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基于Matlab的不同數字濾波器對語音信號的去噪效果

2016-11-22 06:54:42趙培瑤向鳳紅毛劍琳孔慶平
化工自動化及儀表 2016年7期
關鍵詞:信號效果設計

趙培瑤 向鳳紅 毛劍琳 郭 寧 孔慶平

(昆明理工大學信息工程與自動化學院,昆明 650500)

基于Matlab的不同數字濾波器對語音信號的去噪效果

趙培瑤 向鳳紅 毛劍琳 郭 寧 孔慶平

(昆明理工大學信息工程與自動化學院,昆明 650500)

基于Matlab軟件平臺研究了不同的數字濾波器對污染的語音信號的去噪效果。對比了加入噪聲前后的語音信號的時域與頻域圖。仿真實驗結果表明:4種濾波器中切比雪夫I型濾波器對加入噪聲后的語音信號的去噪效果最佳,且成功濾除了高頻噪聲。

信號去噪 數字濾波器 語音信號 Matlab

在信號處理過程中,所處理的信號常混有噪音,從接收到的信號中消除或減弱噪音是信號處理和傳輸中一個十分重要的課題[1,2]。數字濾波器是一種可以通過一定運算關系使輸入信號(離散時間信號)中頻率成分的相對比例改變或者濾除輸入信號中某些頻率成分的器件[3,4]。數字濾波器可分為兩類:有限脈沖響應(Finite Impulse Response,FIR)數字濾波器和無限脈沖響應(Infinite Impulse Response,IIR)數字濾波器。FIR數字濾波器具有穩定性好、精度高、累積誤差小及易于計算機輔助設計等優點;但存在計算量大的缺點。IIR數字濾波器具有結構簡單、效率高、與模擬濾波器有對應關系、易于解析控制及計算機輔助設計等優點;缺點是穩定性較差,易產生溢出、噪聲和誤差[5~7]。2011年,謝黎明和鄭銳設計了一種基于Matlab的IIR數字濾波器,分析表明,該IIR數字濾波器具有良好的去噪性能[8]。2012年,張廷尉等設計了一種基于Matlab的巴特沃斯數字低通濾波器,并對一段音頻信號進行了濾波去噪處理,去噪后的音頻信號聽覺效果變得更加低沉[9]。

在此,筆者基于Matlab仿真軟件研究了不同的數字濾波器對污染的語音信號的去噪效果,以得到各數字濾波器的性能,提高對語音信號中噪聲的濾除質量。

1 原始語音信號及其Matlab采樣①

預先錄制一段語音,內容為“基于Matlab的語音信號處理及特性分析”,人聲的頻率范圍為0.3~3.0kHz,則3.0kHz以上的頻率分量屬于在采集過程中由于設備和環境而引入的噪聲。由于人聲的頻率范圍低于3.0kHz,且通過觀察原始信號頻譜發現,5.0kHz的頻率分量能量較小,同時如果噪聲頻率過高,超過人耳的聽力范圍,就不能察覺加入的噪聲,因此選擇添加頻率為5.0kHz的高頻余弦噪聲。如圖1所示,使用subplot函數將加入噪聲前后的信號時域與頻域圖繪制在一起,與原始信號對比,加入噪聲后信號能量明顯變大,且在頻率5.0kHz處能量有了很大的增強。使用sound函數播放加入噪聲后的語音信號發現,由于余弦噪聲的加入,語音背景出現了尖銳鳴聲,其尖銳程度取決于余弦噪聲的頻率。余弦噪聲是單一頻率的、高頻的,因此為了濾除噪聲,只需將帶有噪聲的語音信號通過一個低通濾波器,就可以將余弦噪聲和錄制過程中引入的噪聲濾除。

利用Matlab的wavread函數([x1,fs]=wavread)(fs表示采樣頻率,單位Hz)對加入噪聲的語音信號進行采樣,采集原始語音信號的波形和頻譜,將采樣值放在向量x1中。采樣得到的加入噪聲的語音信號的功率譜密度估計圖如圖2所示。

