1. 基本题目:窗函数设计法及滤波器设计 (1)读入语音信号。调整采样频率,实现语音信号的快放、慢放。 (2)熟悉各种窗函数,设计FIR低通滤波器。 (3)分析该语音信号的频谱,并画出时域波形图和频谱图。 (4)用MATLAB语言编程实现以上内容。

时间: 2023-12-31 18:06:38 浏览: 154
好的,我将分步骤回答这个问题。 1. 读入语音信号并调整采样频率 可以使用MATLAB中的`audioread`函数读入语音信号,使用`resample`函数调整采样频率。例如,读入采样频率为8000Hz的语音信号,将采样频率调整为16000Hz,实现语音信号的快放: ```matlab [x, fs] = audioread('speech.wav'); % 读入语音信号 new_fs = 16000; % 新采样频率 y = resample(x, new_fs, fs); % 调整采样频率 sound(y, new_fs); % 播放加速后的语音信号 ``` 将采样频率调整为4000Hz,实现语音信号的慢放: ```matlab [x, fs] = audioread('speech.wav'); % 读入语音信号 new_fs = 4000; % 新采样频率 y = resample(x, new_fs, fs); % 调整采样频率 sound(y, new_fs); % 播放减速后的语音信号 ``` 2. 窗函数设计法及滤波器设计 常用的窗函数有矩形窗、汉明窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。可以使用MATLAB中的`fir1`函数设计FIR低通滤波器,其中`window`参数可以指定所使用的窗函数。 例如,设计一个截止频率为2000Hz的FIR低通滤波器,采用汉明窗: ```matlab % FIR低通滤波器设计 fs = 16000; % 采样频率 fc = 2000; % 截止频率 N = 101; % 滤波器阶数 b = fir1(N-1, fc/(fs/2), 'low', hamming(N)); % 汉明窗 ``` 3. 分析语音信号的频谱,并画出时域波形图和频谱图 可以使用MATLAB中的`fft`函数计算语音信号的频谱,使用`plot`函数画出时域波形图和频谱图。 例如,分析一个采样频率为16000Hz的语音信号的频谱: ```matlab [x, fs] = audioread('speech.wav'); % 读入语音信号 t = (0:length(x)-1)/fs; % 时间序列 subplot(2,1,1); plot(t, x); % 画出时域波形图 xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Speech Signal'); N = length(x); % 信号长度 X = fft(x)/N; % 计算频谱 f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率序列 subplot(2,1,2); plot(f, 20*log10(abs(X))); % 画出频谱图 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); title('Speech Signal Spectrum'); ``` 4. 完整代码 以上步骤整合后的MATLAB代码如下: ```matlab % 读入语音信号并调整采样频率 [x, fs] = audioread('speech.wav'); % 读入语音信号 new_fs = 16000; % 新采样频率 y1 = resample(x, new_fs, fs); % 调整采样频率,实现语音信号的快放 new_fs = 4000; % 新采样频率 y2 = resample(x, new_fs, fs); % 调整采样频率,实现语音信号的慢放 % FIR低通滤波器设计 fs = 16000; % 采样频率 fc = 2000; % 截止频率 N = 101; % 滤波器阶数 b = fir1(N-1, fc/(fs/2), 'low', hamming(N)); % 汉明窗 % 分析语音信号的频谱,并画出时域波形图和频谱图 t = (0:length(x)-1)/fs; % 时间序列 subplot(3,1,1); plot(t, x); % 画出原始语音信号的时域波形图 xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Original Speech Signal'); t = (0:length(y1)-1)/new_fs; % 时间序列 subplot(3,1,2); plot(t, y1); % 画出加速后的语音信号的时域波形图 xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Accelerated Speech Signal'); t = (0:length(y2)-1)/new_fs; % 时间序列 subplot(3,1,3); plot(t, y2); % 画出减速后的语音信号的时域波形图 xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Decelerated Speech Signal'); N = length(x); % 信号长度 X = fft(x)/N; % 计算原始语音信号的频谱 f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率序列 figure; % 新建一个图形窗口 subplot(3,1,1); plot(f, 20*log10(abs(X))); % 画出原始语音信号的频谱图 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); title('Original Speech Signal Spectrum'); Y1 = fft(y1)/N; % 计算加速后的语音信号的频谱 f = (0:N-1)*(new_fs/N); % 频率序列 subplot(3,1,2); plot(f, 20*log10(abs(Y1))); % 画出加速后的语音信号的频谱图 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); title('Accelerated Speech Signal Spectrum'); Y2 = fft(y2)/N; % 计算减速后的语音信号的频谱 f = (0:N-1)*(new_fs/N); % 频率序列 subplot(3,1,3); plot(f, 20*log10(abs(Y2))); % 画出减速后的语音信号的频谱图 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)'); title('Decelerated Speech Signal Spectrum'); ``` 输出结果为:时域波形图和频谱图。
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