MATLAB实现音频信号时域波形与频谱分析及其降噪滤波

在本篇关于原始音频数据的时域波形和频谱图的MATLAB音频处理研究中，作者探讨了石家庄铁道大学2016届通信工程专业的一次课程设计。设计的主要目的是通过实践加深对数字信号处理基本原理的理解，提升问题解决能力，并熟练掌握MATLAB在音频信号处理中的应用。 首先，设计者选取了一段音频数据，例如"tongzhuo.wav"，对其进行操作。通过`audioread`函数读取并分析音频，截取10秒的数据并将其保存为"myData.wav"。接下来，使用MATLAB对这段数据进行处理，包括绘制音频的时域波形和频谱图。时域波形图展示了音频信号随时间变化的幅度，而频谱图则揭示了音频信号在不同频率成分的分布情况，如图5.1所示。 实验部分着重于音频信号的噪声处理，通过在原始语音信号中添加噪声，模拟实际应用场景中的干扰。设计者采用了FIR（有限 impulse response）滤波器和IIR（infinite impulse response）滤波器对噪声污染的语音信号进行降噪处理。FIR滤波器是基于线性相位的，其设计原理涉及快速傅里叶变换（FFT）算法，而IIR滤波器则具有更复杂的反馈结构，能提供更好的频率响应特性。通过对比滤波前后信号的变化，可以评估滤波效果。 在整个过程中，MATLAB的`fft`函数用于执行傅里叶变换，`sound`函数用于回放处理后的音频，`wavread`函数则用于读取和处理WAV格式的音频文件。设计者不仅掌握了信号采集和处理的基本步骤，还深入理解了如何利用MATLAB进行信号降噪和滤波器设计，这有助于提高他们在实际工作中对音频数据的处理能力。 此外，设计报告还包含了对课程设计目的、内容要求以及采用的主要原理和技术的阐述，强调了FFT算法、FIR和IIR滤波器设计的基础知识，以及Windows操作系统中声音文件的采集和处理流程。通过这个项目，学生得以巩固理论知识并提升实践技能，为今后在音频信号处理领域打下坚实基础。