【Simulink教程案例27】Simulink中导入语音信号并实现语音信号的滤波

本文是Simulink教程的一部分,讲解如何导入语音信号并进行滤波处理。首先介绍了导入wav语音文件的方法,接着在信号中添加AWGN噪声。然后使用FDA Tool设计并应用FIR低通滤波器,对噪声信号进行滤波,通过仿真和分析展示滤波效果。

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​​​​​​Simulink教程目录

目录

1.软件版本

2.将语音信号导入到Simulink中

3.在语音信号中加入噪声

4.语音信号的滤波处理

5.模型仿真与分析

6.每课一个小技巧——FDA滤波器模块


1.软件版本

matlab2021a

2.将语音信号导入到Simulink中

(这部分内容和simulink课程26相同,学习过26课程的话,可以直接跳过本小节)

本课程,我们使用的语音样本信息可以通过如下链接下载:

matlab处理音频信号 一、 问题的提出: 数字语音是信号的一种,我们处理数字语音信号,也就是对一种信号的处理,那信号是什么呢? 信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 按信号特点的不同,信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如,图像信号就是空间位置(二元变量)的亮度函数。一维变量可以是时间,也可以是其他参量,习惯上将其看成时间。信号有以下几种: (1)连续时间信号:在连续时间范围内定义的信号,但信号的幅值可以是连续数值,也可以是离散数值。当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。实际上连续时间信号与模拟信号常常通用,用以说明同一信号。 (2)离时间信号:时间为离散变量的信号,即独立变量时间被量化了。而幅度仍是连续变化的。 (3)数字信号:时间离散而幅度量化的信号。 语音信号是基于时间轴上的一维数字信号,在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中,频域往往包含了更多的信息。对于频域来说,大概有8种波形可以让我们分析:矩形方波,锯齿波,梯形波,临界阻尼指数脉冲波形,三角波,余旋波,余旋平方波,高斯波。对于各种波形,我们都可以用一种方法来分析,就是傅立叶变换:将时域的波形转化到频域来分析。
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