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摘要：本设计是基于matlab平台的语音信号采集与处理，即在安静无噪声环境下，采用Windows下的录音机记录下语音片段，对采集到的信号进行分析并加入干扰噪声，进行回放。感受噪声前后的声音变化并设计数字滤波器。选用窗函数和双线性法分别设计出FIR和IIR的低通、高通以及带通滤波器12种滤波器，并进行比较，后选择对噪声语音信号最合适的滤波器进行滤波，然后得出结果进行对比分析。
关键词：语音; 噪声; 滤波器;分析
言语是语言的完美表现同样也是声音的表征。言语表达人所沟通最简便最快捷和最自然的手段。现代社会文化的进步和科学技术的飞速发展让人们已经逐步的进入到了新的信息社会，现在的语音技术以及语音处理都是采用最高端最符合现在生活的技术和手段来研究的，这能使大众都可以更高效、快捷的接收存储和传输语音信息，这对于现代高速发展的科技社会有更加积极地影响，也正因为如此，所以语音信号处理得研究技术受到了更多的关注和支持。
当前，从语音处理技术的信息化建设的长远发展来看，语音技术在不同领域都有应用。比如像说话人的语音信号验证和鉴别，语言识别和验证，关键字检测和验证，语音合成和语音编码。语音信号处理系统是关于人工智能方向以及通信与其他不同学科的重要的分支和应用。不仅在各大公司和研究机构，而且在各大院校中都有人积极去参与进行语音信号处理的研发和教授。
关于语音信号处理的探究其实从上个世纪就开始了，这可以追想到上个世纪九十年代左右达德利研究的声码器还有波特等人对语音处理的研究开始了。1952那年，戴维斯等众人在贝尔实验室中，初次研发成功十个英语数字的识别实验系统。1956年，奥尔森和贝勒儿等一些人研发出了一种简易的语音打字机。直到60年基初期阶段，研究语音合成方面取得了不小的进步。60年代中期的时候可以发现一系列的信号处理技术及方法初步已经形成。
在1971年以前，研究"语音理解系统"计划慢慢开始发展，这是由美国ARPA所为主导发起的。语音理解系统在欧美地区而且同时也对世界上所有国家都产生了影响。可以说是它进一步的促进了语音识别系统的崛起;80年代阶段矢量量化以及ANN接连不断的被使用后在语音处理上面，语音处理技术有了不俗的突破在被学者们经过被不断的进化和改进后;50年代后90年代前语音分析及识别等相关的技术不断发展。虽然语音技术的体系框架没有重大突破，但在实际应用中取得了巨大的进步。例如在DARPA项目里，在语音自然语言处理中的应用上就可以看到美国积极的推动作用。在此期间，机器人语音技术的应用以及银行，电信等行业语音技术的不断使用，使得语音技术的应用日益广泛。在欧洲的大部分发达国家，服务行业和市场领域中已经有大批语音识别产品在逐步踏入了，交换机，电话和移动电话包含语音识别功能这使人们可以用这些简便迅速的客户端设备来查询，了解以及获取所需的信息内容。
语音信号处理这几年已经跻身各大科学家们的研究热点，它在科学家们的研究下拥有了不俗的突破，它现在正与办公方面，交通运输，以及商业金融安全方面各行各业息息相关，由此也突出了语音处理技术是不得不深入去研究和开发的任务，也具有不一般的挑战性。目前，语音处理技术的研究和实际应用相结合得非常好。产学研一体化得到充分实现。我们有理由相信，语音技术将在未来发展得更好，并为每个人带来更多帮助。
近些年更是在互联网和手机上出现一些非常小软件小系统，这赢得了广大年轻人的喜爱，通过了解，我们发现这些其实就是变声软件。经过软件录音之后可以将声音变换成女孩子的声音，很男子气概的男人声，老人的声音，宝宝的声音等等。这种新奇的操作很快风靡在年轻的群体中，其实这些应用软件的原理实际上就是语音信号处理，将采集到的语音信号进行分析后通过更改基频然后时长规整的方法来变换声音。这些都属于语音信号处理研究的范畴。
当前最热点的研究就是人机交互，科学家们也在积极主动的研究这一方面。了解过人工智能的朋友们应该能够清楚，在人工智能方向的人机对话中的语音交互是多么重要的一个部分。一个完满的语音交互是非常复杂的，它包括了语音语义、还有机器的设备、处理器等等很多个部分。因为大众并未深入的去接触，所以大多数人觉得这很简单，其实不然，这是一个非常复杂浩大的工程。这个话题具有很大的实际意义，比如语音翻译，以及使用语音命令的机器自动化生产。这些是当前研究的重点。它们不是科幻小说的产物，而是科学产品，并且很快就会被实现。
