HIFI音响

 找回密码
 快速注册

QQ登录

只需一步,快速开始

搜索
查看: 976|回复: 2

[资讯] 音频信号处理

[复制链接]

41

帖子

1

听众

638

积分

hifi音响入门新手

Rank: 1

积分
638
发表于 2016-1-9 10:19:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
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。
      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%26mdash;%26mdash;序列%26mdash;%26mdash;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。
      于是,本课题就从频域的角度对信号进行分析,并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。当然,这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的,MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。
      二、 设计方案:
      利用MATLAB中的wavread命令来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量。再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波。对于波形图与频谱图(包括滤波前后的对比图)都可以用
      MATLAB画出。我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。
      选择设计此方案,是对数字信号处理的一次实践。在数字信号处理的课程学习过程中,我们过多的是理论学习,几乎没有进行实践方面的运用。这个课题正好是对数字语音处理的一次有利实践,而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化的一方面。
      这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软件%26mdash;%26mdash;MATLAB软件。所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在MATLAB中应用的学习过程。课题用到了较多的MATLAB语句,而由于课题研究范围所限,真正与数字信号有关的命令函数却并不多。
      三、 主体部分:
      (一)、语音的录入与打开:
     [y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音,采样值放在向量y中,fs表示采样频率(Hz),bits表示采样位数。[N1
      N2]表示读取从N1点到N2点的值(若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值)。
      sound(x,fs,bits);
      用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号(也即一个复杂的%26ldquo;函数表达式%26rdquo;)也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
      FFT的MATLAB实现
      
      在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。下面介绍这些函数。
      函数FFT用于序列快速傅立叶变换。
      函数的一种调用格式为 y=fft(x)
      其中,x是序列,y是序列的FFT,x可以为一向量或矩阵,若x为一向量,y是x的FFT。且和x相同长度。若x为一矩阵,则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。
      如果x长度是2的幂次方,函数fft执行高速基-2FFT算法;否则fft执行一种混合基的离散傅立叶变换算法,计算速度较慢。
      函数FFT的另一种调用格式为 y=fft(x,N)
      式中,x,y意义同前,N为正整数。
      函数执行N点的FFT。若x为向量且长度小于N,则函数将x补零至长度N。若向量x的长度大于N,则函数截短x使之长度为N。若x
      为矩阵,按相同方法对x进行处理。
      经函数fft求得的序列y一般是复序列,通常要求其幅值和相位。MATLAB提供求复数的幅值和相位函数:abs,angle,这些函数一般和FFT同时使用。
      函数abs(x)用于计算复向量x的幅值,函数angle(x)用于计算复向量的相角,介于 和 之间,以弧度表示。
      函数unwrap(p)用于展开弧度相位角p ,当相位角绝对变化超过 时,函数把它扩展至 。
      用MATLAB工具箱函数fft进行频谱分析时需注意:
      (1)函数fft返回值y的数据结构对称性
      若已知序列x=[4,3,2,6,7,8,9,0],求X(k)=DFT[x(n)]。
      利用函数fft计算,用MATLAB编程如下:
      N=8;
      n=0:N-1;
      xn=[4 3 2 6 7 8 9 0]';
      XK=fft(xn)
      结果为:
      XK =
      39.0000
      -10.7782 + 6.2929i
      0 - 5.0000i
      4.7782 - 7.7071i
      5.0000
      4.7782 + 7.7071i
      0 + 5.0000i
      -10.7782 - 6.2929i
      由程序运行所得结果可见,X(k)和x(n)的维数相同,共有8个元素。X(k)的第一行元素对应频率值为0,第五行元素对应频率值为Nyquist频率,即标准频率为1.因此第一行至第五行对应的标准频率为0~1。而第五行至第八行对应的是负频率,其X(k)值是以Nyquist频率为轴对称。(注:通常表示为Nyquist频率外扩展,标以正值。)
      一般而言,对于N点的x(n)序列的FFT是N点的复数序列,其点n=N/2+1对应Nyquist频率,作频谱分析时仅取序列X(k)的前一半,即前N/2点即可。X(k)的后一半序列和前一半序列时对称的。


