本文為瑞典耶夫勒大學(作者：Nan Wu)的學士論文，共48頁。

語音傳遞是人類最重要、最有效、最常用的信息交流方式。語言是人類特有的特征，而人聲是常用的工具，也是相互傳遞信息的重要途徑。語音具有較大的信息容量。因此，我們可以用現代的方法來研究語音處理技術，使人們能夠方便地傳輸、存儲、訪問和應用語音。

在本論文中，我們設計了一個語音收集系統，并使用不同的濾波器來過濾噪聲。經過噪聲過濾后，在移動通信、無線電、電視等領域應用的語音質量會更高。本文利用Microsoft錄音機采集語音信號，分析其時域、頻譜以及語音信號的特點。利用MATLAB函數去除語音中的噪聲，進一步利用雙線性變換方法設計了一種基于巴特沃思和窗函數的濾波器，并對添加了噪聲的語音信號進行濾波。然后比較原始語音和噪聲語音的時域、頻域特征，通過回放比較信號處理在FIR和IIR濾波器中的應用，特別是在信號濾波去噪方面的應用。通過比較，我們可以確定哪種過濾器是最好的。

Deliver message by voice is the mostimportant, effective and common method of exchange information for mankind.Language is human specific features and human voice is commonly used tool whichis also the important way to pass information to each other. The voice haslarge information capacity. So we can use modern method to study voiceprocessing technology, so that people can easily transmit, store, access andapply the voice. In this thesis, we designed a collection system that cancollect voice and use different filters to filter the noise. After filteringthe noise, the voice will be more quality in mobile communication, radio, TVand so on. In this thesis we use Microsoft recorder to collect a voice, andthen analyze its time-domain, the frequency spectrum and the characteristics ofthe voice signal. We use MATLAB?s function to remove the noise which has beenadded to the voice, further use bilinear transformation method to design afilter which is based on Butterworth simulation and window function and thenfilter the voice signal which has been added noise. After that we compare thetime-domain and frequency-domain of the original voice and noised voice, thenplayback the noised voice and de-noising voice and then compare the applicationof signal processing in FIR filter and IIR filter, especially in the perspectivesof the signal filtering de-noising characteristics and applications. Accordingto the comparison, we can determine which filter is the best.

1?引言

2?相關理論

3?處理過程

4?處理結果

5?結論與討論

附錄?MATLAB源碼

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于matlab的语音信号,科学网—[转载]【信息技术】【2014.06】【含源码】基于MATLAB的语音信号处理与分析 - 刘春静的博文...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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