Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算
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很强大~~~受益匪浅
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xuexileshouyifeiqian
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宋老师您好，刚看到您编写的《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》对噪声叠加到信号这两个程序有做了修改，然后运行了Pr_5_3_1 这个程序，然后想着能从听觉上感受到加入不同信噪比白噪声之间的差异可能会比较直观点。可我比较笨，只懂得 &sound(x,fs);& &%话音回放&这个语句，所以想请教如何添加sound函数能听到不同信噪比白噪声的语音信号咧（蓝天白云）
叙述比较啰嗦，请见谅~
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觉得应该是Pn=sum(sum((In-I).^2));%noise power
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非常感谢！
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我想请教一下如何给一段语音加入办公室噪声、工厂噪声？
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方法都是正确的方法。
不过，采用这些方法得到的SNR，是不是我们期望的信号功率与信号带内噪声功率之比呢？ ...
您好，对您的观点表示非常赞同，最近也碰到这个问题，请问有什么解决方案吗，就是把噪声只加到信号的有效带宽内？
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楼主，想请问下，如果想在信号的有效带宽内添加噪声，有办法吗？就像2楼说的，这样添加的噪声不是实际应用中期望的信号功率与信号带宽内的噪声功率之比~这样仿真的情况就不够实际了
还望楼主赐教~
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您好，对您的观点表示非常赞同，最近也碰到这个问题，请问有什么解决方案吗，就是把噪声只加到信号的有效 ...
解决办法其实很简单：先设定总噪声功率和采样率，用总功率除以采样率，实际上就是我们仿真设定的总的分析带宽内的噪声功率谱密度，然后根据你期望的信号带宽乘以这个密度，就得到了给定信号带宽内的噪声功率，实际信噪比就可以得到了:D
这个问题很基础，可是很少看到有人这样考虑，当年也是比较困惑。
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基于matlab语音信号处理
基于MATLAB语音信号处理?班 学 学级 ： 生 ： 号 ：???指导老师：提纲? 第一章 绪论 ? 第二章 语音信号的采集 ? 第三章 滤波器的设计 ? 第四章 实验结果分析 ? 第五章 GUI界面设计 ? 总结 ? 展望 ? 致谢设计的主要工作本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号 的特征、采集与分析方法，并通过手机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后对于声音中的噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化以及介绍语音信号的特点与采集 ，仿真主要是对语音信号进行时域、频域上的分析，率谱，是 对语音信号的综合和分析，包括语音信号的调制和滤波。系统的背景及意义选题背景随着计算机技术和信息技术的发展，语音交互已经成为 人机交互的必要手段，而语音信号的采集和处理是人 机交互的前提和基础，在各个领域都有广泛的应用。意义Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用 软件，它的功能函数可以快捷而又方便地完成语音信 号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加 便捷。?第一章绪论语音是人类获取信息的重要来源和 利用信息的重要手段。噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度，而且还将 导致系统性能的急剧恶化，严重时使整个系统无法正常工作。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现， 综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、 频域分析和滤波。?第二章语音信号的采集语音信号的时l分析：在MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语 音信号进行采样，记住采样频率和采样点数，Wavread函数调用格式第三章 滤波器的设计1 IIR数字滤波器设计特沃兹低通滤波器巴特沃兹高通滤波器巴特沃兹带通滤波2.