哈理工自动化学院：声音信号频谱分析与噪声滤波实践

本次作业是关于声音信号的频谱分析与滤波处理，旨在探讨信号处理在音乐特性分析中的应用，包括不同演唱者之间的差异、噪声对音频质量的影响以及滤波技术在降噪中的作用。作业背景设在哈尔滨理工大学自动化学院，针对的是信号与系统课程的大作业，起止时间为2018年7月1日至7月9日。 首先，问题1主要关注同一首歌曲由不同演唱者演绎时，其频谱特性上的区别。这涉及到人声的频率成分、音色和动态范围，每个演唱者由于生理结构和发声技巧的不同，可能导致高频部分的细节和低频部分的力度有所变化，形成独特的频谱特征。 问题2和问题3则深入到音频处理的核心，即噪声对音频信号的影响。添加噪声后，歌曲原有的信号可能会被淹没，导致频谱中原本清晰的信号成分变得模糊。特别是对于男声和女声的区分，虽然主要依赖于频率响应（男声通常较低沉，女声较高），但噪声可能掩盖这些差异，需要通过滤波等手段来增强频谱的可识别性。 问题4的核心在于滤波技术的应用，如使用低通滤波器对噪声进行处理。通过对高斯白噪声进行低通滤波，可以去除高频部分的随机干扰，理论上能提高音质并实现一定程度的降噪效果。然而，滤波器的选择和参数设置对最终效果至关重要，过高的截止频率可能会损失信号的细节，而过低则可能无法有效去除噪声。 设计实施过程中，学生需要根据给定的Matlab代码进行操作，包括读取声音信号、计算频谱、添加噪声、进行低通滤波，并可视化结果。例如，使用`fft`函数获取信号的频域表示，`awgn`函数模拟噪声，`lowpassed`函数实现低通滤波，以及通过`xcorr`函数分析噪声的相关性。学生还需要撰写摘要，包含研究目的、实验步骤、观察到的结果以及结论，同时遵循报告填写说明，确保报告的准确性和规范性。 最后，作业要求使用A4纸，左侧装订，所有仿真结果需打印，参考文献需按照指定格式插入报告中。通过这次作业，学生将深入理解声音信号的频谱分析原理，以及如何利用数字信号处理技术提升音频的质量。