txt格式的语音信号去噪处理如何去噪，定频和不定频的去噪方法，谢谢

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-20 07:25 标签： 小波语音去噪信号下载
语音信号谱分析及去噪处理_百度文库
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语音信号谱分析及去噪处理
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%对语言信号做原始的时域波形分析和频谱分析
[y,fs,bits]=wavread('C:\Documents and
Settings\Administrator\桌面\cuocuo.wav');
sound(y,fs)&&&&&
% 回放语音信号
n=length(y)& %选取变换的点数&
y_p=fft(y,n);&&&&&
%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;&& %
对应点的频率
subplot(2,1,1);
plot(y);&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
%语音信号的时域波形图
title('原始语音信号采样后时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值 A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_p(1:n/2)));&&&&
%语音信号的频谱图
title('原始语音信号采样后频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
%对音频信号产生噪声
L=length(y)&&&&&&&
%计算音频信号的长度
& noise=0.1*randn(L,2);&
%产生等长度的随机噪声信号(这里的噪声的大小取决于随机函数的幅度倍数）
y_z=y+&&&&&&&
%将两个信号叠加成一个新的信号——加噪声处理&&&
& %sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);& %选取变换的点数&
y_zp=fft(y_z,n);&&&&&
%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;&& %
对应点的频率
subplot(2,1,1);
plot(y_z);&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值 A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));&&&&
%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
(以上为低通滤波器的性能指标）
wc=2*pi*fc/ wp=2*pi*fp/
beta=0.112*(As-8.7);
N=ceil((As-8)/2.285/wdel);
wn= kaiser(N+1,beta);
ws=(wp+wc)/2/
b=fir1(N,ws,wn);
figure(3);
freqz(b,1);&&&&&&&&&
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);
subplot(2,2,1);plot(f,abs(y_zp));
title('滤波前信号的频谱');
subplot(2,2,2);plot(f,abs(X));
title('滤波后信号频谱');
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)& %回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
数字信号中我们了解到，脉冲响应不变法好处是模拟角频率Ω和数字频率w呈现线性关系w=ΩT，但主要的缺点是它会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频率响应偏离模拟滤波器的频响特性。为了克服这一缺点我们常采用双线性变换法。
下面我们给出IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计步骤：
一、IIR滤波器的设计步骤如下：
（1）、确定数字低通滤波器的技术指标：通带边界频率、通带最大衰减、阻带截止频率、阻带最小衰减。
& （2）、将数字低通滤波器的技术指标转换成响应的模拟低通滤波器的技术指标。
& （3）、按照模拟低通滤波器的技术指标设计模拟低通滤波器。
& （4）、用双线性变换法将模拟滤波器系统函数转换成数字低通滤波器系统函数。
二、FIR滤波器的设计步骤如下：（重点介绍窗函数法）
（1）、根据对阻带衰减以及过渡带的指标要求，选择窗函数类型（有：矩形窗、三角窗、汉宁窗、哈明窗、凯塞窗等），并估计窗口长度N。先按照阻带衰减选择窗函数类型。在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣集中的窗函数。
& （2）、构造希望逼近的频率响应函数。
& （3）、计算h(n)，有限长序列
& （4）、加窗得到设计结果。
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基于MATLAB语音信号处理去噪设计—毕业设计（论文）.doc58页
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在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真
语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位,因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。对数字信号处理离不开滤波器,因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识,进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。通过理论推导得出相应的结论,再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。在设计过程中,通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。在设计过程中,运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。
关键字滤波器;MATLAB;仿真;滤波
Speech signle denoising and simulation in MATLAB platform
Digital signal processing can not be separated from the filter, the filter design occupies an extremely important role in signal processing. The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design. The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing, speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions, then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool
To achieve parity to verify the conclusions derived. In the design process, using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev, Butterworth and bilinear variation method. In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design, graphics rendering,and some date.
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语音信号的小波变换去噪
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语音信号滤波去噪――使用汉宁窗设计的FIR滤波器
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