MATLAB设计语音信号的处理与滤波系统GUI界面

前言

前段时间用MATLAB设计了FIR数字滤波器的GUI界面，画出了FIR数字滤波器的幅度响应。本次在之前的基础上升级改造，用MATLAB设计语音信号的处理与滤波系统的GUI界面。语音信号的处理与滤波系统主要功能：录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换法设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；换一个与你性别相异的人录制同样一段语音内容，分析两段内容相同的语音信号频谱之间有什么特点；再录制一段同样长时间的背景噪声叠加到你的语音信号中，分析叠加前后信号频谱的变化，设计一个合适的滤波器，能够把该噪声滤除。

一、GUI界面设计

GUI界面设计所用的控件主要是可编辑文本框、静态文本框、pushbutton按钮，radiobutton单选框、坐标区，设计过程请参考我上一篇博文：MATLAB设计FIR数字滤波器GUI界面

本次设计的语音信号的处理与滤波系统GUI界面如下：

二、部分代码

1.系统录音

这里我写死了录音功能，点击系统录音按钮将会默认录音4秒。大家可以修改修改，增加暂停、继续等功能。

代码如下：

    fs = 8000;           % 采样频率duration = 4;        % 时间长度(秒） % 创建一个录音文件：fs =8000Hz, 16-bit, 单通道voice = audiorecorder(fs, 16, 1);   recordblocking(voice, duration);   % 录音4秒钟stop(voice);y = getaudiodata(voice);ymax = max(abs(y));  % 归一化y = y/ymax;audiowrite('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\系统录音.wav',y,fs); % 存储录音文件

2.语音播放

点击语音播放按钮，将会在相应的坐标区生成相应的图像，包括原始语音信号波形图和原始语音信号频谱图，并且播放刚刚的录音文件。这里有几个点要说一下：一是我为什么不用传参来处理，因为参数是在上一次执行的函数那里生成，也就是说我执行这一步就先要执行上一步，否则系统运行就会报错，我觉得有时候这样操作有点多余，所以没有用传参处理。不过必不可少的时候还是要传参的。二是x轴标题和y轴标题问题，在有多个坐标区的时候必须要指定坐标区，否则会无法显示或者只显示到最后一个坐标区。而且xlabel函数和ylabel函数要写在plot函数下面，否则无法正常显示出x轴标题和y轴标题。

代码如下：

    fs = 8000;           % 采样频率duration = 4;        % 时间长度(秒） n = duration*fs;     % 采样点数t = (1:n)/fs;y = audioread('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\系统录音.wav');  %读取音频plot(handles.axes1,t,y);                          % 画出声音的时域波形图xlabel(handles.axes1,'时间/s');                   % x轴标题ylabel(handles.axes1,'相对信号强度');              % y轴标题L = length(y);X=fft(y,L);A = fftshift(X);A=abs(A);ws = 2* pi* fs;w1 = (-ws/2 + (0:L-1) * ws/L)/(2 * pi);plot(handles.axes2,w1, abs(A)); xlabel(handles.axes2,'频率/Hz');ylabel(handles.axes2,'幅度');clear soundsound(y);

3.语音滤波

和上篇博客一样，先获取输入参数，再判断要设计什么滤波器。下面代码是矩形窗设计低通滤波器的。

代码如下：

if get(handles.radiobutton1,'value')    %矩形窗设计低通滤波器ws1=2*pi*fs1/Fs;wpu = 2*pi*fpu/Fs;Bt = ws1 - wpu; %计算过渡带M0 = ceil(1.8*pi/Bt); %求阶数MM0 = M0 + mod(M0 + 1,2);wc = (wpu+ws1)/2/pi; %计算理想低通滤波器通带截止频率(关于pi归一化) hn = fir1(M0-1,wc,boxcar(M0)); %求矩形窗[Hw,w] = freqz(hn);w = w/pi;plot(handles.axes3,w,20*log10(abs(Hw)));   %低通滤波器幅度响应图xlabel(handles.axes3,'ω/π');ylabel(handles.axes3,'20log|H(e^j^\omega)|(dB)');final=fftfilt(hn,y,1024);ynfft=fftshift(fft(final));plot(handles.axes6,w1,abs(ynfft));    %滤波后声音频谱图xlabel(handles.axes6,'频率/Hz');ylabel(handles.axes6,'幅度');audiowrite('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\滤波后.wav',final,fs);x=audioread('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\滤波后.wav');plot(handles.axes5,t,x);                          % 画出滤波后声音的时域波形图xlabel(handles.axes5,'时间/s');                   % x轴标题ylabel(handles.axes5,'相对信号强度');                     % y轴标题

4.语音回放

用audioread函数读取到路径中的音频文件，再用sound函数播放就行。
代码如下：

    y=audioread('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\滤波后.wav');clear soundsound(y);

5.加噪处理

y是原声，z是加噪之后的声音，下面代码是加噪并求出加噪之后的频谱图，播放加噪后的音频。通过对比发现，信噪比snr = 10时加噪之后的频谱图效果明显，且音噪和原声也清晰。
代码如下：

    fs = 8000;           % 采样频率y = audioread('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\系统录音.wav');L = length(y);ws = 2* pi* fs;w1 = (-ws/2 + (0:L-1) * ws/L)/(2 * pi);%添加高斯白噪声snr = 10; %设定信噪比，单位dbnoise = randn(size(y));              % 用randn函数产生高斯白噪声Nx = length(y);                      % 求出信号x长signal_power = 1/Nx*sum(y.*y);     % 求出信号的平均能量noise_power = 1/Nx*sum(noise.*noise);% 求出噪声的能量noise_variance = signal_power / ( 10^(snr/10) );    % 计算出噪声设定的方差值noise = sqrt(noise_variance/noise_power)*noise;       % 按噪声的平均能量构成相应的白噪声z = y + noise;                         % 合成带噪语音audiowrite('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\加噪.wav',z,fs); % 存储录音文件X = fft(z,L);B = fftshift(X);B=abs(B);plot(handles.axes4,w1,abs(B));xlabel(handles.axes4,'频率/Hz');ylabel(handles.axes4,'幅度');clear soundsound(z);

6.滤噪处理

主要用凯泽窗滤波来进行滤噪处理，这就需要传参了，把我们语音滤波那步设计的凯泽窗窗函数传下来就行，避免重新设计凯泽窗窗函数。
代码如下：

    z = audioread('C:\Users\32076\Desktop\数字信号实训\Gxust\加噪.wav');  %带噪语言hn = handles.hn;%% 凯泽窗滤波FS = 8000;x1 = fftfilt(hn,z);sf1 = x1;    %滤波后的信号clear soundsound(sf1,FS);

三、演示视频

MATLAB设计语音信号的处理与滤波系统GUI界面

总结

总的来说，MATLAB的GUI界面不难，要实现什么功能就在具体的回调函数下面写函数就行，上一篇博客忘记分享一篇关于GUI设计的笔记博客文章了：Matlab的GUI界面学习手记
有关语音信号处理的函数网上也有很多相关的材料。