基于MATLAB的语音信号去噪处理(修改版) 下载本文

内容发布更新时间 : 2024/5/13 19:36:20星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

图3-3 IIR低通滤波器

IIR滤波器高通程序I IIR滤波器高通图像:

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3.8 本章小结

本章详细介绍了FIR和IIR数字滤波器的设计,利用MATLAB信号处理工具箱函数,我们很容易写出其相应程序。

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4 滤波并绘制滤波前后语音信号的波形及频谱

4.1滤波及仿真

4.1.1 FIR滤波器法去噪

通过对上一节中加噪语音信号和原始语音信号频谱图对比可以知道,噪音大部分是Hz大于600HZ的部分,故设计低通滤波器进行滤波处理。接下来我们重点设计的FIR低通滤波器对上一节中加噪语音信号进行滤波处理。

用设计好的FIR数字低通滤波器对加噪语音信号的滤波程序:见附录II 得到的图像如下:(图4)

图4-1

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图4-2 FIR滤波前和滤波后波形及频谱

分析:从以上四图可以很明显和直观的看出原始语音信号和加噪语音信号时域波形和频谱图的区别。加噪后的语音信号的时域波形比原始语音信号要模糊得多,频谱图则是在频率600Hz以后出现了明显的变化。

再通过滤波前的信号波形和频谱图的对比,可以明显看出滤波后的波形开始变得清晰了,有点接近原始信号的波形图了。滤波后信号的频谱图也在600Hz以后开始逐渐接近原始语音信号的频谱图。

再从对语音信号的回放,人耳可以明显辨别出加噪后的语音信号比较浑浊,还有很明显嘎吱嘎吱的杂音在里面。滤波后,语音信号较加噪后的信号有了明显的改善,基本可以听清楚了,而且杂音也没有那么强烈,但是声音依然没有原始语音信号那么清晰脆耳。

对于高通滤波器,人发声的一般频率是300-3000HZ,按照理论上来说的话用高通滤波器滤过之后,人的声音的大部分频率已被滤除。

滤波后的波形及频谱图,以及回放滤波后的语音信号,滤波后的语音信号非常低沉,因此证明了人发生频率范围在300-3000HZ这一理论的正确性。显然高通滤波器是不适合做语音信号的滤除的。FIR数字高通滤波器对加噪语音信号的滤波程序:见附录7,图形如下:

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图4-3

4.1.2 IIR滤波器法去噪

同样,也设计一个IIR低通滤波器对加噪语音信号进行内部处理。程序见附录II 得到下面的图形:

图4-4

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