毕业设计-基于MATLAB的含噪语音信号降噪处理方法的研究与实现

前言

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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

🎯基于MATLAB的含噪语音信号降噪处理方法的研究与实现

课题背景和意义

随着互联网信息技术的不断发展与普及， 语 音依然是人类沟通、 交流传递信息的重要载体。 语音信号处理是一个新兴的交叉学科， 是语音 和数字信号处理的两个学科的结合产物， 即综合 运用数字信号处理技术对语音信号进行处理 。 随着互联网、 信息技术的发展， 除了人们之间自 然语言的交流，人机对话以及智能领域也都使用 语音。 语音信号在采集、 存储、 传输过程中会不 可避免的受到噪声和干扰的污染， 当语音信号淹 没在噪声中时， 人们很难得到有用的信息， 给语 音信号的处理带来不便 。 因此，加强语音信号降噪研究，对改善语音信号质量，提高语音信号清晰度，具有重要的现实意义。利用计算机采集 语音信号， 在 ＭＡＴＬＡＢ 软件环境下对原始语音信 号以及加噪后的语音信号进行时域、 频域分析， 设计 ＩＩＲ 数字滤波器对加噪语音信号进行滤波降 噪处理， 仿真滤波后语音信号的时域、 频域波形 图， 对比原始语音信号， 分析含噪语音信号降噪处理结果。

实现技术思路

一、设计思路

利用电脑采集一段音乐信号， ＭＡＴＬＡＢ 可读 . ｗａｖ 文件， 保存为 . ｗａｖ 文件。 对采集到的音 乐信号进行时域、 频域分析， 输出时域波形以及 幅度谱。 音乐信号的频率范围一般在几十赫兹到 ２０ｋＨｚ， 最高频率不会超过 ２０ｋＨｚ， 故采用抽样频 率为 ４４. １ｋＨｚ， 抽样频率大于最高频率的两倍， 信号不存在混叠误差。 再对采集到的原始音乐信 号人为的加入高频噪音， 产生含噪音乐信号， 模 拟语音信号被噪声污染。 利用双线性变换法设计 合适的数字低通滤波器， 对信号进行滤波， 并仿真得到时域、 频域波 形图， 分析结果。

二、ＩＩＲ 数字滤波器的设计原理

数字滤波器是能按性能指标要求完成信号滤 波处理功能的数字系统。 按单位脉冲响应长度可 分为无限长单位脉冲响应滤波器即 ＩＩＲ 滤波器和 有限长单位脉冲响应即 ＦＩＲ 滤波器。 线性时不 变系统用系统函数表示为：

其中 ａ１ ， …， ａＮ 中至少有一项不为零时， 系统函 数采 用 部 分 分 式 展 开 法 可 表 示 为：

对系统 函数进行拉普拉斯逆变换， 得到相应的单位脉冲 响应：

单位脉冲响应长度无限， 故被称为 ＩＩＲ 无限长单 位脉冲响应滤波器。 相应的 ＦＩＲ 有限长单位脉冲 响应长度有限， 一般实现相同 的指标性能， ＦＩＲ 数字滤波器所需阶数远大于 ＩＩＲ 数字滤波器。 ＩＩＲ 数字滤波器适合处理对相位要求不高的信号， 如 脉搏信号、 语音信号等。

**模拟滤波器 **

由于模拟滤波器的相关理论和设计技巧已经很成熟， 并且有典型的模板和闭合形式的公式。 但是相比于模拟滤波器， 数字滤波器具有精度高、 灵活性大的优点， 使用更灵活， 应用范围更广。 基于已经发展成熟的模拟滤波器设计无限长 单位冲激响应数字滤波器 （ ＩＩＲ）。

常用的典型模拟滤波器的模板有巴特沃斯型 滤波器、 切比雪夫型滤波器、 椭圆型滤波器。 其 中， 滤波器按功能分类有低通滤波器、 高通滤波 器、 带通滤波器、 带阻滤波器， 其中低通滤波器 是最基础的， 其他功能的滤波器可以采用频率变 换法转换即由低通滤波器转换得到。。 巴特沃斯模 拟低通滤波器的频域特性表示为：

其中， Ｎ 代表滤波器的阶数， 阶 数越高， 性能越好， 实现成本高， ωｃ 表示 ３ｄＢ 截 频。 通过改变 Ｎ、 ωｃ 可以得无数个巴特沃斯滤波 器。 根据 （ωｐ， Ａｐ） 、 （ωｓ， Ａｓ） 可以确定：

其幅频特性如图所示：

切比雪夫 １ 型模拟低通滤波器的频域特性表示为：

其中， Ｎ 表 示滤波器的阶数， ωｃ 表示通带截频， ε 表示通带波 纹。 １ 型的切比雪夫滤波器的通带有波纹， 波纹由 通带衰耗 Ａｐ 决定； 切比雪夫 １ 型模拟低通滤波器 其幅频特性如下图所示。 切比雪夫 ２ 型滤波器 通带没有纹波， 但是阻带有纹波。

椭圆型滤波器通带、 阻带都有纹波， 椭圆型 模拟低通滤波器的频域特性表示为：

椭圆型滤波器通带、 阻带都有纹波， 椭圆型 模拟低通滤波器的频域特性表示为：

双线性变换法设计

ＩＩＲ 数字低通滤波器 任何实际的模拟滤波器的带宽都不是绝对有 限的， 所以采用脉冲响应不变法进行离散化设计 数字滤波器时， 会产生频谱混叠效应， 为了克服 脉冲响应不变法所产生的频谱混叠效应， 可以采 用凯塞和戈尔登提出的双线性变换法， 也可以称 为改进的脉冲响应不变法， 其基本思想是首先将 非带限的模拟滤波器通过映射压缩使最高频率为 π／ Ｔ 的带限模拟滤波器 。 模拟频率 ω 与数字频率 Ω 的关系为：