可以看到语音信号处理促进了社会的发展并为社会带来了巨大的经济及社会效益。它在理论上会在未来得到更广泛的发展，也将成为社会各方面非常有用的工具。这对我们的未来发展是必须的。不论是在军事领域和民间方面还是在社会生产或科学方面它都占有重要地位，从90年代阶段所发明的简易电话过渡至现代社会的手机，都体现出来语音信号处理技术的意义和对人类社会的必要性。
结语：此次论文设计是基于MATLAB平台的语音信号处理，在电脑上首先采集相关语音，然后使用MATLAB进行分析并加入干扰噪声，随后设计滤波器并选择相对合适的滤波器进行滤波处理。为了顺利完成此次毕业设计，我在前期做了很多准备，对参考资料和论题做了详细的了解。了解了许多matlab通用指令、标点符号的用法、熟悉了二维图形绘制的常用命令线性设置典型设置，也掌握了MATLAB中录制和语音有关的指令，例如：语音录制命令wavrecord，语音读入命令wavread，语音播放命令wavplay和sound，滤波命令filter等。
此次毕业设计利用MATLAB命令设计各种数字滤波器，能进行语音的各种滤波并感受滤波前后的听觉效果。进过各种滤波器后出来的声音都比较不一样。比如在低通滤波之后，声音较低的低频信号被留下来，滤掉了高频信号等等，我也同时发现低通滤波器比高通滤波器在频域中具有比高频分量更多的低频分量，并且语音信号的能量在低频中更集中。
参考文献：
[1]樊昌信.曹丽娜.通信原理[M].北京：国防工业出版社.2016.
[2]LeonW.Couch著.邵怀宗.李晓峰.刘镰斧.数字与模拟通信系统[M].第六版.北京：电子工业出版社.2007.6
[3]黄文梅.熊桂林.杨勇.信号分析与处理[M].长沙：国防科技大学出版社，2000.
[4]张德丰.Matlab通信工程仿真[M].北京：机械工业出版社.2010.1
[5]张辉.曹丽.现代通信原理与技术[M].西安：西安电子科技大学出版社.2005.
[6]（美） 維纳·K·恩格尔， （美） 约翰·G·普罗克斯.数字信号处理[M].西安：西安交通大学出版社.2002.
[7] 陈怀琛.数字信号处理教程[M].北京：电子工业出版社，2004.
[8] 韩纪庆.张磊.郑铁然.语音信号处理[M].北京：清华大学出版社，2004.
[9] 易克初.田斌.付强.语音信号处理[M].北京：国防工业出版社，2000.
[10] 周辉.董正宏.数字信号处理基础及MATLAB实现[M].北京：北京希望电子 出版社，2006.
[11] 邹理和.《语音信号处理》[M].北京：国防工业出版社，1985.
关键词：语音; 噪声; 滤波器;分析
言语是语言的完美表现同样也是声音的表征。言语表达人所沟通最简便最快捷和最自然的手段。现代社会文化的进步和科学技术的飞速发展让人们已经逐步的进入到了新的信息社会，现在的语音技术以及语音处理都是采用最高端最符合现在生活的技术和手段来研究的，这能使大众都可以更高效、快捷的接收存储和传输语音信息，这对于现代高速发展的科技社会有更加积极地影响，也正因为如此，所以语音信号处理得研究技术受到了更多的关注和支持。
当前，从语音处理技术的信息化建设的长远发展来看，语音技术在不同领域都有应用。比如像说话人的语音信号验证和鉴别，语言识别和验证，关键字检测和验证，语音合成和语音编码。语音信号处理系统是关于人工智能方向以及通信与其他不同学科的重要的分支和应用。不仅在各大公司和研究机构，而且在各大院校中都有人积极去参与进行语音信号处理的研发和教授。
关于语音信号处理的探究其实从上个世纪就开始了，这可以追想到上个世纪九十年代左右达德利研究的声码器还有波特等人对语音处理的研究开始了。1952那年，戴维斯等众人在贝尔实验室中，初次研发成功十个英语数字的识别实验系统。1956年，奥尔森和贝勒儿等一些人研发出了一种简易的语音打字机。直到60年基初期阶段，研究语音合成方面取得了不小的进步。60年代中期的时候可以发现一系列的信号处理技术及方法初步已经形成。
在1971年以前，研究"语音理解系统"计划慢慢开始发展，这是由美国ARPA所为主导发起的。语音理解系统在欧美地区而且同时也对世界上所有国家都产生了影响。可以说是它进一步的促进了语音识别系统的崛起;80年代阶段矢量量化以及ANN接连不断的被使用后在语音处理上面，语音处理技术有了不俗的突破在被学者们经过被不断的进化和改进后;50年代后90年代前语音分析及识别等相关的技术不断发展。虽然语音技术的体系框架没有重大突破，但在实际应用中取得了巨大的进步。例如在DARPA项目里，在语音自然语言处理中的应用上就可以看到美国积极的推动作用。在此期间，机器人语音技术的应用以及银行，电信等行业语音技术的不断使用，使得语音技术的应用日益广泛。在欧洲的大部分发达国家，服务行业和市场领域中已经有大批语音识别产品在逐步踏入了，交换机，电话和移动电话包含语音识别功能这使人们可以用这些简便迅速的客户端设备来查询，了解以及获取所需的信息内容。
