编写matlab程序，分别完成下列操作。二、(30分)已知语音信号xs,设计相应的IIR低通滤波器，滤出高频语音信号分量，得到低频的语音信号，对滤波得到的语音信号用图形形式给出其时域和频域波形。

以下是一个可能的Matlab程序，用于实现所述的IIR低通滤波器，以及对语音信号进行滤波和绘图：

% 预处理语音信号
[xs, Fs] = audioread('speech_signal.wav');
xs = xs(:, 1); % 取其中一个声道的信号

% 设计IIR低通滤波器（Butterworth滤波器）
fc = 4000; % 我们定义的截止频率为4000Hz
[b, a] = butter(4, fc/(Fs/2), 'low'); % 4阶低通滤波器

% 对语音信号进行滤波
ys = filter(b, a, xs);

% 绘制语音信号时域波形
t = (0:length(xs)-1)/Fs;
subplot(2,1,1); plot(t, xs); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude');
title('Original Speech Signal');
subplot(2,1,2); plot(t, ys); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude');
title('Filtered Speech Signal');

% 绘制语音信号频域波形
N = length(xs); % 信号长度
f = (-N/2:N/2-1)*(Fs/N); % 频率向量
Xs = fftshift(fft(xs));
Ys = fftshift(fft(ys));
subplot(2,1,1); plot(f, abs(Xs)); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');
title('Original Speech Signal');
subplot(2,1,2); plot(f, abs(Ys)); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');
title('Filtered Speech Signal');

注意，该程序将读取名为“speech_signal.wav”的语音文件，并将其中一个声道的信号存储在变量“xs”中。截止频率“fc”可以根据具体情况进行调整。程序还将绘制滤波前后的语音信号的时域和频域波形。