基于matlab声音信号的滤波去噪处理
摘要
滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分Matlab功能强大简单易学编程效率高深受广大科技工作者的欢迎特别是Matlab还具有信号分析工具箱不需具备很强的编程能力就可以很方便地进行信号分析处理和设计利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域频域分析和滤波通过理论推导得出相应结论再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现在设计实现的过程中使用窗函数法来设计FIR数字滤波器用巴特沃斯切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器过程简单方便结果的各项性能指标均达到指定要求
目录
摘要 ABSTRACT
绪论 11研究的目的和意义
12国内外同行的研究状况
13本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究
21去噪的原理
22去噪的方法去噪和仿真的研究
31语音文件在MATLAB平台上的录入与打开
32 原始语音信号频谱分析及仿真
33 加噪语音信号频谱分析及仿真
34 去噪及仿真
35 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢
参考文献
1绪论 11研究的目的和意义
语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学它的应用和发展与语音学声音测量学电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段在信号传输过程中由于实验条件或各种其他主观或客观条件的原因语音处理系统都不可避免地要受到各种噪声的干扰噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度而且还将导致系统性能的急剧恶化严重时使整个系统无法正常工作 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境它将数值分析矩阵计算科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中为科学研究工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言如CFortran的编辑模式代表了当今国际科学计算软件的先进水平其强大的数据处理能力可以极大程度上削弱噪声影响还原出真实的语音信号相符度在90以上
DSP实验课程设计实验报告
姓名: 学号：班级：
1.课程设计题目：
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计.
2.课程设计的目的:
综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应的结论,再利用MATLAB做为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
3.课程设计的要求：
（1)熟悉离散信号和系统的时域特性。
（2）掌握序列快速傅里叶变换FFT方法。
（3）学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法.
（4)利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。
(5）掌握MATLAB设计各种数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。
4.课程设计的内容：
录制一段语音信号,对语音信号进行频谱分析，利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中,使语音信号被污染，然后进行频谱分析，设计FIR和IIR数字滤波器，并对噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后的信号的时域和频域特征，回放语音信号。
5.课程设计的步骤:
(1）语音信号的获取
通过录音软件录制一段语音“数字信号处理”，命名为“OriSound”,时长大约1到2秒，在MATLAB 中，通过使用wavread函数,对语音进行采样:
[y，fs，nbits]=wavread(’OriSound'）; ％语音信号的采集
采样值放在向量y中,采样频率为fs，采样位数为nbits。
（2）语音信号的频谱分析
画出语音信号的时域波形,然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，通过使用fft函数对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性.
基于MATLAB的有噪声的语音信号处理的课程设计要点
一、设计背景
随着科技的不断发展，语音信号处理愈发成为热门话题。在语音数据中，常常
会被噪声干扰，从而使得信号质量下降，影响了数据分析和处理的效果。
本课程设计旨在通过MATLAB来设计一套有噪声的语音信号处理方法，以提
高对语音信号信噪比的分析和处理能力，为后续的语音处理研究奠定基础。
