【摘要】数字信号处理不仅是一门发展迅速、应用广泛的前沿性学科，而且是一门理论性强、应用广、难度大的交叉性学科，随着科技的迅速发展，数字信号处理也在逐步朝着数字化、可视化、智能化、软件化的方向发展[1-2]。对语音信号进行处理是达成人机交互与通信技术的必要方式，因而受到人们的普遍关注[3-4]，主要采用数字信号处理的技术对语音信号在时域或频域进行分析和处理的一门学科，涉及语音学、信息论、随机过程、模式识别等多学科领域[5-6]。因此对语音信号的分析和处理需要一个方便且强大的工具，美国的mathworks公司所发布的MATLAB，是科学计算、可视化和交互式程序所设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、动态系统建模与仿真等多种强大的功能集成在一个视窗环境中[7-8]，是一款对数据进行分析和处理能力相当强大的软件。
人类交换信息最常用、最有效的方法是通过语音来传递，本文以MATLAB为仿真工具，利用电脑录制一段语音信号，再加入噪声，并对加噪前后的时域、频域特性进行分析，设计滤波器对含噪的语音信号进行滤波处理，最终对比滤波前后语音信号的时域和频域特性，回放含噪语音信号和去噪语音信号，对比分析处理前后声音的不同。
1 语音信号处理原理
采用PC机上的声卡和windows下的录音机录制的一段语音，通过模数转换器将模拟信号转换成数字信号后加入噪声模仿被污染的语音信号，再通过数字滤波器对噪声污染的语音信号进行滤波，最后通过数模转换器得到处理后的语音信号，将处理后的语音信号与原始录制的语音信号进行对比分析。其原理框图如图1所示，程序流程图如图2所示。
2 含噪语音信号的处理
2.1 语音信号采集
采用PC机上的声卡和Windows下的录音机录制的一段语音“电子信息与电气工程学院”，保存为（fl.wav），时间控制在10 s以内。在MATLAB软件平台下，利用函数[x,Fs,nbits]=waveread(´fl.wav´)对语音信号进行采集，采集的数字信号数值放在向量x中，采样频率和采样点数分别放在Fs和nbits中。
2.2 语音信号频谱分析
在MATLAB中，对采集的语音信号x进行傅里叶变化得到其频谱特性，所使用的函数为X=fft(x,L)。其中x为语音序列，L为长度，X是语音序列的FFT变换。
2.3 含噪语音信号合成
在MATLAB中采用WGN函数、AWGN函数和randn函数均可以产生高斯白噪声。本文是利用MATLAB中的随机函数（rand或randn）产生噪声noise=0.05*randn(L,2)，其中所产生的噪声乘以0.05的作用为适当减弱噪声的作用，对语音信号进行处理时使结果更明显，接着用函数xn=x+noise将语音信号和高斯噪声进行叠加，模仿语音信号被污染。
2.4 滤波器设计及去噪处理
在MATLAB中，采用 filter函数可以对含噪的语音信号进行滤波处理。根据图3、图4的分析，设计滤波器时其性能指标为：
低通虑波器性能指标：Wp=0.075 pi，Ws=0.15 pi，Rp=1，Rs=100；
高通滤波器性能指标：Ws=0.475 pi，Wp=0.55 pi，Rp=1，Rs=100；
带通滤波器性能指标：Wp1=0.15 pi，Wp2=0.475 pi，Ws1=0.075 pi，Ws2=0.55 pi， Rp=1，Rs=100；
带阻滤波器性能指标：Wp1=0.075 pi，Wp2=0.55 pi，Ws1=0.15 pi，Ws2=0.475 pi， Rp=1，Rs=100。
在MATLAB中，对语音信号进行回放可采用函数wavplay。对滤波后的声音回放进行对比，可以得到：高通滤波后原样本声音基本听不到杂音较大，低通、带通、带阻滤波后均能听到“电子信息与电气工程学院”语音；低通滤波后，声音比较接近样本声音但有些低沉发闷；带通滤波后，噪音大一些；带阻滤波后，声音较接近样本声音。
3 结论
本文通过对加噪合成语音信号设计低通、高通、带通、带阻数字巴特沃斯滤波器，可有效地解决语音信号去噪的问题。对不同滤波器滤波后的效果比较，并与理论分析比较，得到采用低通滤波器和带阻滤波器对加噪语音信号进行滤波具有较好的结果。
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