圖1 加入噪聲前后語音信號的時域與頻域圖

圖2 加入噪聲的語音信號的功率譜密度估計圖

2 4種濾波器的去噪效果

基于Matlab分別使用巴特沃斯濾波器、切比雪夫I型濾波器、切比雪夫II型濾波器和橢圓濾波器對加入余弦噪音的語音信號進行濾波,并繪制出4種濾波器的頻率響應曲線,如圖3所示。可以看出,巴特沃斯濾波器在通帶內具有最大平坦的幅度特性,而且隨著頻率升高呈現出單調減小的特點;切比雪夫Ⅰ型濾波器在通帶內是等波紋的,在阻帶內是單調的;切比雪夫Ⅱ型濾波器在阻帶內是等波紋的,在通帶內是單調的;橢圓濾波器在通帶內和阻帶內都具有等波紋振幅特性。可見,切比雪夫Ⅰ型濾波器的去噪效果最佳,因此采用切比雪夫Ⅰ型濾波器對噪聲信號進行低通濾波,去除高頻噪聲干擾,并繪制去噪后語音信號的功率譜密度估計圖如圖4所示。

圖3 4種濾波器的頻率響應曲線

圖4 去噪后語音信號的功率譜密度估計圖

由圖4可以看出,通過切比雪夫Ⅰ型濾波器后,頻率高于3.0kHz的信號被截止,低頻的語音信息被保留下來,由設備、環境而引入的噪聲和加入的余弦噪聲均被濾除。播放過濾后的語音信號已經聽不到尖銳的高頻聲音,證明噪聲被成功濾除,基本還原原始信號,達到了濾除高頻噪聲的目的。

3 結束語

筆者基于Matlab軟件平臺研究了4種不同的數字濾波器對污染的語音信號的去噪效果。仿真實驗結果表明,切比雪夫Ⅰ型濾波器對語音信號的去噪效果最佳,通過對噪音信號進行數字濾波處理,濾除了噪聲頻率成分,得到了純凈的語音信號,提高了語音信號質量。同時,語音信號噪聲濾除實驗中,4種數字濾波器的仿真實驗數據與效果對比,為業內人士在今后的濾波器選擇方面提供了一定的參考依據。

[1] 趙穎,劉祖深,李勝寅.基于MATLAB的FIR數字濾波器的方法設計[J].國外電子測量技術,2012,31(10):35~37.

[2] 嚴慧,于繼明.基于Matlab的IIR數字濾波器設計[J].軟件導刊,2013,12(1):110~113.

[3] 徐紅,李剛,黃朝耿,等.一種設計IIR數字濾波器的參數化方法[J].電子學報,2012,40(4):847~851.

[4] 張萍.基于DSP的IIR低通數字濾波器的設計與實現[J].江南大學學報(自然科學版),2014,13(1):67~71.

[5] 張軍輝,李響.改進的粒子濾波算法性能分析[J].鄭州輕工業學院學報(自然科學版),2009,24(2):73~75.

[6] 李蘭英,王志超,王峰,等.FIR數字濾波器設計與仿真[J].哈爾濱理工大學學報,2013,18(3):36~41.

[7] 夏永泉,徐潔,崔偉.均值濾波中鄰域均值的快速計算[J].鄭州輕工業學院學報(自然科學版),2008,23(3):57~59.

[8] 謝黎明,鄭銳.基于Matlab的IIR數字濾波器設計[J].機械與電子,2011,(1):28~30.

[9] 張廷尉,陳紅,王磊.基于Matlab的巴特沃斯數字低通濾波器的設計[J].鞍山師范學院學報,2012,14(2):13~15.

AbstractBoth single water tank and rectification column was taken as simulation objects, in which, the prediction control model was applied; basing on Matlab simulation, the minimum variance method was adopted to improve MPC’s control performance. As for the multivariable system of the rectification column model, the historical performance index and the design performance index, including the residual cumulative sum and control charts were adopted to monitor MPC performance. The results verify effectiveness of the method proposed.

KeywordsMPC, dynamic matrix algorithm, minimum variance, performance assessment, Matlab

De-noisingEffectsofDifferentMatlab-basedDigitalFiltersforVoiceSignals

ZHAO Pei-yao, XIANG Feng-hong, MAO Jian-lin, GUO Ning, KONG Qing-ping

(FacultyofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650500,China)

Having Matlab based to investigate different digital filter’s effect in de-noising voice signals was implemented and the time domain and the frequency range charts before and after introducing the noise were compared. Simulation results show that, the Chebyshev Ⅰ filter of four filters has best effect in de-noising voice signals and the high-frequency noise there can be filtered completely.

signal de-noising, digital filter, voice signal, Matlab

(Continued from Page 711)

XIAO Zhen, GAO Qiang, CHANG Yong

(TianjinKeyLaboratoryforControlTheoryandApplicationinComplicatedSystems,TianjinUniversityofTechnology,Tianjin300384,China)

2015-11-30(修改稿)

國家自然科學基金項目(61163051)

TH865

A

1000-3932(2016)07-0717-03

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