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matlab音频信号处理实验报告
MATLAB音频信号处理实验
南昌航空大学信息工程学院
课程实验报告
实验名称：实验时间：2014年4月23日 指导教师: 班级: 学号:
姓名: 成绩: 南昌航空大学实验报告
2014年4月23日
课程名称：数字信号处理实验名称：音频信号处理 班级:
姓名：学号:
姓名：学号:
指导老师评定：签名:
一、实验目的
进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解;
熟悉FFT算法原理；
理解掌握音频信号各参数的意义；
设计低通滤波器。
二、实验内容
对一个音频信号用FFT进行谱分析;
对该音频信号进行放大或衰减；
对该音频信号加入噪声与去掉噪声处理。
三、实验原理
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
对音频信号进行频域分析。在信号分析中，频域往往包含了更多细节的信息。对于各种波形来说，在时域和频域之间都可以采用傅立叶变换这一种方法来进行转换与分析：通过将时域的波形转换为频域来进行深入研究。本实验则主要从频率的视角对信号展开研究，并通过对频谱的详细分析来设计合适的滤波器。这些技术过程均在MATLAB软件平台上实现完成。
MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。
1 ?语音信号的读取
[y/fs/bits]=wavread('Blip'/[Nl 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)。
2 ?语音信号的播放
sound(x,fs,bits);用于对声音的回放。
sound(x,fs,bits);用于对声音的回放。
向量y则就代表了一个信
表示一种复杂的函数表达式；亦即可以将该声音信号视为类似信号表达式的处理对象
3.FFT 的 MATLAB 实现
在MATLAB的信号处理工具箱中提供的fft与ifft两个函数分别实现了基于快速傅里叶算法的数据转换与反向转换操作。其中fft这一函数负责对输入数据序列执行快速傅里叶转换运算；而IFFT则负责完成逆转换过程
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
y量作为x进行快速傅里叶变换的结果，并与原始数据序列具有相同的长度。当输入是一个二维矩阵时，默认情况下会对每一列进行快速傅里叶变换操作。若输入序列长度是2的一个幂次方，则该函数将使用高效基-2 FFT算法加速运算；而对于非2幂次数列，则采用混合基算法实现离散傅立叶变换过程，并由此导致计算速度相对较低。此外，在特定应用中可能采用不同的调用方式来实现类似的功能。
y=fft(x/N)/式中，x, y意义同前，N为正整数。函数执行N点的
FFTo若x为向量且长度小于N,则函数将x补零至长度N。若向
当量x的长度超过N时，则该函数将x截断至长度为N。对于矩阵形式的输入变量x（即x是一个二维数组），则按照同样的方法对其进行处理（即将x转换为一维数组并截断到指定行数）。通过调用fft函数得到的结果序列y通常是复数形式，在信号分析中通常需要计算其幅度和相位。在MATLAB中提供了计算复数数据幅度与相位的具体实现：
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，以弧度表
本实验的语音信号是通过查找电脑系统存在的语音信号所
得，ding.wav信号的比特率为176bps.
[Sl,fs,bits] = wavread('ding.wav');
figure(l);
plot(Sl);
title('原始信号波形');
figure(2);
plot(abs(F));
title('原始信号频谱'
)；
图1原始信号波形
图2原始信号频谱
放大后的信号声波未被绘图显示；经由听觉验证可知，在乘以一个缩放因子的前提下可实现音量提升
S2 = S1 * 4; %对语音信号进行放大
wavwrite(S2/22000,8/'dingaloud.wav');% 生成放大后的 语音信号
%sound(S2);
本实验通过语音信号调制来生成噪声。经调制后得到的高频率信号可被视作噪声源，并与原始音频叠加以达到加入人工噪音的效果。经上述操作可获得含有人工噪音的人工音频样本。
fc=10000; %载波频率
yl=modulate(Sl/fc/fs/'fm'); %对原语音信号调制
Yl=fft(yb40000); %采样点数 40000
figure(3);
执行 subplot 函数（211）；绘图 yl；命名为 '调制后信号波形' 的图形。 绘图 abs(Yl)；命名为 '调制后信号频谱' 的图形。
%sound(yl); %播放调制后的语音信号
调制后的信号为高频信号，故波形很密，如下图：
图3调制后的信号和频谱