基于MATLAB的语音处理Word下载.docx
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4．语音压缩：
在m命令窗中输入如下命令：
5．运行sample2.m之后会在work文件夹中生成一个名为lei2的.wav文件，如下图：
6．双击lei2音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
7．在sample2.m文件中改变抽取倍率s（必须为正整数），重复4、5、6步，观察在不同抽取倍率s下的音频质量，
（注意：
在运行sample2.m之前必须将work中名为lei2的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite（）中的保存文件名改为其它的名字。
）
二、音频信号的时域滤波（音频数据的时域卷积）。
（一）、低通滤波
1．打开Matlab并新建一.m文件，在.m文件中用y=wavread（‘lei.wav’）命令读入语音文件。
2．在m命令窗中输入如下命令，并加存为sample3.m，运行该m文件。
3．双击lei3音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
4．再加一级h（n）的低通滤波，重复2、3步，如下图：
在运行lei2.m之前必须将work中名为lei3的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite（）中的保存文件名改为其它的名字。
5．重复2、3、4步，观察在不同阶数的低通滤波下的音频质量。
（二）、高通滤波
１．打开Matlab并新建一.m文件，在.m文件中用y=wavread（‘lei.wav’）命令读入语音文件。
２．在m命令窗中输入如下命令，并加存为sample４.m，运行该m文件。
6．双击lei4音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
7．再加一级h（n）的低通滤波，重复2、3步，如下图：
在运行lei2.m之前必须将work中名为lei4的.wav音频文件删除，或在.m文件中wavwrite（）中的保存文件名改为其它的名字。
再加一级高通滤波：
（三）时域低通滤波时频域的频谱变化：
１．打开在第
（一）步中创建的sample3.m文件，并在原文件中加入以下命令，另存为sample33.m
频谱如下图：
２．下图为h（n）为31点的三重低通滤波程序和频谱图：
（四）时域高通滤波时频域的频谱变化：
１．打开在第
（二）步中创建的sample4.m文件，并在原文件中加入以下命令，另存为sample44.m
２．下图为h（n）为3点的三重低通滤波程序和频谱图：
二、音频信号的频域理想滤波处理：
原音频信号的抽样频率:
该式即为模拟域频率f跟频率域（ＦＦＴ变换）中k的关系
（一）理想低通滤波：
１．设计一截止频率为
对应的数字频率域（ＦＦＴ）的系统函数的频率特性为：
２．按下图所示输入m文件，另存为lowfilter1.m ，并运行该程序。
２．双击lei５音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
３．将该m文件中的f0=2000分别改为1000、500、300、200、4000、…….后,运行程序试听效果。
４．在该m文件中加入如下命令，重复第3步，并观察Xw、Ｈw、Ｙw的频谱。
（二）理想高通滤波：
２．双击lei6音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
３．将该m文件中的f0=1000分别改为800、500、300、200、1500、2000…….后,运行程序试听效果。
２．双击lei７音频文件，用耳机试听效果，并跟lei1的效果比较。
３．将该m文件中的fl和fh分别改.后,运行程序试听效果。
基于MATLAB的语音加去噪和延时混响实验
实验说明:
1.本实验提供的beiguo.wav,lei1.wav,music.wav,shao.wav,wang.wav均为原始语音信号.
2.本实验中的jiazao.m为语音加噪实验,xiaozao.m为语音消噪实验,musicadd.m为语音全成实验,musicfilter.m为语音滤波实验,dlaymusic.m为语音混响实验.
实验步骤:
1.将本文件夹中的所有.m文件和所有原始语音信号都复制到MATLAB的work文件夹中。
2.打开MATLAB程序。
一、语音消噪实验
%%%%%%在语音中加噪声%%%%%%%
x1=wavread（'
lei1.wav'
）;
%读取原语音信号,lei1中无噪声.
fs=22050;
%原语音信的采样率为22050Hz
fn=1000;
%设定噪声的频率为1000Hz
t=1:
length（x1）;
%设置噪声的度度跟原语音信一样长,
x2=2*sin（2*pi*fn/fs*t）;
%产生幅度为2频率为fn的正弦波作为噪声.
x=x1+x2'
;
%将原子核语音信号跟噪声相加,x为带有噪声的语音信号.
wavwrite（x,22050,'
lei2.wav'
%将带有噪声的语音信号转换为声音,lei2中将有噪声
1）.在MATLAB中打开名为jiazao.m的程序，运行该程序，将在work中产生一个新的语音文件lei2.wav
2）.通过试听对比lei1.wav和lei2.wav语音，看噪声是否加上。
二、语音消噪实验
%%%%%%消除语音中的噪声%%%%%%%
%读取原语音信号,lei2中带有噪声.
y=filter（hn,1,x）;
%将带有噪声的语音信号x经过带阻滤波器进行滤波,以达到消噪目的.
