1. Introducción
Mejora del habla basada en el filtro de parada de banda matlab iir
En segundo lugar, el código fuente
%% P2_2_1 语音信号采样，画出时域和频域的图
[y,fs] = audioread('myname.wav');% y为采样数据；fs为采样频率
sound(y,fs); % 播放语言信号myname
N = length(y); % 信号的长度
t = (0:N-1)/fs; % 时域范围
figure(1);subplot(211);plot(t,y); title('音频时域图');%音频信号时域图
xlabel('Time');ylabel('Amplitude');
Y = fft(y,N); % FFT分析频谱
df = fs/length(Y); % 计算谱线间隔
f = 0:df:(fs/2-df); % 频谱范围，截取前半段（抽样频率高于最大频率的2倍）
Yf = abs(Y); % 幅度响应
Yf = Yf(1:length(Yf)/2);% 由于幅度响应是偶函数，所以截取一半
% 画图
figure(1);
subplot(212);axis([0,fs/5,0,5000]);plot(f,Yf);title('音频频谱图');
%% P2_2_2 加入噪声之后的时域和频域图
y = y(:,1); y = y';
nt = randn(1,length(y)); % 生成高斯噪声
%设计BPF得到4KHZ到5KHZ的噪音
fp1 = 4000;fp2 = 5000; % BPF指标
WP1 = 2*pi*fp1/fs;WP2 = 2*pi*fp2/fs;% 将模拟指标转换为数字指标
wn1 = [WP1 WP2];
b = fir1(34,wn1,'bandpass');
yn = filter(b,1,nt); % 噪声的信号
s = y+yn; % 将带限噪音和原来的音频混合
%sound(s,fs);
S = fft(s,N);
Sf = abs(S); % 幅度
DF = fs/length(S); % 计算谱线间隔
f = 0:DF:(fs/2-DF); % 频谱范围，截取前半段（抽样频率高于最大频率的2倍）
Sf = Sf(1:length(Sf)/2); % 由于幅度响应是偶函数，所以截取一半
% 画图
figure(2);
subplot(211);plot(t,s); title('加入噪声的音频时域图');
xlabel('Time');ylabel('Amplitude');grid on;
subplot(212);axis([0,fs/5,0,10000]);plot(f,Sf);title('加入噪声的音频频谱图');
xlabel('Frequency');ylabel('Amplitude');grid on;
%% P2_2_3 设计滤波器,并滤波
%设计带阻滤波器滤除噪声
FP1 = 3500;FS1 = 3600;FP2 = 5600;FS2 = 5500;
rp2 = 1;rs2 = 40;
FP = [FP1 FP2];FS = [FS1 FS2];
wp = 2*pi*FP/fs; % 将模拟指标转换为数字指标
ws = 2*pi*FS/fs; % 用切比雪夫IIR滤波器
[n,wn] = cheb1ord(wp,ws,rp2,rs2); % 滤波器的最小阶数为n，wn为系统频带
[bz,az] = cheby1(n,rp2,wp,'stop');
sound(yfilt,fs); % 播放滤波后的语音信号
Yfil = abs(fft(yfilt,N));
Yf = Yfil(1:length(Yfil)/2);
Tres, resultados en ejecución
Cuatro, comentarios
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[Adquisición de voz] basada en la colección de señales de voz de la GUI de matlab [incluido el código fuente 291 de Matlab]
[Modulación de voz] basada en la modulación de amplitud de voz de la GUI de matlab [incluido el código fuente 292 de Matlab]
[Síntesis de voz] basada en la voz de la GUI de matlab síntesis [incluida la edición 293 del código fuente de Matlab]
[Cifrado de voz] Cifrado y descifrado de la señal de voz basado en la GUI de matlab [Con el código fuente 295 de Matlab]
[Mejora del habla] Mejora de la voz basada en la transformación de ondas de Matlab [Código fuente 296 de Matlab]
[Reconocimiento de voz] Basado en el reconocimiento de la frecuencia base de voz de la GUI de Matlab [Incluye el código fuente 294 de Matlab]
[Mejora del habla] Mejora de la voz basada en el filtrado Wiener de la GUI de Matlab [Incluye el código fuente 298 de Matlab]
[Procesamiento de voz] Procesamiento de la señal de voz GUI de Matlab [Incluye el código fuente 299 de Matlab]
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[Codificación de voz] basada en la codificación y decodificación de Matlab LPC [incluido el código fuente de Matlab 554]
[Codificación de voz] basada en la codificación y decodificación de Matlab PCM [incluido el código de fuente de Matlab 555]
[Análisis de voz] Basado en el análisis de cepstrum de Matlab y el cálculo del coeficiente de MFCC [ incluido el código fuente 556 de Matlab]
[Análisis de voz] basado en la comparación del coeficiente de predicción lineal de Matlab [incluido el código fuente 557 de Matlab]
