录制一段自己的语音信号（可以录制含有噪音的信号，或者录制语音后再加进噪音信号）， 要求： （1）对语音信号进行采样； （2）画出采样后语音信号的时域波形和频谱图； （3）设计一个合适的滤波器，并画出滤波器的频率响应曲线； （4）用设计的滤波器对语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱图； （5）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。

很抱歉，由于我是一个纯文本AI语言模型，无法录制语音信号。但是我可以给你提供一下步骤和代码，你可以自己录制语音信号进行实验。

1. 对语音信号进行采样

采样频率一般为8000Hz或16000Hz。

2. 画出采样后语音信号的时域波形和频谱图

可以使用Matlab的plot和fft函数分别画出时域波形和频谱图。

3. 设计一个合适的滤波器，并画出滤波器的频率响应曲线

可以使用Matlab的fir1函数设计一个低通滤波器，然后用freqz函数画出滤波器的频率响应曲线。

4. 用设计的滤波器对语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱图

可以使用Matlab的filter函数对语音信号进行滤波，然后用plot和fft函数分别画出滤波后的时域波形和频谱图。

5. 对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化

可以比较滤波前后的频谱图和时域波形，分析滤波前后的信号的变化，如滤波前后的噪声减少等。

6. 回放语音信号

可以使用Matlab的sound函数回放语音信号。

以下是可能的Matlab代码示例：

% 录制语音信号
fs = 8000; % 采样频率
t = 1; % 录制时间
recObj = audiorecorder(fs, 16, 1);
disp('开始录制...');
recordblocking(recObj, t);
disp('录制结束.');
mySpeech = getaudiodata(recObj);

% 画出采样后语音信号的时域波形和频谱图
figure;
subplot(211);
plot(mySpeech);
title('时域波形');
subplot(212);
N = length(mySpeech);
f = (0:N-1)*fs/N;
Y = fft(mySpeech);
plot(f, abs(Y));
title('频谱图');

% 设计一个合适的滤波器，并画出滤波器的频率响应曲线
Fc = 1000; % 截止频率
Wn = Fc/(fs/2);
N = 50; % 滤波器阶数
b = fir1(N, Wn); % 设计低通滤波器
figure;
freqz(b);

% 用设计的滤波器对语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱图
mySpeechFiltered = filter(b, 1, mySpeech);
figure;
subplot(211);
plot(mySpeechFiltered);
title('滤波后的时域波形');
subplot(212);
N = length(mySpeechFiltered);
f = (0:N-1)*fs/N;
Y = fft(mySpeechFiltered);
plot(f, abs(Y));
title('滤波后的频谱图');

% 对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化
figure;
subplot(211);
plot(mySpeech);
title('滤波前的时域波形');
subplot(212);
plot(mySpeechFiltered);
title('滤波后的时域波形');

% 回放语音信号
sound(mySpeech, fs);