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      基于Matlab圖形用戶界面的語音去噪分析實現(xiàn)

      2015-02-27 07:18:40張學(xué)敏呂曉麗
      關(guān)鍵詞:圖形用戶界面低通濾波器

      張學(xué)敏,呂曉麗,鐘 菲

      (長春工程學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院,長春 130012)

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      基于Matlab圖形用戶界面的語音去噪分析實現(xiàn)

      張學(xué)敏,呂曉麗,鐘菲

      (長春工程學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院,長春 130012)

      主要研究信號與信息處理。

      摘要:利用FIR低通和高通濾波器,借助Matlab圖形用戶界面的簡潔直觀和操作方便的特點對帶噪語音做了仿真分析,由仿真結(jié)果對比可見,帶噪語音通過低通濾波器較好地保留了原始語音信息,而經(jīng)過高通濾波器則留下了噪聲,從而證明:語音信號主要分布在低頻區(qū),而噪聲主要分布在高頻區(qū)。

      關(guān)鍵詞:FIR;圖形用戶界面;高通濾波器;低通濾波器

      0引言

      基于Matlab的M文件的帶噪語音信號的分析存在數(shù)據(jù)修改麻煩及效果不直觀的缺點。本文利用Matlab圖形用戶界面操作靈活、效果直觀的優(yōu)點,采用FIR 數(shù)字濾波器,讓帶噪語音經(jīng)過不同截止頻率的低通和高通濾波器,通過對比分析純凈語音和帶噪語音的頻譜及播放純凈語音和去噪后的語音表明:聲音信號主要分布在低頻區(qū),噪聲主要分布在高頻區(qū)。去噪分析流程如圖1所示。

      圖1 語音去噪分析過程示意圖

      1語音去噪分析的圖形用戶界面實現(xiàn)

      Matlab的圖形用戶界面GUI(Graphical User Interfaces)是一個由按鈕、坐標軸、級聯(lián)菜單、動態(tài)、靜態(tài)文本等圖形對象構(gòu)成的一個用戶與計算機交互的圖形窗口。用戶通過鼠標選擇、激活這些圖形對象,使計算機產(chǎn)生某種動作或變化,比如,實現(xiàn)計算和圖形顯示等。本文的圖形界面包括3個靜態(tài)文本(分別標識采樣頻率、低通截止頻率和高通截止頻率)和與之對應(yīng)的3個動態(tài)文本(在此輸入可編輯的3種頻率);5個按鈕,其功能如其標識所示; 1個彈出式菜單,用來選擇所使用的濾波器類型;7個坐標軸。圖1是未點擊功能控件時的空圖形用戶界面。

      圖2 語音去噪分析的空界面

      1.1無噪語音獲取與頻譜分析

      原始語音信號可以利用Matalb自帶的聲音,也可以自錄一段聲音。本文選Matlab自帶的聲音文件bird.wav。點擊圖2圖形窗口內(nèi)的 “無噪語音繪圖及播放” 按鈕,在圖形界面的左上角顯示該語音的時域和頻域波形的同時,還可聽見清晰的鳥鳴聲。波形如圖3所示。從頻譜圖可見,該聲音信息主要分布在1 000 Hz以內(nèi),這個頻率在音頻的正常范圍內(nèi)。

      圖3 語音去噪分析界面1

      1.2語音信號加噪與頻譜分析

      通過Matlab中的隨機函數(shù)Randn得到噪聲信號,并將其加入到語音信號中,模仿語音信號被污染。Randn函數(shù)的調(diào)用格式:Randn(m,n)。點擊圖3圖形窗口內(nèi)的“帶噪語音繪圖及播放” 按鈕,會顯示帶噪語音的時域和頻域波形,如圖4所示。很明顯,帶噪語音的時域波形被疊加上了噪聲,同時,其頻譜也疊加上了均勻分布的噪聲譜。這時聽到的聲音不再是純凈的鳥鳴聲,也參雜了沙沙的噪聲。為了得到原始語音,需要對噪聲做濾波分析處理。

      圖4 語音去噪分析界面2

      1.3FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計

      由于FIR數(shù)字濾波器相頻特性具有良好的線性特性,適合于語音信號的分析,這里選用FIR數(shù)字濾波器,調(diào)用格式:b=fir1(N,ω,‘type’),b是濾波器的系數(shù),N是濾波器的階數(shù),ω是頻率,type代表濾波器的類型。同時還有幅頻響應(yīng)函數(shù):[h,ω]=freqz(b,1,n),h是幅度,ω是頻率,n是采樣點數(shù)。首先設(shè)計FIR低通濾波器,由于原始語音信號的頻帶在3 400 Hz之內(nèi),根據(jù)采樣定理,采樣頻率選8 000 Hz,由帶噪語音頻譜特點,分別設(shè)計低通截止頻率選為500 Hz和1 000 Hz的低通濾波器,點擊彈出式菜單的右側(cè)的箭頭,選擇“FIR低通濾波器”選項,2個低通濾波器的幅頻特性顯示在圖形窗口的右上角,分別如圖5~6所示。