[análisis de voz] basado en el análisis de dominio de frecuencia de tiempo corto de voz de Matlab [incluido el código fuente 558 de Matlab]
[análisis de voz] basado en el análisis de dominio de tiempo a corto plazo de voz de matlab [incluido el problema 559 del código fuente de Matlab]
[análisis de voz] basado en la conversión de pares de espectro de línea de voz de matlab [incluido el código fuente 560 de Matlab]
[síntesis de voz] encuadre y restauración de señal basado en superposición proporcional de matlab y Además [incluido el código fuente de Matlab 561]
[Síntesis de voz] Síntesis de voz basada en la detección de formantes de predicción lineal de Matlab y los parámetros de tono [con el código fuente de Matlab 562]
[síntesis de voz] basada en los coeficientes de predicción lineal de Matlab y los parámetros de tono [con el código de fuente de Matlab 563 ]
[síntesis de voz] basado en la predicción lineal de Matlab Coeficiente y error de predicción síntesis de voz [Incluir el código fuente de Matlab 564]
[Síntesis de voz] Cambio de velocidad de la señal de voz basada en Matlab [Incluir el código fuente de Matlab 565]
[Síntesis de voz] Basado en la señal de voz de Matlab cambio de tono [Incluir código fuente de Matlab 566]
[Síntesis de voz] encuadre y restauración de señal basado en el método de almacenamiento de superposición de Matlab [incluido el código fuente de Matlab 567]
[Síntesis de voz] encuadre y restauración de señal basado en el método de adición de superposición de Matlab [incluido el código de fuente de Matlab 568]
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[eliminación de ruido de voz] Basado en el algoritmo de filtro de Wiener básico de matlab eliminación de ruido de voz [incluido el código fuente 570 de Matlab]
[Eliminación de ruido de voz] Basado en eliminación de ruido de voz de sustracción espectral de matlab [Incluir código fuente de Matlab 571]
[ Eliminación de ruido de voz] Algoritmo de filtro Wiener basado en SNR anterior de Matlab [Incluir código fuente 572 de Matlab]
[Reconocimiento de voz] Reconocimiento de voz de palabras aisladas basado en deformación de tiempo dinámica (DTW) de Matlab [Incluye código fuente 573 de Matlab]
[Reconocimiento de voz] Modelo de mezcla gaussiana de Matlab (GMM) Reconocimiento de hablante basado en Matlab [Incluye código fuente 574 de Matlab]
[Reconocimiento de voz] Reconocimiento de hablante basado en cuantización vectorial Matlab (VQ) [Código fuente Matlab 575 Problema]
[Reconocimiento de voz] Reconocimiento de voz de palabras aisladas basado en Matlab Hidden Markov Model (HMM) [Incluir código fuente 576 de Matlab]
[Ocultación de voz] Basado en ocultación de información de voz LSB de matlab [Incluir código fuente 577 de Matlab]
[Reconocimiento de voz] Basado en monitoreo de sueño de ondas cerebrales de Matlab [incluido código fuente 595 de Matlab]
[Reconocimiento de voz] basado en GUI de matlab sistema de control de acceso de reconocimiento de voz inteligente [incluido el código fuente 596 de Matlab]
[Reconocimiento de voz] monitoreo del sueño por etapas de señal EEG de matlab SVM [incluido el código fuente de Matlab 611 Issue]
[Reconocimiento de voz] Reconocimiento de especies en chino e inglés basado en la combinación de características mfcc y lpc y SVM clasificación [incluida la edición 612 del código fuente de Matlab]