MATLAB实现的有噪声语音信号处理实验与数字滤波

本课程设计是基于MATLAB的有噪声语音信号处理，旨在将理论知识与实践操作相结合，通过数字信号处理技术深入理解和应用。学生需具备离散信号和系统的时间域特性理解，掌握序列快速傅里叶变换(FFT)方法，并熟练使用MATLAB进行编程和设计。 课程设计的核心内容包括以下几个步骤： 1. **信号获取**：使用录音软件录制一段1到2秒的语音，将其保存为WAV格式，如"OriSound"，通过MATLAB中的`wavread`函数读取音频数据，将音频信号存储在向量`y`中，同时获取采样率`fs`和采样位数`nbits`。 2. **信号分析**：首先分析原始语音信号的时域波形，这是了解其基本特征的基础。接着，利用MATLAB的工具对信号进行频谱分析，以识别语音信号的频率成分。 3. **噪声引入与处理**：在原始信号中加入随机噪声，通过MATLAB生成噪声信号，并将其与语音信号混合，模拟实际的嘈杂环境。然后，进行新的频谱分析，对比纯净和噪声污染信号的差异。 4. **滤波器设计**：设计两种类型的滤波器——有限 impulse response (FIR)滤波器和无限 impulse response (IIR)滤波器，分别用于去除噪声。滤波器的设计涉及到滤波器函数的选用和参数设置，以及如何优化滤波效果。 5. **滤波后的信号分析**：对经过滤波处理后的信号，再次进行时域和频域特征分析，包括幅度、相位和频谱的比较，以评估滤波效果。这一步骤有助于验证滤波器在实际应用中的有效性。 6. **信号回放**：最后，将处理后的信号回放，验证整个处理流程是否达到预期效果，并通过可视化结果来加深对数字信号处理原理和技术的理解。 通过这个课程设计，学生不仅能够巩固理论知识，还能提升编程技能，锻炼在实际问题中运用MATLAB解决复杂信号处理问题的能力。同时，这也是一次实践与理论相结合的学习过程，有利于概念的深化和实际操作经验的积累。