基于MATLAB的语音及音乐信号的采样、滤波及处理
资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85595944
一、实验目的
1、 理解采样率和量化级数对语音信号的影响；
2、 设计滤波器解决实际问题。
3、 了解回声的产生和梳妆滤波器；
4、 混音效果的原理和均衡器的设计；
二、实验原理
实验提示
（1）推荐录音及播放软件：CoolEdit；
（2）分析语音及音乐信号的频谱，根据信号的频率特性理解采样定律对信号数字化的工程指导意义；
（3）可用带阻滤波器对50Hz交流电噪声进行去噪处理；
（4）也可研究设计自适应滤波器对50Hz噪声及其它随机环境噪声进行滤波处理。
（5）回声产生可以使用梳妆滤波器，y(n)=x(n)+ax(n-R), a<1(回声衰减系数)；或者传输函数为 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4cEgIzcJ-1645774106983)(img/1.png)] 的全通滤波器实现；比较这两种实现方式的区别，分析为什么会有这样的区别；
（6）可以用许多一阶和二阶参数可调的滤波器级联来实现均衡器的功能，滤波器的结构选择结构要求是调整方便，最好调一个参数只影响一个应用指标，且可调参数少；
三、实验要求
I、利用电脑的声卡录一段语音信号及音乐信号，
（1）观察使用不同采样率及量化级数所得到的信号的听觉效果，从而确定对不同信号的最佳的采样率；
（2）分析音乐信号的采样率为什么要比语音的采样率高才能得到较好的听觉效果；
（3）注意观察信号中的噪声（特别是50hz交流电信号对录音的干扰，设计一个滤波器去除该噪声。
II、对一段语音信号及音乐信号
（1）设计函数实现一段语音或音乐的回声产生；
（2）设计均衡器，使得得不同频率的混合音频信号，通过一个均衡器后，增强或削减某些频率区域，以便修正低频和高频信号之间的关系；
有图形交互界面更佳。
四、实验源码及结果分析
I、声音及音乐信号的量化采样及滤波
（1） 源码
(a) 采样 量化50hz滤波器
（2）实验结果
(一)采样率和量化级数对于信号的影响
1.采样及量化的结果
分别使用了8k,16k,32k三种采样率录制了三段语音信号,量化级数均采用16位,通过反复的回放对比,发现虽然高于8k的采样率的声音更加饱满,音质更佳,但是对于语音信号来说,8采样率用于通话交流系统已经足够了,采样率的提高对于音质的提升不大,反而需要更大的信道带宽,得不偿失,同样的,之后又分别录制了8k,16k以及32k三种采样率的音乐信号,通过反复对比可以明显感觉到8k采样率的音乐明显少了许多频率成分,失真严重,高音部分基本听不到了,总之对于音乐信号,8k采样率太低不适合音乐的欣赏,16k采样率较8k来说频率成分丰富了很多,音乐更加优美动听,32k采样率在此基础上音质有所提升,但个人感觉提升不是很大。
16k音乐信号的三种不同量化电平(8bit,16bit,32bt)的效果,显然地8bit对应只有256个量化电平,音乐听起来相当粗糙,明不合适,16bit已经达到了65536个量化电平,是当前音乐主流的量化数,32b1t占用了大量了存储空间,音质提升也不大。
2.滤波器运行结果如图：
(a)初始界面
(b)不加噪声时
©加了噪声时
（二）回声及均衡器实验
1.回声及均衡器实验过程分析
音频信号分为语音和音乐，采样率分别8kHz和44100Hz。下面的实验结果图中，均衡器横坐标对应频率：
| 横坐标（0-2.5）在语音时 | 横坐标（0-14）在语音时 |
|---|---|
| 100Hz~0.0625 | 100Hz~0.0636 |
| 200Hz~0.125 | 200Hz~0.127 |
| 500Hz~0.3125 | 500Hz~0.31 |
| 1kHz~0.625 | 1kHz~0.64 |
| 2kHz~1.25 | 2kHz~1.27 |
| 3999Hz~2.49 | 3999Hz~2.54 |
| 8kHz~5.09 | |
| 16KHz~10.18 | |
| 20KHz~12.72 |
回声：
我们设计的滤波器如下：
梳妆滤波器：y(n)=x(n)+ax(n-R)+0.5*ax(n-R), a<1(回声衰减系数)；
均衡器：
根据所选的阶数N、均衡的频率范围Wn以及滤波器种类实现均衡效果，函数如下：
[b a]=butter (N, 2*fband(i:i+1)/Fs);
[b a]=cheby1 (N, 0.5, 2*fband(i:i+1)/Fs);
[b a]=cheby2 (N, 20, 2*fband(i:i+1)/Fs);
[b a]=ellip(N, 0.5, 20, 2*fband(i:i+1)/Fs);
本设计中的均衡器有八段，分别用八个滚动条来表示各个频率段经过带通滤波后信号幅值的加权值大小（范围是0-10）。用户可选取四种分别基于巴特沃斯法、切比雪夫I、切比雪夫Ⅱ、椭圆法的均衡器。
用户的选择功能可用一个下拉菜单来实现。对于滤波器的阶数本应该是有一定的函数进行计算的，本设计中由于各个滤波器的频率大小有很大的跨越，经过计算和实验，得出了满足要求的阶数的范围
2.回声及均衡器运行截图
(A)回声及均衡器演示模块
(B)梳妆滤波器（语音）
（C）全通滤波器（语音）
（D）均衡器（语音沉重）
（E）均衡器（语音透亮）
(F)梳妆滤波器（音乐）
（G）全通滤波器（音乐）
（H）均衡器（音乐）
（H）均衡器（音乐4阶）
五、实验结论
- 对于语音信号，采用8kHz的采样率，8位量化电平数已经足以进行语音交流，而对于音乐信号，由于频率范围较大，最好能达到16khz以上的采样率，量化电平16bit足够了。
- 现在的电脑电源滤波效果较好，录音频谱中50Hz的交流噪声分量很小，所以演示时为了体现陷波器的效果，需要额外混进50Hz的正弦波噪声进行演示；陷波器本质是滤波器，其过渡带大小会影响到周围频谱分量的大小，能够观察到进行50Hz陷波后其周围频率分量均有降低。人工混进噪声频率后，其他频率分量大小均有变化，所以特定频率的噪声也会对整体的语音效果造成影响。
http://www.biyezuopin.vip - 梳妆滤波器和全通滤波器，梳妆滤波器是FIR滤波器，发现梳妆滤波器返回的回声的次数与自己设计的延时函数的个数有关，我们设计的是有1个和2个延时：
y(n)=x(n)+ax(n-R), a<1(回声衰减系数)；听到有1个回声。
y(n)=x(n)+ax(n-R)+0.5*ax(n-R), a<1(回声衰减系数)；听到有2个回声。
而全通滤波器是IIR滤波器，所以回声会有很多段，更加贴合实际。
- 均衡器通过改变不同频域的信号功率通过加权和达到实现不同音效的效果。语音信号和音乐信号经过均衡器后各频率分量幅度响应较之前更加均匀。阶数越高，滤波效果更好。
资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85595944