前言

学习数字信号处理课程的课程实验
使用MATLAB实验平台，对一段语音信号进行处理，滤除其中的噪声，下面是完整的实验过程。

一、实验项目

语音信号的数字滤波

二、实验目的

1. 掌握使用 FFT 进行信号谱分析的方法
2. 设计数字滤波器对指定的语音信号进行滤波处理

三、实验平台

MATLAB R2019b

四、实验内容

1.分析信号

1. 首先使用 MATLAB 的 audioread（FILENAME）函数读取音频信号,其输入输出如下列函数文档；

audioread Read audio files
[Y, FS]=audioread(FILENAME) reads an audio file specified by the
character vector or string scalar FILENAME, returning the sampled data
in Y and the sample rate FS, in Hertz

2. 调用自己编写的 plot_function()函数，画出它的时域波形与经过 FFT 变换后的频域波形进行观察
   （已对坐标进行处理，使之对应真实的物理含义）；

3. 观察时域波形，可见在约8秒后，出现了强烈的干扰信号，如图1中的红框所示；
   观察频域波形，可见干扰信号为强烈的余弦脉冲信号，如图2中的红框所示；

2.信号处理

代码如下（示例）：

1. 使用切比雪夫I型滤波器滤波：
   · 调用自己编写的Chebyshev_bandstop_filter(x,fplowow,fphighigh,fplow,
   fphigh,rp,rs,Fs)函数（具体见后面的代码详解），对信号进行3次带阻滤波，效果如下：
   （1）第一次滤波：
   
   (2)第二次滤波
   
   （3）第三次滤波
   
2. 观察此时频域与时域波形（如图6所示）可知还存在较大的直流分量：
   
   可通过一个高通滤波器去除直流，但在这里尝试新方法，直接在信号时域中减去直流分量：

%时域操作去除直流
for i = 86080:length(audio_data_new)
    audio_data_new(i)=audio_data_new(i)-0.1295;    
end

操作后时域波形如图7所示：

观察此时时域波形（如图7所示），可知还存在两个“爆破音”，直接通过时域填0的方法去除：
操作后最终的时域与频域波形分别如图8和图9所示：

3. 观察此时的时域波形频率波形可知，我们处理的效果很好，去除噪音的同时，对原始语言信号的影响也很小，达到了预期效果。
   最后使用audiowrite(‘SunshineSquare_New.wav’,audio_data_new,fs)，生成处理后的音频文件。
   聆听可知噪音被去除，且原始人声十分清晰。

实验结果分析