通过滤波器的频域对比图高通滤波器的频域对 比图低通滤波器的频域对比 图带通滤波器的频域对 比图第四章 实验结果分析第五章 GUI界面设计GUI编辑界面总结论文对语音信号处理作了详细的介绍，采用图像分析和处 理技术实现对语音信号的处理的基本功能，设计圆满的完成了对语音信号的读取与打开；较好的完成了对语音信号的频谱分析，通过fft变换，得出了语音信号的频谱图；在滤波这一 块，课题主要是从数字滤波器入手来设计滤波器，基本实现了 滤波，完成了各种滤波器的滤波效果比较，与课题的要求十分 相符。展望1.由于论文程序只能进行简单的语音信号处理，功能比较单一， 不能进行复杂的信号处理，并且操作简单，对于较大物理内 存的语音信号不能进行处理。2.编写程序这块，发现自己还是存在很大的不足，但是在高老师 的指导下还是慢慢的完成的本设计，自己在以后的工作学习 中，需要不断的学习与进步。致谢首先感谢我的指导老师赵老师，感谢高老师这段时 间对我的指导与批评，让我认识到自己很多的不足。感谢机电系三年来对我的教导。其次我还要感谢各位老师在百忙中抽出时间对本设计审阅 以及评议。 最后衷心的感谢各位老师参加本人的论文答辩，谢谢！欢迎各位老师对本论文批评指正。谢谢！
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当前位置：&>>&&>>&&>>&语音降噪系统设计和实现
　　摘& 要： 针对语音通信中不可避免要受到各种噪声的影响，致使通信质量下降的问题，采用DSP TMS320C5509和语音采集芯片搭建了语音降噪系统，实现了基于谱相减技术的实时系统来消除环境噪声。通过DSP开发板对信号进行采集与降噪实验，结果表明该系统具有较好的降噪效果，能有效地提高系统的信噪比。
　　在现实的语音通信中会不可避免地受到来自环境中的背景噪声影响，致使通信质量严重下降，甚至听不清楚对方讲话的内容，因此对带噪语音信号进行降噪已经成为语音通信中的一个非常迫切的课题。本文所介绍的语音降噪系统能够有效地实现数字降噪功能，由于降噪处理时不但要进行信号的采集与回放，还要进行降噪算法的实时处理，采用具有高速实时处理能力的DSP 进行处理，能够满足日常生活中语音通信中的降噪要求。
　　1 降噪系统设计
　　降噪系统主要用来降低录音或放音的噪声。在70年代就已经广泛地用于家用录音机中，那时我们常常发现许多录音机和原声音乐磁带上标有的符号，其意思就是表示该机具有杜比降噪功能，该磁带则是采用杜比降噪方式录制的。当然，这种录音磁带只有在带有杜比降噪系统的录音机中放音才能获得满意的降噪效果。
　　1.1 硬件系统结构图
　　本系统采用TI公司的TMS320VC5509芯片进行信号处理和谱相减算法的处理，语音降噪系统如图1所示。系统采用12 MHz的为DSP提供时钟，DSP内部工作时钟采用PLL方式设置成16倍频，使DSP的内部时钟达到192 MHz。语音采集与回放模块采用TLV320语音编解码芯片。供电模块采用，分别提供DSP芯片所需的1.6 V内核电压和3.3 V的I/O电压。
　　1.2 主要电路原理分析
　　图2为5509DSP与TLV320AIC23的接口原理图。
　　音频Codec芯片TLV320AIC23通过外围器件对其内部寄存器进行编程配置，使用灵活，其配置接口支持SPI总线接口和I2C总线接口，& 数据传输格式支持右判断模式、左判断模式、I2S 模式和DSP模式4种方式，其中TI 模式专门针对TI DSP设计[2，3]。C5509的多通道缓冲串口MCBSP可以配置为SPI总线接口，其串行数据传输格式与TLV320AIC23的DSP模式兼容，此外，这两款芯片的I/O电压兼容，从而使得C5509与TLV320AIC23可以无缝连接，系统设计简单。
　　TLV320AIC23的数字音频接口采用DSP模式，将TLV320AIC23配置为主设备。与DSP的McBSP0无缝连接，将其作为双向的数据收发通道。输入输出的帧同步信号LRCIN、LRCOUT分别接McBSP串口的FSX0与FSR0,时钟信号BCLK与McBSP的串口输出时钟CLKX0相连，同时通过CLKX0驱动输入串行时钟CLKR0,以保证串口数据收发的一致与同步。SCL和SDI分别是 TLV320AIC23的控制端口和数据输入端，分别和C5509的I2C模块端口 SCL和 SDA 相连。
　　1.3 音频信号的采集与回放
　　音频信号是（）带有语音、音乐和音效的有规律的声波的频率、幅度变化信息载体。 根据声波的特征，可把音频信息分类为规则音频和不规则声音。其中规则音频又可以分为语音、音乐和音效。规则音频是一种连续变化的模拟信号，可用一条连续的曲线来表示，称为声波。声音的三个要素是音调、音强和音色。声波或正弦波有三个重要参数：频率 ω0、幅度A n 和相位ψn ，这也就决定了音频信号的特征。
　　此系统中采用MICPHONE采集语音信号，把采集的语音信号经过模数变换，进入DSP后再经过滤波存储到DSP的片内存储空间。然后调用谱相减算法降噪软件进行降噪处理，得到新的处理后的数据再经过数模变换，放大后从耳机输出。
　　通过MIC采集的语音信号通过TLV320AIC23语音编解码芯片对语音进行模数转换。TLV320AIC23是一个高性能的多媒体数字信号编解码器，该模块具有模数、数模转换器，使用了高效的 Multibit sigma-delta 和过采样数字插补滤波技术，支持 16、20、24 和 32位格式从8 kHz~96 kHz采样频率的音频信号的采集与回放，并具有较高的信噪比（SNR）和较低的能耗。利用多通道缓冲串口McBSP（multiply―channel buffer interferce）与DSP通信。把通过TLV320AIC23模数转换后的数据通过McBSP1传送给DSP进行降噪处理，处理后的数据经过数模转化后传送到耳机输出。
