（2）构造希望逼近的频率响应函数。

（3）计算h(n).。

（4）加窗得到设计结果。

根据语音信号的特点给出有关滤波器的技术指标：低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=50db ,Ap=1dB高通滤波器的性能指标：fp=3500Hz，fc=4000Hz，As=50dB，Ap=1dB 在Matlab中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，利用Matlab中的函数freqz画出各步步器的频率响应。

MATLAB信号处理工具箱函数cheblap,cheblord和cheeby1是切比雪夫I型滤波器设计函数。

我们用到的是cheeby1函数，其调用格式如下：[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’)[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’,’s’)设计FIR数字滤波器的低通滤波器源程序见附录（1）。

以下为设计FIR数字滤波器的低通滤波器图像：图1 FIR低通滤波器二、设计步骤1、语音信号读入单击开始程序，选择所有程序，接着选择附件，再选择录音。

自己录入“课程设计”语音信号，然后保存在MATLAB文件夹里面，命名为“new.wav”。

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。

[y,fs,bits]=wavread(' [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）。

源程序见附录（2）。

2、原始语音信号频谱分析及仿真利用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——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。

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“函数表达式”）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。