维纳滤波法语音去噪matlab代码

以下是使用维纳滤波法进行语音去噪的Matlab代码：

% 读入原始语音信号
[original, fs] = audioread('original.wav');

% 读入受噪声污染的语音信号
[noisy, fs] = audioread('noisy.wav');

% 设定帧长和帧移
frame_length = 0.025; % 25毫秒
frame_shift = 0.01; % 10毫秒

% 计算帧长和帧移的采样点数
frame_length_sample = round(frame_length * fs);
frame_shift_sample = round(frame_shift * fs);

% 将语音信号分帧
original_frames = enframe(original, frame_length_sample, frame_shift_sample);
noisy_frames = enframe(noisy, frame_length_sample, frame_shift_sample);

% 计算每一帧的功率谱密度（PSD）
original_psd = pwelch(original_frames, [], [], [], fs);
noisy_psd = pwelch(noisy_frames, [], [], [], fs);

% 计算每一帧的信噪比（SNR）
snr = original_psd ./ noisy_psd;

% 设定维纳滤波法中的噪声功率谱密度估计值
noise_psd_estimate = mean(noisy_psd ./ snr);

% 对每一帧进行维纳滤波
filtered_frames = zeros(size(noisy_frames));
for i = 1:size(noisy_frames, 1)
    filtered_frames(i, :) = wiener(noisy_frames(i, :), [1 noise_psd_estimate ./ original_psd(i, :)]);
end

% 合并所有帧并进行重叠相加
filtered = overlapadd(filtered_frames, frame_shift_sample);

% 播放去噪后的语音信号
soundsc(filtered, fs);

% 将去噪后的语音信号保存为wav文件
audiowrite('filtered.wav', filtered, fs);

以上代码中，我们使用`audioread`函数读入原始语音信号和受噪声污染的语音信号。然后，我们设定帧长和帧移，并使用`enframe`函数将语音信号分帧。接着，我们计算每一帧的功率谱密度（PSD）和信噪比（SNR），并根据维纳滤波法的原理，计算噪声功率谱密度估计值。最后，我们对每一帧进行维纳滤波，并将所有帧合并并进行重叠相加，得到去噪后的语音信号。