二、课程设计要点
1. 语音信号的获取和预处理
在本课程中，需要使用MATLAB语音处理工具箱中的audioread()函数获
取.wav格式的语音信号，然后进行预处理操作，包括：
•极化和采样：将语音信号从时间域转换到频域，并进行重采样处理，以适应后续处理操作的需求。
•去噪：根据信噪比的情况，选择合适的去噪算法对语音信号进行滤波，以减低信号的噪声干扰。
2. 基本的信号处理方法
•频谱分析和频率域滤波：可以通过MATLAB处理语音信号的频域，进行谱分析、谱修复以及滤波的操作。
•时域滤波：应用IIR和FIR滤波器来消除噪声，提高信号质量。
•自适应滤波：通过模型建立和自适应滤波器设计，从语音信号中分离出噪声信号。
3. 压缩和解压缩
•信号压缩：对语音信号进行压缩处理，以实现数据的高效管理和传输。
•信号解压缩：对压缩后的语音信号进行解压缩处理，还原原始的语音信号，以进行后续处理。
4. 语音识别
•特征提取：通过分段处理，并进行特征提取，将信号的语音特征转换为相应的数字特征向量，为后续的语音识别做准备。
•语音识别：基于数字特征向量，采用各种识别算法，进行语音识别。
三、设计思路
1.读入语音信号和噪声，可以通过audioread()函数和一些MATLAB
课程设计报告
课程设计题目：基于matlab的语音信号处理
学号：201420130119
学生姓名：冯叶青
专业：通信工程
班级：1421301
指导教师：吴有用
2016年12月18日
基于MATLAB 有噪声语音信号处理
题目一：基于Matlab 的语音信号处理 设计内容：
录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；根据给定的低通滤波器，对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号。 设计步骤：
（1）语音信号的采集
利用Windows 下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1 s 内。然后在Matlab 软件平台下，利用函数wavread 对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread 函数的使用，使学生理解采样频率、采样位数等概念。 （2）语音信号的频谱分析
画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，加深学生对频谱特性的理解。 （3）给定某IIR 数字低通滤波器如下：
1
1
0.330.33()10.33z
H z z --+=-
即滤波器的分子系数b=[0.33，0.33]，分母系数a=[1，-0.33]。 （4）用滤波器对信号进行滤波
用给定的低通滤波器对采集的信号进行滤波，在Matlab中， IIR 滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
（5）比较滤波前后语音信号的波形及频谱
在一个窗口同时画出滤波前后的波形及频谱。
（6）回放语音信号
在Matlab中，函数sound可以对声音进行回放。其调用格式：sound(x，fs，bits)；感觉滤波前后的声音变化。
应用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析
及滤波
频谱分析是对信号的频率特性进行研究和描述的一种方法，而滤波是对信号进行去除或者强调特定频率成份的处理。在语音信号处理中，频谱分析及滤波常用于去除噪声、增强语音信号的清晰度和可听度。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数用于频谱分析和滤波。下面将详细介绍如何使用Matlab对含噪声语音信号进行频谱分析及滤波的步骤和方法。
1. 导入语音信号
首先，我们需要将含噪声的语音信号导入到Matlab中进行处理。可以使用Matlab提供的`audioread()`函数读取语音文件，并将其存储为一个向量。
```matlab
[y, Fs] = audioread('noisy_speech.wav');
```
其中，`y`是读取到的语音信号向量，`Fs`是采样率。如果语音文件的采样率不是默认的16kHz，可以使用`resample()`函数调整采样率。
2. 绘制时域波形
为了对语音信号有一个直观的了解，可以绘制其时域波形图。使用Matlab的`plot()`函数可以实现这一目标。
```matlab
t = (0:length(y)-1)/Fs;
plot(t, y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Time Domain Waveform');
```
这段代码将绘制出含噪声语音信号的时域波形图，横轴表示时间，纵轴表示信号的幅值。
3. 进行频谱分析
频谱分析可以匡助我们了解语音信号在不同频率上的能量分布情况。在Matlab 中，可以使用`fft()`函数对语音信号进行傅里叶变换，得到其频谱。
一、概述
matlab中的triang函数是一种常用的信号滤波方法，它可以对信号进行平滑处理，去除噪音等干扰，使得信号更加清晰和易于分析。本文将对triang函数的原理、使用方法和实际应用进行详细介绍，以帮助读者更好地理解和应用这一滤波技术。
