matlab软件采用FIR和IIR数字滤波器滤除音频文件噪声。要求回放滤波前后的语音信号，并从时域和频域比较处理前后的差异。

好的，那么这里提供一个 MATLAB 实现的例子，使用 FIR 和 IIR 数字滤波器来滤除音频文件中的噪声，并回放滤波前后的语音信号，同时也比较时域和频域的变化。

假设我们有一个名为 `audio.wav` 的音频文件。首先，我们需要读取这个音频文件，并获取采样率和音频数据。

% 读取音频文件
[audio, fs] = audioread('audio.wav');

接下来，我们使用 FIR 和 IIR 数字滤波器来滤除噪声。这里我们使用一个低通 Butterworth 滤波器作为例子，截止频率设置为 2000 Hz，并指定滤波器的阶数为 3。

% 设计低通 Butterworth 数字滤波器
fc = 2000; % 截止频率
n = 3; % 滤波器阶数
[b, a] = butter(n, fc/(fs/2), 'low');

% 使用 FIR 数字滤波器滤除噪声
filtered_audio_fir = filter(b, 1, audio);

% 使用 IIR 数字滤波器滤除噪声
filtered_audio_iir = filter(b, a, audio);

现在，我们可以回放滤波前后的语音信号，以及绘制滤波前后的时域和频域图像，以便比较处理前后的差异。

% 回放滤波前的语音信号
sound(audio, fs);

% 等待音频播放完成
pause(size(audio, 1)/fs);

% 回放 FIR 数字滤波器滤除噪声后的语音信号
sound(filtered_audio_fir, fs);

% 等待音频播放完成
pause(size(filtered_audio_fir, 1)/fs);

% 回放 IIR 数字滤波器滤除噪声后的语音信号
sound(filtered_audio_iir, fs);

% 等待音频播放完成
pause(size(filtered_audio_iir, 1)/fs);

% 绘制滤波前后的时域图像
t = linspace(0, length(audio)/fs, length(audio));
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, audio);
title('Original Audio');

subplot(3, 1, 2);
plot(t, filtered_audio_fir);
title('FIR Filtered Audio');

subplot(3, 1, 3);
plot(t, filtered_audio_iir);
title('IIR Filtered Audio');

% 绘制滤波前后的频域图像
nfft = length(audio);
f = linspace(0, fs/2, nfft/2+1);

original_spec = abs(fft(audio, nfft)).^2/nfft;
original_spec = original_spec(1:nfft/2+1);

filtered_spec_fir = abs(fft(filtered_audio_fir, nfft)).^2/nfft;
filtered_spec_fir = filtered_spec_fir(1:nfft/2+1);

filtered_spec_iir = abs(fft(filtered_audio_iir, nfft)).^2/nfft;
filtered_spec_iir = filtered_spec_iir(1:nfft/2+1);

figure;
semilogx(f, 10*log10(original_spec), 'LineWidth', 2);
hold on;
semilogx(f, 10*log10(filtered_spec_fir), 'LineWidth', 2);
semilogx(f, 10*log10(filtered_spec_iir), 'LineWidth', 2);
xlim([10, fs/2]);

title('Spectrum Comparison');
legend('Original', 'FIR Filtered', 'IIR Filtered');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power Spectral Density (dB/Hz)');
grid on;

这段代码将回放滤波前后的语音信号，并绘制滤波前后的时域图像和频域图像。你可以通过观察图像来比较处理前后的差异。