HIFI音响 中国最大hifi音响网

41

帖子

1

听众

638

积分

hifi音响入门新手

Rank: 1

积分
638
 楼主| 发表于 2016-1-9 10:20:04 | 显示全部楼层
      (2) 频率计算
      若N点序列x(n)(n=0,1,…,N-1)是在采样频率
      下获得的。它的FFT也是N点序列,即X(k)(k=0,1,2,…,N-1),则第k点所对应实际频率值为f=k*f /N.
      (3) 作FFT分析时,幅值大小与FFT选择点数有关,但不影响分析结果。

      2、设计内容:
      (1)下面的一段程序是语音信号在MATLAB中的最简单表现,它实现了语音的读入打开,以及绘出了语音信号的波形频谱图。
      [x,fs,bits]=wavread('ding.wav',[1024 5120]);
      sound(x,fs,bits);
      X=fft(x,4096);
      magX=abs(X);
      angX=angle(X);
      subplot(221);plot(x);title('原始信号波形');
      subplot(222);plot(X); title('原始信号频谱');
      subplot(223);plot(magX);title('原始信号幅值');
      subplot(224);plot(angX);title('原始信号相位');
      程序运行可以听到声音,得到的图形为:
      (2)定点分析:已知一个语音信号,数据采样频率为100Hz,试分别绘制N=128点DFT的幅频图和N=1024点DFT幅频图。
      编程如下:
      x=wavread('ding.wav');
      sound(x);
      fs=100;N=128;
      y=fft(x,N);
      magy=abs(y);
      f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);
      subplot(221);plot(f,magy);
      xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');
      title('N=128(a)');grid
      subplot(222);plot(f(1:N/2),magy(1:N/2));
      xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');
      title('N=128(b)');grid
      fs=100;N=1024;
      y=fft(x,N);
      magy=abs(y);
      f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);
      subplot(223);plot(f,magy);
      xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');
      title('N=1024(c)');grid
      subplot(224);plot(f(1:N/2),magy(1:N/2));
      xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');
      title('N=1024(d)');grid
      运行结果如图:
      上图(a)、(b)为N=128点幅频谱图,(c)、(d)为N=1024点幅频谱图。由于采样频率f =100Hz,故Nyquist频率为
      50Hz。(a)、(c)是0~100Hz频谱图,(b)、(d)是0~50Hz频谱图。由(a)或(c)可见,整个频谱图是以Nyquist频率为轴对称的。因此利用fft对信号作频谱分析,只要考察0~Nyquist频率(采样频率一半)范围的幅频特性。比较(a)和(c)或(b)和(d)可见,幅值大小与fft选用点数N有关,但只要点数N足够不影响研究结果。从上图幅频谱可见,信号中包括15Hz和40Hz的正弦分量。
      (3)若信号长度T=25.6s,即抽样后x(n)点数为T/Ts=256,所得频率分辨率为 Hz,以此观察数据长度N的变化对DTFT分辨率的影响:
      编程如下:
      [x,fs,bits]=wavread('ding.wav');
      N=256;