二、triang函数原理
1. 三角滤波器
triang函数是一种基于三角滤波器的信号滤波方法。三角滤波器是一种低通滤波器，它的频率响应特性为三角形状，即在截止频率附近有较小的衰减，并在其他频率上有较大的衰减。
2. 原理分析
triang函数通过对信号进行卷积运算，利用三角滤波器的频率响应特性对信号进行平滑处理。具体而言，triang函数计算一个长度为n的三角形窗口，然后对信号进行卷积运算，将窗口在信号上滑动，取窗口内信号的加权平均值作为滤波后的输出值。
三、triang函数使用方法
1. 函数格式
在matlab中，triang函数的调用格式为：
y = triang(N)
其中N为窗口长度，y为滤波后的信号。
2. 参数说明
窗口长度N的选择直接影响到滤波效果，通常可以根据信号的特点和需求进行调整。较大的N可以获得更平滑的滤波效果，但会导致滤波延迟增加；较小的N可以获得更快的滤波响应，但会丢失一部分高频信息。
3. 实例演示
以下是一个简单的实例演示，使用triang函数对一个含有噪音的信号进行滤波处理：
```matlab
生成含噪音的信号
t = 0:0.01:1;
x = sin(2*pi*5*t) + 0.5*randn(size(t));
使用triang函数进行滤波
Matlab 实验报告（题目二）
（题目二）声音信号的采集与滤波处理(采用IIR滤波器或FIR滤波器)
参考资料：信号的采集、数字信号处理及滤波实例
要求：（1）采集声音信号或打开已录好的声音文件，并显示其信号图与频域图。
（2）根据信号的特点，选用合适的滤波器，给定滤波器的规一化性能指标（参考指标,实际中依据每个同学所叠加噪声情况而定）例如：通带截止频率wp=0.25*pi, 阻通带截止频率ws=0.3*pi; 通带最大衰减Rp=1 dB; 阻带最小衰减Rs=15 dB，对信号进行滤波。
在Matlab中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，可以利用函数butte，cheby1和ellip设计IIR滤波器；利用Matlab中的函数freqz画出各滤波器的频率响应，滤波器设计完后，用filter函数用这些数字滤波器对含噪语音信号分别进行滤波处理。
（3）还原音乐信号，并画出其时域图与频域图，并与原始信号比较，且回放音乐信号。
（1）打开一个自己录制的音乐文件进行实验，这是实验程序：
fs=22050; %语音信号采样频率为22050
x1=wavread('e:\威尼斯的泪.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1 sound(x1,22050); %播放语音信号
y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换
f=fs*(0:511)/1024;
figure(1)
plot(x1) %做原始语音信号的时域图形
title ('原始语音信号');
xlabel('time n');
使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧
声音信号处理是一门重要的领域，它涵盖了音频合成、语音识别、音频修复等
多个应用方向。Matlab是一款功能强大的数学软件，也可以用于声音信号处理。
本文将介绍使用Matlab进行声音信号处理的基本技巧，包括声音读取、时域分析、频域分析、滤波和音频合成等内容。
1. 声音读取
首先，我们需要将声音文件读取到Matlab中进行处理。Matlab提供了
`audioread`函数用于读取声音文件。例如，我们可以使用以下代码读取一个wav格
式的声音文件：
```matlab
[y, Fs] = audioread('sound.wav');
```
其中，`y`是声音信号的向量，每个元素代表一个采样点的数值；`Fs`是采样率，即每秒采样的次数。通过这个函数，我们可以将声音文件以数字信号的形式加载到Matlab中进行后续处理。
2. 时域分析
在声音信号处理中，常常需要对声音信号在时域上进行分析。我们可以使用Matlab的绘图函数来展示声音信号的波形。例如，以下代码可以绘制声音信号的
波形图：
```matlab
t = (0:length(y)-1)/Fs;
plot(t, y);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('Sound waveform');
```
这段代码中，`t`是时间轴，通过除以采样率，我们可以得到每个采样点对应的时间。`plot`函数用于绘制声音信号的波形图，横轴表示时间，纵轴表示振幅。通过这种方式，我们可以直观地观察声音信号的时域特征。
如何使用Matlab进行语音增强与去噪技术实
现
引言：
语音增强与去噪技术是人工智能领域的一个重要研究方向，它涉及到许多实际
应用场景，如语音通信、语音识别、语音合成等。Matlab作为一种强大的科学计
算软件，具有丰富的信号处理工具箱，可以帮助研究人员实现语音增强与去噪技术。本文将介绍如何使用Matlab进行语音增强与去噪技术的实现，旨在帮助读者了解
语音增强与去噪技术以及如何利用Matlab进行研究与开发。
一、语音增强与去噪技术概述
语音的增强与去噪是一种信号处理技术，旨在改善语音信号的质量和清晰度。
常见的噪声包括环境噪声、机器噪声、通信信道噪声等。这些噪声会影响语音的识别和理解，因此去除噪声、增强语音的清晰度对于实际应用非常重要。
