请用matlab写一个实现小波分析的案例程序，测试信号为一段语音信号

以下是一个基于小波分析的语音信号处理示例程序，使用MATLAB实现。在本示例中，我们将使用小波分析技术来分析语音信号，以确定其频率和幅度特征。

% 读取语音信号
[x, Fs] = audioread('speech.wav');

% 小波分析参数设置
wname = 'db4'; %小波函数
level = 5; %分解层数
mode = 'per'; %边界模式

% 小波分析
[c, l] = wavedec(x, level, wname);

% 阈值设定
thr = 0.4; %阈值大小
sorh = 's'; %阈值类型，软阈值

% 消噪处理
[cD, cD_details] = detcoef(c, l, level);
thrC = wthcoef('t', cD, thr, sorh);
cD_thr = wthresh(cD, sorh, thr);
cD_thr(cD == 0) = 0;
cD = cD_thr;

% 合成信号
c_new = [c(1:l(1)), cD'];
x_new = waverec(c_new, l, wname);

% 音频数据可视化
subplot(2,1,1);
plot(x); title('原始语音信号');
subplot(2,1,2);
plot(x_new); title('小波分析重构信号');

在本示例中，我们首先读取了一个名为“speech.wav”的语音信号。然后，我们设置了小波分析的参数，包括小波函数、分解层数和边界模式。接下来，我们使用`wavedec`函数对语音信号进行小波分解，并使用设定的阈值进行消噪处理。最后，我们使用`waverec`函数合成信号，并将原始信号和重构信号进行可视化比较。

请注意，本示例中的参数设置和阈值大小是针对本特定的语音信号而言的。在实际应用中，您需要根据具体情况进行调整。