      f=0:fs/N:fs/2-1/N;
      X=fft(x);
      X=abs(X);
      subplot(211)
      plot(f(45:60),X(45:60));grid
      xlabel('Hz'),ylabel('|H(ejw)|')
      %数据长度N扩大4倍后观察信号频谱
      N=N*4;
      f=0:fs/N:fs/2-1/N;
      X=fft(x);
      X=abs(X);
      subplot(212)
      plot(f(45*4:4*60),X(4*45:4*60));grid
      xlabel('Hz'),ylabel('|H(ejw)|')
      结果如图:
      (三)、滤波器设计:
      1、相关原理:
      设计数字滤波器的任务就是寻求一个因果稳定的线性时不变系统,并使系统函数H(z)具有指定的频率特性。
      数字滤波器从实现的网络结构或者从单位冲激响应分类,可以分成无限长单位冲激响应(IIR)数字滤波器和有限长单位冲激响应(FIR)数字滤波器。
      数字滤波器频率响应的三个参数:
      (1) 幅度平方响应:
      (2) 相位响应
      其中,相位响应
      (3) 群时延响应
      IIR数字滤波器:
      IIR数字滤波器的系统函数为 的有理分数,即
      IIR数字滤波器的逼近问题就是求解滤波器的系数 和
      ,使得在规定的物理意义上逼近所要求的特性的问题。如果是在s平面上逼近,就得到模拟滤波器,如果是在z平面上逼近,则得到数字滤波器。
      FIR数字滤波器:
      设FIR的单位脉冲响应h(n)为实数,长度为N,则其z变换和频率响应分别为
      按频域采样定理FIR数字滤波器的传输函数H(z)和单位脉冲响应h(n)可由它的N个频域采样值H(k)唯一确定。
      MATLAB中提供了几个函数,分别用于实现IIR滤波器和FIR滤波器。
      (1)卷积函数conv
      卷积函数conv的调用格式为 c=conv(a,b)
      该格式可以计算两向量a和b的卷积,可以直接用于对有限长信号采用FIR滤波器的滤波。
      (2)函数filter
      函数filter的调用格式为 y=filter(b,a,x)
      该格式采用数字滤波器对数据进行滤波,既可以用于IIR滤波器,也可以用于FIR滤波器。其中向量b和a分别表示系统函数的分子、分母多项式的系数,若a=1,此时表示FIR滤波器,否则就是IIR滤波器。该函数是利用给出的向量b和a,对x中的数据进行滤波,结果放入向量y。
      (3)函数fftfilt
      函数fftfilt的调用格式为 y=fftfilt(b,x)
      该格式是利用基于FFT的重叠相加法对数据进行滤波,这种频域滤波技术只对FIR滤波器有效。该函数是通过向量b描述的滤波器对x数据进行滤波。
      关于用butter函数求系统函数分子与分母系数的几种形式。
      [b,a]=butter(N,wc,'high'):设计N阶高通滤波器,wc为它的3dB边缘频率,以 为单位,故 。
      [b,a]=butter(N,wc):当wc为具有两个元素的矢量wc=[w1,w2]时,它设计2N阶带通滤波器,3dB通带为 ,w的单位为 。
      [b,a]=butter(N,wc,'stop'):若wc=[w1,w2],则它设计2N阶带阻滤波器,3dB通带为 ,w的单位为 。
      如果在这个函数输入变元的最后,加一个变元%26ldquo;s%26rdquo;,表示设计的是模拟滤波器。这里不作讨论。
      为了设计任意的选项巴特沃斯滤波器,必须知道阶数N和3dB边缘频率矢量wc。这可以直接利用信号处理工具箱中的buttord函数来计算。如果已知滤波器指标
      , , 和 ,则调用格式为
      [N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As)
      对于不同类型的滤波器,参数wp和ws有一些限制:对于低通滤波器,wp%26lt;ws;对于高通滤波器,wp%26gt;ws;对于带通滤波器,wp和ws分别为具有两个元素的矢量,wp=[wp1,wp2]和ws=[ws1,ws2],并且
      ws1%26lt;wp1%26lt;wp2%26lt;ws2;对于带阻滤波器wp1%26lt;ws1%26lt;ws2%26lt;wp2。