　　电台等由于其自办频道的广告、新闻、广播剧、歌曲和转播节目等音频信号电平大小不一，导致节目播出时，音频信号忽大忽小，严重影响用户的收听效果。在转播时，由于传输距离等原因，在信号的输出端也存在信号大小不一的现象。过去，对大音频信号采用限幅方式，即对大信号进行限幅输出，小信号不予处理。这样，仍然存在音频信号过小时，用户自行调节音量，也会影响用户的收听效果。随着技术，计算机技术和通信技术的迅猛发展，数字信号处理技术已广泛地深入到人们生活等各个领域。其中语音处理是数字信号处理最活跃的研究方向之一，在IP电话和多媒体通信中得到广泛应用。语音处理可采用通用音频信号
　　数字信号处理器DSP和现场可编程门阵列（FPGA） 实现，其中DSP实现方法具有实现简便、程序可移植行强、处理速度快等优点，特别是TI公司TMS320C54X系列在音频处理方面有很好的性价比，能够解决复杂的算法设计和满足系统的实时性要求，在许多领域得到广泛应用。在DSP的基础上对音频信号做AGC算法处理可以使输出电平保持在一定范围内，能够解决不同节目音频不均衡等问题。
　　AIC23通过数字音频口与DSP的McBSP0完成数据的通信，DSP做主机，AIC23做从机。主机提供发送时钟信号BCLKX0和发送帧同步信号BFSX0。在这种工作方式下，接收时种信号BCLKR0和接收帧同步信号BFSR0实际上都是由主机提供的。图1是AIC23与VC5402的接口连接。
　　AIC23的数字音频接口支持S（通用音顿格式）模式，也支持DSP模式（专与TIDSP连接模式），在此采用DSP模式。DSP模式工作时，它的帧宽度可以为一个bit长。图2是音频信号采集的具体电路图。
　　电路的设计和布线是信号采集过程中一个很重要的环节，它的效果直接关系到后期信号处理的质量。对于DSP达类高速器件，外部晶体经过内部的PLL倍频以后可达上百兆。这就要求信号线走等长线和绘制多层电路板来消除电磁干扰和信号的反射。在两层板的前提下，可以采取顶层与底层走交叉线、尽量加宽和地线的宽度、线成"树杈型"、模拟区和数字区分开等原则，可以达到比较好的效果。
　　2 系统算法与软件设计
　　2.1 谱相减算法[4，5]
　　目前降噪算法具有代表性的有自相关算法、自适应噪声滤波法、短时谱幅度估计法、谱相减算法、小波变换等。谱相减算法因具有运算量小、容易实时实现、增强效果好等特点，是目前在降噪系统中最常用的算法之一。
　　谱相减算法的基本原理是在频域将噪声的频谱分量从带噪语音信号的频谱中减去。谱减的提出前提是假设语音信号与加性噪声相互独立，它假设噪声是统计平稳的，即有语音期间噪声振幅谱的期望值与无语音间隙噪声的振幅谱的期望值相等，用无语音期间测得的噪声频谱的估计值取代有语音期间的噪声频谱，与含有噪音的语音频谱相减，即可得到语音频谱估计值。假设带噪语音的模型表达式如式（1）：
　　其中sm（n）表示纯净的语音，dm（n）表示噪声，ym（n）表示带噪语音。其中m=0，1，2，…，M-1;n=0,1,2，…，N-1;M、N分别表示一段语音中包含的帧数和每帧信号的长度。
　　在实际中由于语音信号是不平稳的，但是具有短时平稳性，因此计算时通常要加窗处理。设Yk、Sk、dk分别表示带噪语音，纯净语音和噪声的傅里叶系数。对（1）式进行傅里叶变换，由于假设的语音与噪音是不相关的，可得式（2），即
　　谱相减算法原理图如图3所示。
　　2.2 系统软件设计
　　在本系统的软件设计中，软件系统主要包括主程序、中断服务程序、中断向量表和链接命令文件，其中最重要的是主程序和中断服务程序，中断服务程序主要功能是实现数据采集与数据更新。
　　系统主函数是程序执行的入口并完成需要的初始化工作。主函数中主要包括对时钟、多通道缓冲串口McBSP1以及对AIC23的初始化配置。接着启动串口进行正常工作，最后进行谱相减法降噪算法处理，输出降噪后的语音信号。
　　在该系统中，音频信号通过MIC被采集，然后经过TLV320AIC23语音编解码模块，把采集的语音信号进行信号保持、采样、量化后转换成数字信号，转换成的数字语音信号以中断方式被DSP读取，通过DSP的多通道缓冲串口McBSP1以数据帧的方式把数据存储到片上缓冲区里。软件处理流程结构如图4所示。
　　CPU在相应接收中断服务程序后，在服务程序中将128个采样值拷贝到处理缓冲区中等待处理，实现缓冲区的数据转换，然后置1使程序进入主程序中进行降噪处理。
　　本系统中实时设计中的关键技术有加窗处理、帧间重叠、帧移位、快速傅里叶变换（FFT）、快速傅里叶反变换、定点数与浮点数的转化。在进行FFT变换的时候必然会产生大量的数据，所以在对数据进行读取与存储时不可避免地要造成流水线冲突，为了解决这样的问题，可以在产生流水线冲突的两条指令间加上三个NOP指令[6，7]。
　　通过谱相减算法在DSP开发板上搭建的语音降噪系统中进行降噪实验，实验结果表明，本系统能够有效地降低环境噪声对语音的影响，能够有效地提高信噪比，改善语音通信质量，达到降低语音通信中的背景噪声的目的。&&来源:
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