      圖5 語音去噪分析界面3

      圖6 語音去噪分析界面4

      1.4帶噪語音的濾波和去噪后語音時域、頻域分析

      利用1.3節(jié)設(shè)計的低通濾波器對帶噪語音濾波,濾波函數(shù)調(diào)用格式:sf=filter(s,b,a),sf是濾波后的信號,s是帶噪信號,b、a是濾波器傳遞函數(shù)分子和分母的系數(shù)。點擊“去噪語音繪圖及播放”按鈕,圖7的左側(cè)最后2個圖是經(jīng)過截止頻率為500 Hz的濾波器后的語音時域和頻域波形,圖8的左側(cè)最后2個圖是經(jīng)過截止頻率為1 000 Hz的濾波器后的語音時域和頻域波形,可見,去噪后的語音時域仍含有少量的噪聲,頻域低通截止頻率500 Hz以后的聲音信息被濾除,此時聽到的鳥鳴聲較沉悶,因為在500~1 000 Hz頻段內(nèi)有部分聲音信息的損失;頻域低通截止頻率在1 000 Hz以內(nèi)的聲音信息幾乎全部保留,1 000 Hz以后基本是噪聲被濾除,此時聽到的鳥鳴聲與原始聲音相近,但能聽到稀疏的沙沙聲。這是因為噪聲在整個頻域內(nèi)是均勻分布的,不可能將其全部濾除。

      圖7 語音去噪分析界面5

      圖8 語音去噪分析界面6

      點擊“清除”按鈕,得到和圖1一樣的空界面。

      1.5帶噪語音經(jīng)過高通濾波器后的時域、頻域分析

      在空的圖形界面內(nèi),輸入高通截止頻率1 000 Hz,采樣頻率8 000 Hz,選擇“FIR高通濾波器設(shè)計”,其他操作方法同上,最后圖形界面如圖9所示。顯見,此時經(jīng)過該濾波器出來的信號幾乎全部是噪聲,因為在1 000 Hz以內(nèi)的聲音的有用信息已被濾除,自然聽到的是沙沙的噪聲,沒有鳥鳴聲。

      圖9 語音去噪分析界面7

      2注意的問題

      1)若選擇的聲音是自錄的聲音,適應(yīng)噪聲信號格式的要求,需要用雙音道進行錄音,否則無法加上噪聲。

      2)本文的圖形用戶界面采用的是程序設(shè)計法,即圖形窗口內(nèi)控件都是通過函數(shù)生成的。利用函數(shù)對控件的屬性和屬性值設(shè)置時,一定要嚴格遵照格式規(guī)定,否則無法得到期望的結(jié)果。

      3結(jié)語

      文中設(shè)計了2種不同截止頻率的FIR低通濾波器,在圖像用戶界面下詳細對比分析了帶噪語音經(jīng)過這兩種濾波器后的時域和頻域波形特點,并和設(shè)計的高通濾波器作進一步的對比,進而得出結(jié)論:聲音的大部分信息主要分布在低頻區(qū),而噪聲則分布在高頻區(qū)。

      參考文獻

      [1] 何麗娜.數(shù)字濾波器(FIR)設(shè)計算法研究[J]. 電聲技術(shù), 2014(2):68-69.

      [2] 陳鵬.基于FFT和FIR濾波的語音數(shù)據(jù)處理研究[J].河南理工大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版, 2012(5):581-582.

      [3] 雷學(xué)堂. FIR數(shù)字高通濾波的時域和頻域分析[J].吉首大學(xué)學(xué)報,2006(5):66-68.

      [4] 鐘國梁.淺談窗函數(shù)法設(shè)計FIR數(shù)字濾波器的體會[J].電氣電子教學(xué)學(xué)報,2009 (3):45-46.

      [5] 張學(xué)敏.圖形用戶界面下敏感語音提取的仿真實現(xiàn)[J].長春工程學(xué)院學(xué)報:自然科學(xué)版, 2011(2):110-111.

      Thesound signal denoising analysis and implementation based on GUI of Matlab

      ZHANG Xue-min, et al.

      (SchoolofElectrical&InformationEngineering,ChangchunInstituteofTechnology,

      Changchun130012,China)

      Abstract:The sound signal with noise is simulated and anlyzed by using FIR low-pass filter and high-pass filter based on Graphical User Interface (GUI) of Matlab. By comparing simulation results, we can make the conclusion that the original sound information can be kept perfectly by sound signal with noise and noise through low-pass filter, and the noise has been left through high-pass filter. Thereafter, it can be proved that sound signal is mainly distributed in low-frequency zone, and noise is distributed in high-frequency zone.

      Key words:FIR; GUI; high-pass filter; low-pass filter

      文獻標志碼:A

      文章編號:1009-8984(2015)04-0097-03

      中圖分類號:TN911

      作者簡介:張學(xué)敏(1971-),女(漢),長春,副教授

      收稿日期:2015-09-15

      doi:10.3969/j.issn.1009-8984.2015.04.024

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