HIFI音响 中国最大hifi音响网
回复 支持 反对

使用道具 举报

41

帖子

1

听众

638

积分

hifi音响入门新手

Rank: 1

积分
638
 楼主| 发表于 2016-1-9 10:20:22 | 显示全部楼层
      2、设计内容:
      (1)滤波器示例:
      在这里为了说明如何用MATLAB来实现滤波,特举出一个简单的函数信号滤波实例(对信号x(n)=sin( n/4)+5cos(
      n/2)进行滤波,信号长度为500点),从中了解滤波的实现过程。程序如下:
      Wn=0.2*pi;
      N=5;
      [b,a]=butter(N,Wn/pi);
      n=0:499;
      x=sin(pi*n/4)+5*cos(pi*n/2);
      X=fft(x,4096);
      subplot(221);plot(x);title('滤波前信号的波形');
      subplot(222);plot(X);title('滤波前信号的频谱');
      y=filter(b,a,x);
      Y=fft(y,4096);
      subplot(223);plot(y);title('滤波后信号的波形');
      subplot(224);plot(Y);title('滤波后信号的频谱');
      在这里,是采用了butter命令,设计出一个巴特沃斯低通滤波器,从频谱图中可以很明显的看出来。下面,也就是本课题的主要内容,也都是运用到了butter函数,以便容易的得到系统函数的分子与分母系数,最终以此来实现信号的滤波。
      (2)N阶高通滤波器的设计(在这里,以5阶为例,其中wc为其3dB边缘频率,以 为单位),程序设计如下:
      x=wavread('ding.wav');
      sound(x);
      N=5;wc=0.3;
      [b,a]=butter(N,wc,'high');
      X=fft(x);
      subplot(321);plot(x);title('滤波前信号的波形');
      subplot(322);plot(X);title('滤波前信号的频谱');
      y=filter(b,a,x);
      Y=fft(y);
      subplot(323);plot(y);title('IIR滤波后信号的波形');
      subplot(324);plot(Y);title('IIR滤波后信号的频谱');
      z=fftfilt(b,x);
      Z=fft(z);
      subplot(325);plot(z);title('FIR滤波后信号的波形');
      subplot(326);plot(Z);title('FIR滤波后信号的频谱');
      得到结果如图:
      (3)N阶低通滤波器的设计(在这里,同样以5阶为例,其中wc为其3dB边缘频率,以 为单位),程序设计如下:
      x=wavread('ding.wav');
      sound(x);
      N=5;wc=0.3;
      [b,a]=butter(N,wc);
      X=fft(x);
      subplot(321);plot(x);title('滤波前信号的波形');
      subplot(322);plot(X);title('滤波前信号的频谱');
      y=filter(b,a,x);
      Y=fft(y);
      subplot(323);plot(y);title('IIR滤波后信号的波形');
      subplot(324);plot(Y);title('IIR滤波后信号的频谱');
      z=fftfilt(b,x);
      Z=fft(z);
      subplot(325);plot(z);title('FIR滤波后信号的波形');
      subplot(326);plot(Z);title('FIR滤波后信号的频谱');
      得到结果如图:
      (4)2N阶带通滤波器的设计(在这里,以10阶为例,其中wc为其3dB边缘频率,以 为单位,wc=[w1,w2],w1 wc w2),程序设计如下:
      x=wavread('ding.wav');
      sound(x);
      N=5;wc=[0.3,0.6];
      [b,a]=butter(N,wc);
      X=fft(x);
      subplot(321);plot(x);title('滤波前信号的波形');
      subplot(322);plot(X);title('滤波前信号的频谱');
      y=filter(b,a,x);
      Y=fft(y);
      subplot(323);plot(y);title('IIR滤波后信号的波形');
      subplot(324);plot(Y);title('IIR滤波后信号的频谱');
      z=fftfilt(b,x);
      Z=fft(z);
      subplot(325);plot(z);title('FIR滤波后信号的波形');
      subplot(326);plot(Z);title('FIR滤波后信号的频谱');
      得到结果如图:
      (5)2N阶带阻滤波器的设计(在这里,以10阶为例,其中wc为其3dB边缘频率,以 为单位,wc=[w1,w2],w1 wc w2),程序设计如下:
      x=wavread('ding.wav');
      sound(x);
      N=5;wc=[0.2,0.7];
      [b,a]=butter(N,wc,'stop');
      X=fft(x);
      subplot(321);plot(x);title('滤波前信号的波形');
      subplot(322);plot(X);title('滤波前信号的频谱');
      y=filter(b,a,x);
      Y=fft(y);
      subplot(323);plot(y);title('IIR滤波后信号的波形');
      subplot(324);plot(Y);title('IIR滤波后信号的频谱');
      z=fftfilt(b,x);
      Z=fft(z);
      subplot(325);plot(z);title('FIR滤波后信号的波形');
      subplot(326);plot(Z);title('FIR滤波后信号的频谱');
