利用IIR数字滤波器 对加噪语音信号进行滤波 画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，设计滤波器，然后用设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化，回放语音信号。以上功能由matlab编写代码

以下是利用IIR数字滤波器对加噪语音信号进行滤波的Matlab代码示例：

% 读入加噪语音信号
[y, Fs] = audioread('noisy_signal.wav');
% 画出采样后语音信号的时域波形和频谱图
t = 0:1/Fs:(length(y)-1)/Fs;
subplot(2,1,1);
plot(t, y);
title('时域波形');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
subplot(2,1,2);
spectrogram(y, 256, [], [], Fs, 'yaxis');
title('频谱图');

% 设计IIR数字滤波器
wp = 0.2*pi; % 通带截止频率
ws = 0.3*pi; % 阻带截止频率
Rp = 1; % 通带最大衰减量
Rs = 30; % 阻带最小衰减量
[n, Wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs, 's');
[b, a] = butter(n, Wn, 's');

% 对语音信号进行滤波
y_filtered = filter(b, a, y);
% 画出滤波后信号的时域波形和频谱
t_filtered = 0:1/Fs:(length(y_filtered)-1)/Fs;
subplot(2,1,1);
plot(t_filtered, y_filtered);
title('滤波后时域波形');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
subplot(2,1,2);
spectrogram(y_filtered, 256, [], [], Fs, 'yaxis');
title('滤波后频谱图');

% 对比滤波前后信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, y);
title('滤波前时域波形');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');
subplot(2,1,2);
plot(t_filtered, y_filtered);
title('滤波后时域波形');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅值');

% 回放语音信号
sound(y, Fs);
pause(length(y)/Fs);
sound(y_filtered, Fs);

注意，上述代码中的`noisy_signal.wav`需要替换为实际的加噪语音信号文件名。另外，IIR数字滤波器的设计使用了Butterworth滤波器，其中`wp`和`ws`分别是通带和阻带截止频率，`Rp`和`Rs`分别是通带最大衰减量和阻带最小衰减量，`s`表示采用模拟滤波器设计方法。`b`和`a`是滤波器的系数，用于对语音信号进行滤波。