%Bndstop,FIR,Equiripple,Minimumorder,Fs=22050,Fpass1=950,Fstop1=980,Fstop2=1020,Fpass2=1050,Apass1=1,Astop=60,Apass2=1
wavwrite（y,22050,'
lei3.wav'
%将经带阻滤波消噪后的信号转换为语音,lei3中将不再有噪声
1）.在MATLAB中打开名为xiaozao.m的程序（暂时不运行）
2）.在MATLAB左下角start中打开FDATool界面，按本程序m文件中注释的参数设计带阻滤波器，
并通过File-Export-填hn，将设计的滤波器系数导到工作空间。
3）.运行该程序，将在work中产生另一个新的语音文件lei3.wav
4）.通过试听对比lei2.wav和lei3.wav语音，看噪声是否消除。
三、语音滤波实验
%%%%%带阻和低通滤波%%%%%%%
x=wavread（'
shao.wav'
%读取名为shao.wav的原语音信号
y=filter（hns,1,x）;
%带阻滤波,滤波器在FDATool中设计,并导到工空间,因本人的中低音太重,高音不足
%Hpass,FIR,Equiripple,Minmumorder,Fs=22050,Fpass1=100,Fstop1=1500,Fstop2=1600,Fpass2=3000,Apass1=1,Astop=30,Apass=1.
yy=filter（hnh,1,y）;
%高通滤波,滤波器在FDATool中设计,并导到工空间,因本人的低音太重,高音不足
%Hpass,FIR,Equiripple,Minmumorder,Fs=22050,Fstop=10,Fpass=4000,Astop=20,Apass=1
wavwrite（yy,22050,'
shao2.wav'
%将经混响后的信转换为语音,shao2.wav的语音中的中低频分量将有所衰减.
1）.在MATLAB中打开名为musicfilter.m的程序（暂时不运行）
2）按本程序m文件中注释的参数分别设计带阻和高通滤波器，并通过File-Export-填hns和hnh，将设计的滤波器系数导到工作空间。
3）.运行该程序，将在work中产生另一个新的语音文件lei4.wav
4）.通过试听对比shao.wav和shao2.wav语音，看语音有可不同。
四、语音混响实验
%%%%%延时混响%%%%%%%
%读入原始声音
n=1200;
%设定延迟时间t=n/fs秒,改变该数据可改变混响深度（时间间隔）
N=60;
%y设定延迟级数为N级,改变该数据可改变次数
x1=[x;
zeros（N*n,1）];
%将x通过补零延长到经N级延时后的长度
fori=1:
N%进行N次延时,第一次延时在x前补n个0,后补（N-1）*n个0
x2=[zeros（i*n,1）;
x;
zeros（（N-i）*n,1）];
%第i次延时在x前补i*n个0,后补（N-i）*n个0
x1=x1+1/（2*i）*x2;
%将经延时的信号x1跟x逐次相加
end
wavwrite（x1,22050,'
shao3.wav'
%将混响后的数据转换为声音
1）.在MATLAB中打开名为dlaymusic.m的程序
2）.运行该程序，将在work中产生另一个新的语音文件shao3.wav
3）.通过试听对比shao.wav、shao2.wav和shao3.wav语音，看语音有可不同。
4）.修改本程序中的n和N，并重复2）和3）的步骤。
五、语音合成实验
%%%%%将两首语音全成一首%%%%%%
m1=wavread（'
beiguo.wav'
%读取一首语音m1
m2=wavread（'
wang.wav'
%读取另一首语音m2
iflength（m1）>
length（m2）%比较两首语音的长度,将短的补成跟长的相等
m3=[m2;
zeros（（length（m1）-length（m2））,1）];
else
m3=[m1;
zeros（（length（m2）-length（m1））,1）];
m=0.6*m1+m3;
%将两个语音相加,为分辩明,将其中一个衰减
wavwrite（m,22050,'
mu3.wav'
%将合成后的信转为语音
1）.在MATLAB中打开名为musicadd.m的程序
2）.运行该程序，将在work中产生另一个新的语音文件mu3.wav
3）.通过试听对比beiguo.wav、wang.wav和mu3.wav语音，看语音有否不同。
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