      得到结果如图:
      (6)小结:以上几种滤波,我们都可以从信号滤波前后的波形图以及频谱图上看出变化。当然,也可以用sound()函数来播放滤波后的语音,从听觉上直接感受语音信号的变化,但由于人耳听力的限制,有些情况下我们是很难听出异同的。
      同样,通过函数的调用,也可以将信号的频谱进行%26ldquo;分离观察%26rdquo;,如显出信号的幅值或相位。下面,通过改变系统函数的分子与分母系数比,来观察信号滤波前后的幅值与相位。并且使结果更加明显,使人耳得以很容易的辨听。
      x=wavread('ding.wav');
      sound(x);
      b=100;a=5;
      y=filter(b,a,x);
      X=fft(x,4096);
      subplot(221);plot(x);title('滤波前信号的波形');
      subplot(222);plot(abs(X));title('滤波前信号的幅值');
      Y=fft(y,4096);
      subplot(223);plot(y);title('滤波后信号的波形');
      subplot(224);plot(abs(Y));title('滤波后信号的幅值');
      结果如图:
      %26gt;%26gt; sound(y);
      可以听到声音明显变得高亢了。从上面的波形与幅值(即幅频)图,也可看出,滤波后的幅值变成了滤波前的20倍。
      %26gt;%26gt; figure,
      subplot(211);plot(angle(X));title('滤波前信号相位');
      subplot(212);plot(angle(Y));title('滤波后信号相位');
      得图:
      可以看到相位谱没什么变化。
      (四)、界面设计:
      直接用M文件编写GUI程序很繁琐,而使用GUIDE设计工具可以大大提高工作效率。GUIDE相当于一个控制面板,从中可以调用各种设计工具以辅助完成界面设计任务,例如控件的创建和布局、控件属性的编辑和菜单设计等。
      使用GUIDE设计GUI程序的一般步骤如下:
      1. 将所需控件从控件面板拖拽到GUIDE的设计区域;
      2. 利用工具条中的工具(或相应的菜单和现场菜单),快速完成界面布局;
      3. 设置控件的属性。尤其是tag属性,它是控件在程序内部的唯一标识;
      4. 如果需要,打开菜单编辑器为界面添加菜单或现场菜单;
      5.
      保存设计。GUIDE默认把GUI程序保存为两个同名文件:一个是.fig文件,用来保存窗体布局和所有控件的界面信息;一个是.m文件,该文件的初始内容是GUIDE自动产生的程序框架,其中包括了各个控件回调函数的定义。该M文件与一般的M文件没有本质区别,但是鉴于它的特殊性,MATALAB把这类文件统称为GUI-M文件。保存完后GUI-M文件自动在编辑调试器中打开以供编辑。
      6. 为每个回调函数添加代码以实现GUI程序的具体功能。这一步与一般函数文件的编辑调试过程相同。
      设计过程及内容:
      在MATLAB版面上,通过键入GUIDE弹出一个菜单栏进入gui制作界面(或者在File到new来进入gui),从而开始应用界面的制作。
      该界面主要实现了以下几个功能:
      ①打开wav格式的音频文件,并将该音频信号的值读取并赋予某一向量;
      ②播放音频文件,可以选择性的显示该音频信号的波形、频谱、幅值以及相位;
      ③对音频信号进行IIR与FIR的5阶固定滤波处理,可以选择性的显示滤波前后信号的波形、频谱、幅值以及相位,以及播放滤波后的声音。
      界面如图所示:
      通过该界面,可以方便用户进行语音信号的处理。
      界面主程序见附件。
      (五)、校验:
      1、本设计圆满的完成了对语音信号的读取与打开,与课题的要求十分相符;
      2、本设计也较好的完成了对语音信号的频谱分析,通过fft变换,得出了语音信号的频谱图;
      3、在滤波这一块,课题主要是从巴特沃斯滤波器入手来设计滤波器,也从一方面基本实现了滤波;
      4、初略的完成了界面的设计,但也存在相当的不足,只是很勉强的达到了打开语音文件、显示已定滤波前后的波形等图。
      四、 结论:
      语音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科,课题在这里不讨论语音学,而是将语音当做一种特殊的信号,即一种%26ldquo;复杂向量%26rdquo;来看待。也就是说,课题更多的还是体现了数字信号处理技术。

      从课题的中心来看,课题是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域,这里就是指对语音的处理。作为存储于计算机中的语音信号,其本身就是离散化了的向量,我们只需将这些离散的量提取出来,就可以对其进行处理了。
      在这里,用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB,通过MATLAB里几个命令函数的调用,很轻易的在实际化语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
      课题的特色在于它将语音看作了一个向量,于是语音数字化了,则可以完全利用数字信号处理的知识来解决。我们可以像给一般信号做频谱分析一样,来给语音信号做频谱分析,也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
      最后,还利用了MATLAB的另一强大功能%26mdash;%26mdash;gui界面设计。设计出了一个简易的用户应用界面,可以让人实现界面操作。更加方便的进行语音的频谱分析与滤波处理。
HIFI音响 中国最大hifi音响网
回复 支持 反对

使用道具 举报

高级模式 自动排版
您需要登录后才可以回帖 登录 | 快速注册

本版积分规则

QQ|小黑屋|手机版|Archiver|HIFI音响网 ( 鄂ICP备16002437号-10 )

GMT+8, 2019-6-17 13:10 , Processed in 0.124999 second(s), 8 queries , Gzip On, MemCache On.

Powered by Audio app

© 2019 ZGHIFI Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表