常用的语音增强与去噪技术包括：频域滤波法、小波变换法、自适应滤波法等。这些技术都有各自的特点和适用范围，可以根据实际情况选择合适的方法进行处理。其中，频域滤波法是一种较为常用的语音增强与去噪方法，它通过将语音信号从时域转换到频域，利用频域特性对噪声进行滤波，从而提升语音信号的清晰度和质量。
二、Matlab在语音增强与去噪中的应用
Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，包括音频处理、滤波器设计、小波分析
等功能模块。这些功能模块可以帮助研究人员进行语音增强与去噪的研究与开发。
1. 音频处理
Matlab提供了音频处理工具箱，可以对语音信号进行读取、采样、播放等操作。使用Matlab读取语音信号后，可以对其进行时间域和频域的分析，了解信号的时
频特性。
2. 滤波器设计
语音增强与去噪中，滤波器是非常重要的工具。Matlab提供了滤波器设计工具箱，可以根据需要设计各种类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。这些滤波器可以根据实际需求对语音信号进行滤波处理，去除噪声、增强语音的清晰度。
*****************
实践教学
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兰州理工大学
计算机与通信学院
2013年春季学期
《信号处理》课程设计
题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：
姓名：
学号：
指导教师：
成绩：
摘要
本次课程设计是基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪，在设计过程中，首先录制一段不少于10秒的语音信号，并对录制的信号进行采样；其次使用MATLAB会出采样后的语音信号的时域波形和频谱图；然后在给原始的语音信号叠加上噪声，并绘出叠加噪前后的时域图及频谱图；再次设计FIR滤波器，针对语音信号的性质选取一种适合的窗函数设计滤波器进行滤波；最后对仿真结果进行分析。设计出的滤波器可以满足要求。
关键词: FIR滤波器；语音信号；MATLAB仿真
目录
一 FIR滤波器设计的基本原理 (1)
1.1滤波器的相关介绍 (1)
1.1.1数字滤波器的概念 (1)
1.1.2 IIR和FIR滤波器 (1)
1.2利用窗函数法设计FIR滤波器 (1)
1.2.1窗函数法设计FIR滤波器的基本思想 (1)
1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的步骤 (2)
1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求 (2)
1.2.3常用窗函数的性质和特点 (3)
1.2.4 语音处理中的采样原理 (3)
二语音信号去噪实现框图 (5)
三详细设计 (7)
3.1 信号的采集 (7)
3.2 语音信号的读入与打开 (7)
3.3 语音信号的FFT变换 (8)
3.4含噪信号的合成 (9)
3.5 FIR滤波器的设计 (10)
Matlab中的滤波器设计和滤波器分析方法
滤波器是数字信号处理中非常重要的工具，用于对信号进行去噪、频率调整等
操作。Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了多种滤波器设计和分析的方法，使得滤波器的应用变得相对简单而高效。本文将介绍Matlab中的滤波器设计
和滤波器分析方法，并进行深入的讨论。
1. 滤波器设计方法
滤波器设计的目标是根据信号的特性和需求，选择合适的滤波器类型，并确定
滤波器的参数。Matlab中提供了多种滤波器设计方法，包括FIR和IIR滤波器设计。
FIR滤波器设计是指有限脉冲响应滤波器的设计。FIR滤波器具有线性相位和
稳定性的特点，适用于需要高阶滤波器的场合。Matlab中常用的FIR滤波器设计
函数有fir1和fir2，它们可以根据设计参数生成滤波器的系数。
IIR滤波器设计是指无限脉冲响应滤波器的设计。IIR滤波器具有低阶滤波器实
现高阶滤波器的能力，但其相位响应不是线性的，设计较为复杂。Matlab中常用
的IIR滤波器设计函数有butter、cheby1、cheby2和ellip，它们可以根据设计参数
生成滤波器的系数。
2. 滤波器分析方法
滤波器设计完成后，需要对滤波器的性能进行分析，以验证其是否符合预期要求。Matlab提供了多种滤波器分析方法，包括时域分析、频域分析和频率响应分析。
时域分析是指对滤波器的输入输出信号进行时域波形和功率谱的分析。Matlab
中的时域分析函数有filter和conv，它们可以对滤波器的输入信号进行卷积运算，
得到输出信号的时域波形。
频域分析是指对滤波器的输入输出信号进行频谱分析，以研究信号的频率特性。Matlab中的频域分析函数有fft和ifft，它们可以分别对信号进行快速傅里叶变换和傅里叶逆变换，得到信号的频谱。
基于MATLAB的语音信号去噪
基于MATLAB的语音信号去噪
h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡
带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。而凯窗则是全面地反映主瓣与旁瓣衰减之间的交换关系,可以在它们两者之间自由地选择它们的比重。1.2.4 语音处理中的采样原理因为录制的语音信号是模拟信号,要想使用数字滤波器对叠加了噪声的信号进行滤波,则在设计数字滤波器之前首先要进行模数转换,将模拟信号转换为数字信号。在进行模数转换的过程中,当最高采
MATLAB处理语⾳信号
⼀、实验项⽬名称
语⾳信号的处理
⼆、实验⽬的
综合运⽤数字信号处理课程的理论知识进⾏频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并进⾏计算机仿真，从⽽复习巩固了课堂所学的理论知识，提⾼了对所学知识的综合应⽤能⼒。
三、实验内容
1. 语⾳信号的采集
2. 语⾳信号的频谱分析
3. 设计数字滤波器和画出频率响应
4. ⽤滤波器对信号进⾏滤波
5. ⽐较滤波前后语⾳信号的波形及频谱
6. 回放语⾳信号
四、实验具体⽅案
1.语⾳信号采集
录制⼀段语⾳信号并保存为⽂件，长度控制在1秒，并对录制的信号进⾏采样；录制时使⽤Windows⾃带的录⾳机。
采样是将⼀个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成⼀个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。采样定理指出，如果信号是带限的，并且采样频率⾼于信号带宽的两倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。如果信号带宽不到采样频率的⼀半（即奈奎斯特频率），那么此时这些离散的采样点能够完全表⽰原信号。⾼于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。⼤多数应⽤都要求避免混叠，混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。
⽤Windows⾃带录⾳机录⼊⼀段⾳乐，2秒钟，⽤audioread读取⾳频内容，这⾥不使⽤waveread是因为他要求⾳频⽂件格式为.wav ,并且我进⾏了尝试但没有成功，画出⾳频信号的时域波形图
[y1,fs]=audioread('F:\MATLAB\ren.m4a');
figure(1);
plot( y1 );
title('Ô原语⾳信号时域波形图');
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于MATLAB语音信号处理(语音信
号处理的综合仿真)
摘要：针对目前在嘈杂的环境中手机接听电话时人声不清楚的缺点，本文介绍了一个基于MATLAB的算法来对语音信号进行处理。该算法通过计算机录音系统来实现对语音信号的采集，并且利用MATLAB的计算和信号处理能力进行频谱分析和设计滤波器，最终通过仿真得到滤波前后的波形，从而达到保留语音信号中的大部分人声并且滤除掉嘈杂噪声的目的。仿真实验表明，采用低通滤波器保留人声的效果显著，失真较少。本算法具有操作简单，运行速度快等优点。
关键词：语音信号；MATLAB；滤波；低通；噪声Speech Signal Processing Based on MATLAB
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Abstract: At present, in view of the shortcomings of that the voice is not clear when people answering the phone in a noisy environment, this paper introduces a algorithm for speech signal processing based on MATLAB. The algorithm realizes the acquisition of the speech signal through a computer recording system. And the software can realize the capabilities of frequency spectrum analysis and filter design by the use of calculation and signal processing capabilities of MATLAB. Finally it can get the waveform before and after filtering through the simulation. So that we can retain most of the voices in the speech signal and at the same time remove noisy noise through filter. Simulation results show that the low pass filter has a remarkable effect of keeping voices and the distortion is little. This algorithm has the advantages of simple to operate and fast.
