基于MATLAB的语音信号去噪声处理和仿真,该文是关于噪声论文范文资料和噪声和MATLAB和信号方面论文写作资料范文.
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【摘 要】 噪声的存在严重影响了语音信号沟通功能的发挥.基于此,本文分别从FIR 滤波器去噪声方面、IIR 滤波器去噪声方面,分析基于MATLAB 的语音信号去噪声处理；最后以FIR 滤波器为例,对其在基于MATlAB 语音信号去噪声中的应用进行仿真分析,以期为语音信号去噪声处理提供良好的理论参照.
【关键词】 MATLAB 语音信号 去噪声处理
前言：
作为一门高新技术,语音处理技术具有多学科融合特征,其以模式识别、数字信号处理等为主要内容.在语音信号传输过程中,噪声的存在可对语音信息接收准确性产生干扰作用.MATLAB 作为一种交互性的高级语言,其在信号处理功能、矩阵预算等方面的优势使其在各科学领域得到了较为广泛的应用.因此,分析基于MATLAB 的语音信号去噪声处理与仿真具有一定的现实意义.
一、基于MATLAB 的语音信号去噪声处理
基于MATLAB 的语音信号去噪声处理方法主要包含以下几种：
1.1 FIR 滤波器去噪声
FIR 滤波器的应用优势主要体现在易设计、线性相位2方面.在信号去噪实践中,如需线性相位,则需优先选用FIR 滤波器进行去噪.FIR 滤波器的设计常采用窗函数法,具体设计流程如下：
第一,设定理想FIR 滤波器的频率响应参数,即H1.第二,确立单位脉冲响应参数h2.h2 的计算方法选用序列傅里叶反变换法.对该参数的计算,添加窗函数的功能为：在时域使用窗函数与所获信号相乘以实现截断信号的目的[1].第三,h2 转换.在利用窗函数法设计FIR 滤波器的过程中,由于h2 属于一种无限长的序列,且为非因果序列,为了确保FIR滤波器去噪声功能的发挥,需采用加窗函数法实现h2 向H3的转换.第四,序列变换.运用序列的傅里叶变换将H3 转换为实际滤波器的频率响应H4,通过对H4 与H3 的比较,评估所设计FIR 滤波器是否合理.如评估结果提示设计成果符合预期标准,则表明该FIR 滤波器可用于基于MATLAB的语音信号去噪声处理.如不符合,则需要对原窗函数进行调整,重复上述过程,直至获得符合预期标准的FIR 滤波器为止.
1.2 IIR 滤波器去噪声
从设计方法类型来看,IIIR 滤波器的设计方法主要包含最优化设计法、零极点位置累试法以及模拟滤波器法.其中,巴特沃斯低通滤波器设计法设计IIR 滤波器的流程如下：根据IIR 滤波器在基于MATLAB 的语音信号去噪声处理中的应用要求：将信号中参杂着的噪声频率滤除.因此,设计过程主要需要涉及最小阻带衰减、通带截止频率、最大通带衰减、阻带截止频率等.上述参数均确立完成后,可通过技术指标的融合完成低通滤波器系统函数的获取.此时,可借助频率变化法通过系统函数变换获得带阻滤波器、高通滤波器等的系统函数,最终确立具有去噪声功能的IIR 滤波器.
二、基于MATLAB 的语音信号去噪声处理仿真分析
以FIR 滤波器去噪声处理为例,可将基于MATLAB 的语音信号去噪声处理仿真分析如下：
以50000Hz 作为原始信号的有效频率范围,对基于窗函数法的FIR 低通滤波器、FIR 高通滤波器、FIR 带通滤波器进行仿真,仿真效果为：FIR 带通滤波器、FIR 低通滤波器在保留原始信号有效部分的基础上,将50000Hz 以外区域的频率全部滤除,表明这两种滤波器的去噪效果良好.FIR 带通滤波器的仿真状况如图1 所示；而FIR 高通滤波器则在滤除信号有效频率范围外频率的同时,将部分有效频率滤除,表明这种语音信号去噪声效果欠佳.
图 1 FIR 带通滤波器仿真结果
因此,在采用FIR 滤波器处理基于MATLAB 的语音信号噪声时,应从FIR 低通滤波器、FIR 带通滤波器中任选一种.这种去噪声方法的优点以稳定性、应用便捷性为主.
三、结论
综上所述,语音信号中噪声的存在严重影响了信号传输质量,因此,如何运用适宜的去噪声方法滤除信号中的噪声变得至关重要.FIR 滤波器、IIR 滤波器是两种可行的去噪声方法,为了评估其在基于MATLAB 的语音信号去噪声处理中的运用价值,可通过仿真分析方法进行分析.
上文结论:该文是一篇关于对不知道怎么写噪声和MATLAB和信号论文范文课题研究的大学硕士、噪声本科毕业论文噪声论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
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