1. 研究目的与意义
人们在语音通信的过程中将会不可避免的会受到来自周围环境的干扰，例如传输媒介引入的噪声，通信设备内部的电噪声，乃至其它讲话的语音等。
由于这些干扰噪声的存在，接受者接收到的语音将已不是原始的纯净语音信号，而是受噪声烦扰污染的带噪语音信号。
例如，安装在汽车、飞机或舰船上的电话，街道、机场上的公用电话，战场上的电台，常常受到很强的背景噪声的干扰，严重影响了通话质量；又如室内会议电话的交混回响随同语音广播到每个会议的地点，影响收听效果；再如，深海潜水员在给氧气面罩内讲话引起的失真，语言障碍的残疾人的语音失真，有历史价值的旧唱片，旧录音带的噪声和失真等，都是语音信号受到噪声干扰的例子。
2. 国内外研究现状分析
20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换（fft）等是语音信号数字处理的理论和技术基础。
随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术（lpc），并已成为语音信号处理最强有力的工具，广泛应用于语音信号的分析、合成及各个应用领域，以及用于输入语音与参考样本之间，时间匹配的动态规划方法；80年代初一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术矢量量化（vq）应用于语音信号处理中；而已隐马尔可夫模型（hmm）描述语音信号过程的产生是80年代语音信号处理技术的重大发展，目前hmm已构成了现代语音信号识别研究的重要基石。
近年来人工神经网络(ann)的研究取得了迅速的发展，语音信号处理的各项课题是促进其发展的重要动力之一，他的各项成果也体现在语音信号处理的各项技术之中。
3. 研究的基本内容与计划
内容：（1）录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样（注意设置采样频率）；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；根据如下指标设计fir滤波器。
低通fp=1000hz, fs=1200hz，αp=1db, αs=30db；高通fs=4800hz, fp=5000hz，αp=3db, αs=15db；带通,通带范围1200~3000hz,阻带下截止频率1000hz,阻带上截止频率3200hz,通带最大衰减3db,阻带内最小衰减18db。
将采集的语音信号经过设计得到的低通，高通，带通进行滤波，画出滤波后的信号时域波形和频谱，并对滤波前后信号进行对比，分析信号变化；回放滤波后的语音信号，感觉滤波前后声音变化。
4. 研究创新点
本次研究是基于matlab设计的。
（1）用双线性变换法设计iir滤波器。
在matlab中，双线性z变换可以通过bilinear函数实现，其调用格式为：[bz，az]＝bilinear(b，a，fs)；其中b，a为模拟滤波器传递函数g(s)的分子分母多项式的系数向量，而bz，az为数字滤波器的传递函数h(z)的分子分母多项式的系数向量。