语音信号处理这几年已经跻身各大科学家们的研究热点，它在科学家们的研究下拥有了不俗的突破，它现在正与办公方面，交通运输，以及商业金融安全方面各行各业息息相关，由此也突出了语音处理技术是不得不深入去研究和开发的任务，也具有不一般的挑战性。目前，语音处理技术的研究和实际应用相结合得非常好。产学研一体化得到充分实现。我们有理由相信，语音技术将在未来发展得更好，并为每个人带来更多帮助。
近些年更是在互联网和手机上出现一些非常小软件小系统，这赢得了广大年轻人的喜爱，通过了解，我们发现这些其实就是变声软件。经过软件录音之后可以将声音变换成女孩子的声音，很男子气概的男人声，老人的声音，宝宝的声音等等。这种新奇的操作很快风靡在年轻的群体中，其实这些应用软件的原理实际上就是语音信号处理，将采集到的语音信号进行分析后通过更改基频然后时长规整的方法来变换声音。这些都属于语音信号处理研究的范畴。
当前最热点的研究就是人机交互，科学家们也在积极主动的研究这一方面。了解过人工智能的朋友们应该能够清楚，在人工智能方向的人机对话中的语音交互是多么重要的一个部分。一个完满的语音交互是非常复杂的，它包括了语音语义、还有机器的设备、处理器等等很多个部分。因为大众并未深入的去接触，所以大多数人觉得这很简单，其实不然，这是一个非常复杂浩大的工程。这个话题具有很大的实际意义，比如语音翻译，以及使用语音命令的机器自动化生产。这些是当前研究的重点。它们不是科幻小说的产物，而是科学产品，并且很快就会被实现。
可以看到语音信号处理促进了社会的发展并为社会带来了巨大的经济及社会效益。它在理论上会在未来得到更广泛的发展，也将成为社会各方面非常有用的工具。这对我们的未来发展是必须的。不论是在军事领域和民间方面还是在社会生产或科学方面它都占有重要地位，从90年代阶段所发明的简易电话过渡至现代社会的手机，都体现出来语音信号处理技术的意义和对人类社会的必要性。
结语：此次论文设计是基于MATLAB平台的语音信号处理，在电脑上首先采集相关语音，然后使用MATLAB进行分析并加入干扰噪声，随后设计滤波器并选择相对合适的滤波器进行滤波处理。为了顺利完成此次毕业设计，我在前期做了很多准备，对参考资料和论题做了详细的了解。了解了许多matlab通用指令、标点符号的用法、熟悉了二维图形绘制的常用命令线性设置典型设置，也掌握了MATLAB中录制和语音有关的指令，例如：语音录制命令wavrecord，语音读入命令wavread，语音播放命令wavplay和sound，滤波命令filter等。
此次毕业设计利用MATLAB命令设计各种数字滤波器，能进行语音的各种滤波并感受滤波前后的听觉效果。进过各种滤波器后出来的声音都比较不一样。比如在低通滤波之后，声音较低的低频信号被留下来，滤掉了高频信号等等，我也同时发现低通滤波器比高通滤波器在频域中具有比高频分量更多的低频分量，并且语音信号的能量在低频中更集中。
参考文献：
[1]樊昌信.曹丽娜.通信原理[M].北京：国防工业出版社.2016.
[2]LeonW.Couch著.邵怀宗.李晓峰.刘镰斧.数字与模拟通信系统[M].第六版.北京：电子工业出版社.2007.6
[3]黄文梅.熊桂林.杨勇.信号分析与处理[M].长沙：国防科技大学出版社，2000.
[4]张德丰.Matlab通信工程仿真[M].北京：机械工业出版社.2010.1
[5]张辉.曹丽.现代通信原理与技术[M].西安：西安电子科技大学出版社.2005.
[6]（美） 維纳·K·恩格尔， （美） 约翰·G·普罗克斯.数字信号处理[M].西安：西安交通大学出版社.2002.
[7] 陈怀琛.数字信号处理教程[M].北京：电子工业出版社，2004.
[8] 韩纪庆.张磊.郑铁然.语音信号处理[M].北京：清华大学出版社，2004.
[9] 易克初.田斌.付强.语音信号处理[M].北京：国防工业出版社，2000.
[10] 周辉.董正宏.数字信号处理基础及MATLAB实现[M].北京：北京希望电子 出版社，2006.
[11] 邹理和.《语音信号处理》[M].北京：国防工业出版社，1985.