论文总字数：13142字

摘 要

语音与我们的日常生活息息相关，通过现代化手段研究语音处理可以极大地促进社会发展，因为它能够使人们更有效地创建、传输、存储和接收语音信息。语音信号的处理和研究主要包括两个方面：一方面是从语音的产生和感知来研究，另一方面是将语音看作一种信号来处理。本设计的研究方法是通过计算机声卡录制一段录音，应用MATLAB软件绘制出其时域和频域波形图，并通过多倍频率和多倍幅度调整信号，通过加入干扰噪声模拟嘈杂的环境，采用窗函数法设计滤波器的原理设计合适的滤波器滤除噪声，对比滤波前后的信号，分析信号的变化，回放语音信号，并判断各种处理方法的优劣。

关键词：MATLAB，语音信号，滤波器，频谱分析

Abstract：Speech is closely related to our daily life, through modern means to study speech processing can greatly promote the development of the society, because it can make people more effectively create, transmission, storage, and receive voice messages. Speech signal processing and the research mainly includes two aspects: on the one hand, from speech production and perception to research, on the other hand is to voice as a signal to deal with. The research method of this paper is through the computer sound card to record a recording, using MATLAB software to map the time domain and frequency domain waveform figure, and through more than many times frequency and amplitude adjustment signal, by adding interference noise simulation noisy environment, the principle of window function method was adopted to design filter design suitable filter filter out noise, contrast before and after filtering signal, analysis the change of the signal, the playback speech signal, judge the merits of the various processing methods.

Keywords：MATLAB, voice signals, Filter, Spectrum analysis

目 录

1 绪论 4

1.1 选题背景及意义 4

1.2 发展概况 4

2 语音处理的基本原理. 6

2.1 语音的录入与打开 6

2.2 采样位数和采样频率 6

2.3 时域信号的FFT分析 6

2.4 数字滤波器设计原理 7

3 语音信号的处理 7

3.1 信号采集 8

3.2 信号调整 8

3.3 信号的FFT变换 10

3.4 语音信号的加噪 10

4 FIR滤波器的设计 11

4.1 窗函数法设计FIR滤波器 11

4.2 低通滤波器设计 11

4.3 高通滤波器设计 13

4.4 带通滤波器设计 14

5 MATLAB仿真 16

6 前景与展望 18

结论 19

参考文献 20

致谢 21

附录 22

1 绪论

1.1 选题背景及意义

语音信号处理(语音处理)是一门综合性交叉学科，它主要是通过数字信号处理技术处理音频信号。语言是将人类与其它动物区分开来的重要标志，而语音是语言的声学表现，是相互传递信息的重要手段。语音信号处理目前发展相当迅速并且与当前许多前沿学科有着非常紧密的联系，它也在许多领域具有举足轻重的地位。语音信号均采用数字方式进行处理，主要是因为数字处理相比于模拟处理有许多优势，比如：（1）数字处理方式可以完成很多模拟处理方式不能完成的信号处理工作；（2）很适合用数字处理语音，因为语音可看作是音素的集合；（3）数字系统方便完成实时处理任务，因为它具有可靠性保障、价格低廉、效率高等优势，；（4）在强干扰信道中传递信息用数字处理更可靠，也易于加密传输，保证传输安全^[1]。语音信号作为一种波动的时变信号包含着各种信息。由于理解和掌握语音信号的时频域特性相当重要，同时也具有挑战性，所以我们提取并表示语音信号中携带的信息主要用语音信号分析。本次设计的主要目的是将数字信号处理实际应用于语音处理中，通过调用函数搭建一座连接语音与数字信号的桥梁。

1.2 发展概况

语音信号处理有多种应用领域，最重要的包括语音编码、语音合成、语音识别、说话人识别、语音增强、麦克风阵列语音信号处理等^[1]。

1. 语音编码

随着语音数字化产生的语音编码技术主要应用于数字语音通信领域。语音编码的主要内容是在失真尽可能小的情况下，使同样的信道容量能够传输更多路的信号，也就是说需要在数字表示模拟语音信号的同时，还要保证高效率，也就是进行代码压缩。语音编码研究始于20世纪30年代末达德利创造的声码器。但是直到1975年左右，中低比特率语音编码一直都没有特别大的成就。1995年左右，很多国际标准被广泛使用，之后又出现了32kb/s的ADPCM。

1. 语音合成

语音合成是一种人机语音通信技术，简单说来就是使计算机说话，它可以应用在许多领域并且已发挥了很好的社会效益。语音合成中最容易设计的是语音响应系统，它的内容相对简单：在计算机内创建一个语言库，可以在计算机内调出所输入句子代码对应的数码信号，并将其转换成声音。20世纪70年代末，开始对文本—语音转换系统（TTS）进行研究；它是在规则的文字-语音合成系统的基础上，为了让计算机能够模仿人朗读文本，将文字转换成语音。20世纪90年代初，文—语转换系统在很多国家、多种语言中都达到商品化程度，语音质量也逐渐被公众接受。

目前，很多语音合成系统有较高的可懂度，但是在提高自然度方面还有不足，这是目前研究的重点。

1. 语音识别

语音识别的根本目的是使计算机接受到人的语音后，按照人的指令行动。语音识别之所以起步比较晚，主要因为语音识别的研究相对困难。语音识别的研究始于1950年左右，目前已经有所成就，近年来不断有语音识别器（主要是集成电路芯片）投放市场。20世纪80年代以来，语音识别的重点开始向大词汇量非指定人连续语音识别发展。1990年后期，语音识别已经弥补了理论研究这方面的不足，开始转向实用化研究发展。

1. 说话人识别

说话人识别可辨别说话人是否是话音的发出者，分类判断提取的语音信号特征和建立与其相一致的模型。不同之处在于它研究的焦点并不在于识别话音内容，而是单纯地从语音信号中提取和分析出个人特征，以便滤除不包含个人特征的语音信息。20世纪90年代，开始提出单状态HMM这个概念，也就是后来的高斯混合模型（GMM）。

1. 语种辨识

语种辨识是一种特殊的语音识别，它可以从一个语音片段中判断语音属于哪个语种。语种辨识和语音识别及说话人识别系统有很多相似之处，它可以用于对多语言语音识别的前端处理，在许多前沿学科领域发挥着重要作用。

1. 语音理解

语音理解是识别语句和理解语句内容的处理过程，这个过程主要使用一些人工智能技术，如知识表达和组织。它重点是通过理解人对语言及其内容所具有的广泛知识来促进计算机的发展。

1. 语音增强

语音增强是尽可能多的去除语音信号中的噪声并改善听觉效果，它是语音抗噪声技术的一种。语音增强也是语音编码及语音识别等系统实际应用中所必须解决的问题。

1. 基于麦克风阵列的语音信号处理

麦克风阵列处理能够应用于背景嘈杂的语音通信环境，它的主要技术是增加基于时域和频域处理的空域处理，并对不同空间方向的信号进行空间和时间同步处理。20世纪七八十年代，麦克风阵列开始在语音处理中得到应用。90年代后，这一技术成为热门技术。

1. 基于智能信息处理、现代信号处理技术的语音信号处理

语音信号处理技术随着智能和现代信息处理等新兴技术的出现发展水平大大提高，90年代后，语音处理的研究随着这些技术的多方面应用与深入研究已经迈入了一个全新的时代。

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