MATLAB 基于 GUI窗函数法设计FIR数字滤波器 语音信号处理等多个
最近在捣鼓语音降噪的小项目，发现窗函数法设计FIR滤波器真是既经典又实用的路子。刚好用MATLAB的GUI搞了个可视化工具，鼠标点点就能实时听到滤波效果，特别适合我这种懒人程序员。
先甩个界面截图（假装有图）。左边是原始语音的时域波形和频谱，右边是处理后的效果。中间几个滑动条用来调截止频率，下拉菜单选窗函数类型，还有个醒目的红色播放按钮——这玩意儿花了我两晚上才调通回调函数。
核心代码其实就十几行，关键在fir1这个函数。比如要搞个低通滤波器，阶数选64，截止频率0.3π（归一化后的）：
order = 64; fc = 0.3; b = fir1(order, fc, 'low', hamming(order+1));这里hamming窗算是中庸之选，比矩形窗的旁瓣衰减好，又不像布莱克曼窗那样主瓣太宽。实际做语音处理时发现，窗类型选不好，要么高频没滤干净带着电流声，要么人声发闷像蒙着被子说话。
设计完滤波器总要看看频响曲线，这时候用freqz函数出图超方便：
[h,f] = freqz(b,1,512,fs); axes(handles.axes_filter); plot(f,20*log10(abs(h))); grid on;有个坑要注意——当采样率是16kHz时，横坐标自动换算成实际频率，比直接显示归一化频率直观多了。之前没设采样率参数，显示0到π的频率范围，甲方看了直摇头说看不懂。
处理语音信号时最带感的还是实时播放对比：
function PlayButton_Callback(~, ~) [y,fs] = audioread('noisy_voice.wav'); y_filtered = filter(b,1,y); sound(y_filtered,fs); end第一次跑通这功能时，带着耳机突然放出清晰人声的瞬间，鸡皮疙瘩都起来了。不过filter函数会有初始延迟，后来换用filtfilt做零相位滤波，代价是计算量翻倍。
MATLAB 基于 GUI窗函数法设计FIR数字滤波器 语音信号处理等多个
说到实际效果，有段加着白噪音的语音，原始信噪比只有15dB。用汉宁窗设计的80阶滤波器处理完，频谱上看2000Hz以上的噪声明显被削了：
% 频谱对比 subplot(2,1,1); spectrogram(y, 256, 250, 256, fs, 'yaxis'); subplot(2,1,2); spectrogram(y_filtered, 256, 250, 256, fs, 'yaxis');不过碰到突发性噪声还是跪，果然FIR滤波器不是万能的。后来在GUI里加了级联多个滤波器的功能，能组合成带阻滤波器来处理特定频段的干扰。
调试时发现个有趣现象：当把阶数拉到256，虽然滤波器的过渡带变得超窄，但点击播放按钮后要等两三秒才有声音——实时处理时这延迟根本没法用。最后在阶数和性能之间取了个平衡，发现128阶配合凯塞窗（β=6）时性价比最高。
完整代码里最复杂的部分是参数联动更新。比如改窗函数类型时，得动态更新当前滤波器的幅频响应曲线：
function WinTypePopup_Callback(hObject, ~) win_type = list{wObject.Value}; update_filter_response(); end这比写纯脚本麻烦，但换来的是交互体验的提升。后来还加了保存系数功能，能把设计好的滤波器系数导出成C头文件，方便移植到嵌入式设备。
折腾下来最大的收获是：理论书上的阻带衰减指标，真到处理实际语音时，得结合人耳听觉特性调整。有次严格按照-50dB的指标设计，结果听感反而不如-40dB的自然，可能因为过度滤波把某些谐波成分削没了。
（注：文中涉及的代码片段需要配合GUI控件使用，完整实现建议参考MATLAB的GUIDE教程。滤波器参数需根据实际语音特征调整，别直接照搬数值哈~）
