【语音去噪】巴特沃斯数字低通IIR滤波器语音信号去噪【含Matlab源码 3401期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、语音处理简介

语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。

1 课题背景及意义
语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。

2 国内外研究现状
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（FFT）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（LPC），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化（VQ）应用于语音信号处理中；而用隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前HMM已构成了现代语音识别研究的重要基石。近年来人工神经网络(ANN)的研究取得了迅速发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，同时，它的许多成果也体现在有关语音信号处理的各项技术之中。

3 本课题的研究内容和方法
3.1 研究内容
本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单的语音信号处理的目的。

⛄二、部分源代码

%小波消噪
%cd e\gz;
fs=wavread(‘zaibiekangqiao.wav’);%读入声音并赋予变量
s=fs(15000:15090);%取采样信号的15000–1509。个采样点
ls=length(s);%计算采样序列的长度
figure(1);
subplot(3,3,1); plot(s);%画出原始信号
title(‘原始信号’);
%xs=s0.005whitnois(l,ls);%在语音信号中加入白噪声
%subplot(332);plot(xs);%画出含噪声的原始信号
[c,l]=wavedec(xs,3,‘db1’);%采用dbl小波对信号进行三层分解
ca3=appcoef(c,l,‘db1’,3); %提取小波分解的低频系数
cd3=detcoef(c,1,3);%提取第三层的高频系
cd2=detcoef(c,1,2);%提取第二层的高频系数
cdl=detcoef(c,l,l); %提取第一层的高频系数
subplot(333);plot(ca3);%画低频系数
title(‘低频系数’);
subplot(334);plot(cd3);%画第三层的高频系数
title(‘第三层高频系数’);
subplot(335);plot(cd2);%画第二层的高频系数
title(‘第二层高频系数’);
subplot{336};plot(cdl);%画第一层的高频系数
title(‘第一层高频系数’);
%下面利用默认阀值进行消噪处理
[thr, sorh,keepapp]=ddencmp(‘den’,‘vw’,xs);
s1=wdencmp(‘gb1’, c,1,‘db1’,3,thr,sorh,keepapp);
figure(2);
plot(sl);
title(‘小波消噪后的信号’);grid;

%用小波包进行特征提取
%cd eagz;;
%fs=wavread(`r}h.wav’);%读入声音并赋予变量
%s=fs(15000:15090);%取采样信号的15000—15090个采样点
%figure{ 1);
%subplot(331); plat{s);%画出原始信号
%title{‘原始信号’);
%用dbl小波包进行三层分解
%[t,d]}vpdec(s, 3,'db 1 ',‘shanno}’ );
%plottree(t);%}1小波包树结构的图形
%下面对信号第三层各系数进行重构
%0/as130是信号51的[[3 } 0]结点的重构系数，依此类推
%s 13 (}vvprcae}(t,d,j3,0]};
%s131=wprcoef(t,d, [3,1 ]};
%si32=wprroef}t,d,j3,2]};
%s133wprcoef(#,d,[3,3]?:
%s134=wprcoc低氏[3}}1?}

%s 135}uprcoef(t,d,[3,5]);
%s 136–0wprcoe双t,d,[3,6]);
%s 137=wprcoef(t.d, [3,7]);
%画出重构系数图
%subplot(9,2,3);plot(s130);
%YJabel(s130'); %Subplot(9,2,5);lalot(s 131); %YlabeJ(s 131’);
%Subplot(9,2,7);plot(s132);
%Ylabel(s132'}; %Subplot(9,2,9);plot(s 133); %YJabeJ(sl 33’};
%Subplot(9,2,11);plot(s134);
%Ylabel(s134'}; %Subplot(9,2,13};plot(s 135); %Ylabel(s135’);
%Subplot{9,2,15 );plot(s 136);
%Ylabel(‘s136’);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.
[3]宋云飞,姜占才,魏中华.基于MATLAB GUI的语音处理界面设计[J].科技信息. 2013,(02)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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