再将通过压缩得到的带限模拟滤波器通过脉 冲响应不变法映射到 ｚ 平面， 映射关系为：

进一步得到 ｓ 平面和 ｚ 平面的映射关系为：

设计步骤如图所示：

ＩＩＲ 数字滤波器的频率转换

实际中使用的数字滤波器除了低通滤波器以 外， 通常还有高通、 带通、 带阻等 ＩＩＲ 数字滤波 器。 为满足需要， 首先设计一个满足指标要求的 模拟原型低通滤波器， 通过频率转换成所需要的 各种不同功能的滤波器， 最后离散化， 采用能够 克服频谱混叠的双线性变换法设计成相应的数字 滤波器。 模拟域频率转换具体指标如表所示：

三、语音信号的采集、 含噪语音信号的分析处理

语音信号的采集及分析

六号， 固定行距 １０ 磅利用电脑采集一段音乐 信号， 保 存 为 “ 音 乐 信 号 . ｗａｖ ” 文 件。 调 用 ＭＡＴＬＡＢ 软件数据库中 ａｕｄｉｏｒｅａｄ 函数可以读取采 集的原始语音信号， 进行时域分析， 输出时域波 形如图

调用 ｆｆｔ （ ｘ ） 函数对语音信号进行频谱分析 输出信号频谱， 绘制原始语音信号幅度谱如图所示。

加噪语音信号的产生及分析

将采集到的原始语音信号叠加上高频余弦噪 声信号， 噪声信号如图所示。

因为分辨率的原 因， 看起来就是一整体，高频余弦波形：

人为加入高频余弦信 号模拟被噪声污染的含噪语音信号， 并进行时域、 频域分析， 仿真得到时域波形、 频谱如图，余弦信号频谱 ：

从仿真结果可以看出含噪语音信号时域波形 发生很大的变化， 含噪语音信号的频谱上明显比 原语音信号频谱多了余弦高频分量。

ＭＡＴＬＡＢ 辅助设计、 仿真结果

根据语音信号的分析采用双线性变化法设计 满足指标 ｗｐ ＝ ０. ６５π ｒａｄ、 ｗｓ ＝ ０. ７５π ｒａｄ， Ａｐ ＝ ５， Ａｓ ＝ ２０ 的巴特沃斯数字系统滤波器。ｗｐ ＝ ０. ６５；％通带边界频率 ｗｓ ＝ ０. ７５；％阻带边界频率

［Ｎ１， Ｗｃ］ ＝ ｂｕｔｔｏｒｄ （ ｗｐ， ｗｓ， Ａｐ， Ａｓ， ＇ｓ
＇）；％Ｒｐ、 Ｒｓ 分别为滤波器的通带最大衰减和阻带
最小衰减 （ｄＢ）
［Ｂ， Ａ］ ＝ ｂｕｔｔｅｒ （Ｎ１， Ｗｃ， ＇ｓ＇）；％计算滤波
器系统分子分母多项式系数
［ｎｕｍｄ， ｄｅｎｄ］ ＝ ｂｉｌｉｎｅａｒ （ Ｂ， Ａ， １）％ 双线
性变换法
［Ｈ， Ｗ］ ＝ ｆｒｅｑｚ （ ｎｕｍｄ， ｄｅｎｄ）；％生成巴特
沃斯低通滤波器
ｆｉｇｕｒｅ （ ４ ）， ｐｌｏｔ （ Ｗ／ ｐｉ， ａｂｓ （ Ｈ ） ）； ｔｉｔｌｅ
（＇ｄｉｇｉｔａｌ ｂｕｔｔｅｒ ｆｉｌｔｅｒ ＇）；
％巴特沃斯滤波器对 ｙ１ 进行滤波
Ｆ＿ ｙ１ ＝ ｆｉｌｔｅｒ （ｎｕｍｄ， ｄｅｎｄ， ｙ１）；
ｆｆｔ＿ Ｆ＿ ｙ１ ＝ ｆｆｔ （Ｆ＿ ｙ１， Ｎ）；％滤波后音乐信
号傅里叶变换
ｓｏｕｎｄ （Ｆ＿ ｙ１， ｆｓ）；
ｆｉｇｕｒｅ （ ５）， ｓｕｂｐｌｏｔ （ １， ２， １）， ｐｌｏｔ （ Ｆ ＿
ｙ１）， ｔｉｔｌｅ （＇Ｍｕｓｉｃ ｓｉｇｎａｌ ａｆｔｅｒ ｌｏｗ－ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ＇）％
显示叠加噪声后音乐信号
ｓｕｂｐｌｏｔ （ １， ２， ２ ）， ｐｌｏｔ （ ａｂｓ （ ｆｆｔ ＿ Ｆ ＿
ｙ１） ）， ｔｉｔｌｅ （＇ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｓｉｃ ｓｉｇｎａｌ
ａｆｔｅｒ ｌｏｗ ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ＇）；

经滤波器降噪后的语音信号时域波形及频谱图如图所示。

滤波后语音信号波形：

滤波后语音信号频谱 ：

从仿真结果可以看到加入噪声的语音信号经 滤波后余弦分量的频谱被滤除。 同时利用借助 ＭＡＴＬＡＢ 软件数据库中 ｓｏｕｎｄ （ ｓ） 函数回放滤波后的音乐信号， 尖锐的噪声明显消失， 说明采用数字低通滤波器后滤除了信号中的高频分量。

实现效果图样例

语音识别之降噪技术：

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最后