fs=8000; [y,fs]=audioread('D:\大三下\语音信号处理\课设\04.wav'); f=filter(bz,az,y); %使用filter函数对y进行滤波处理 f1=fft(f,1024); figure(5); subplot(2,1,1) plot(abs(f1)); %滤波后的幅度谱图 title('滤波后的幅度谱'); grid; subplot(2,1,2) plot(angle(f1)); %滤波后的相位谱图 title('滤波后的相位谱'); grid; audiowrite('D:\大三下\语音信号处理\课设\audio2.wav',f,fs);%对滤波后的声音进行储存。 % 将处理后的声音与原声音进行对比。 fs=8000; y=audioread('D:\大三下\语音信号处理\课设\audio1.wav'); y1=audioread('D:\大三下\语音信号处理\课设\audio2.wav'); yx=fft(y); %进行傅里叶变换 yx1=fft(y1); figure(6); subplot(2,1,1) plot(20*log10(abs(yx))); title('滤波前的相对幅度谱'); grid; subplot(2,1,2); plot(20*log10(abs(yx1))); %分贝单位 title('滤波后的相对幅度谱'); grid;

这段代码使用Matlab中的filter函数对读入的音频文件进行IIR滤波，并对滤波后的音频文件进行傅里叶变换，绘制出滤波后的幅度谱图和相位谱图，最后将滤波后的声音文件储存下来，并与原始声音文件进行对比。

下面是对这段代码滤波后的幅度谱图和相对幅度谱图的分析：

1. 滤波后的幅度谱图：

subplot(2,1,1)
plot(abs(f1));
title('滤波后的幅度谱');
grid;

这段代码绘制了滤波后音频文件的幅度谱图，其中f1是使用fft函数计算出的音频文件的频谱。abs函数用于计算频谱的幅值，plot函数用于绘制频谱图。

幅度谱图显示了不同频率下的信号强度。在滤波后的幅度谱图中，可以看出滤波器对于不同频率的信号有不同的响应。在通带内，滤波器对信号的幅值几乎没有影响，而在阻带内，滤波器对信号的幅值进行了衰减。

2. 滤波后的相对幅度谱图：

subplot(2,1,2);
plot(20*log10(abs(yx1)));
title('滤波后的相对幅度谱');
grid;

这段代码绘制了滤波后音频文件的相对幅度谱图，其中yx1是使用fft函数计算出的音频文件的频谱。abs函数用于计算频谱的幅值，20*log10函数用于将幅值转换为分贝单位，plot函数用于绘制频谱图。

相对幅度谱图显示了不同频率下的信号相对强度。在滤波后的相对幅度谱图中，可以看出滤波器对于不同频率的信号有不同的响应。在通带内，滤波器对信号的相对幅度几乎没有影响，而在阻带内，滤波器对信号的相对幅度进行了衰减。

综上所述，这段代码通过使用filter函数对音频文件进行IIR滤波，并对滤波后的音频文件进行傅里叶变换，绘制了滤波后的幅度谱图和相对幅度谱图，从而对滤波器的滤波效果进行了分析。