matlab多窗谱估计的语音增强代码

MATLAB是一款功能强大的编程语言和开发环境，常用于信号处理、图像处理和数据分析等领域。其多窗谱估计算法可以用于语音增强，提高语音信号的质量。

语音信号通常受到噪声、失真等干扰，为了降低这些干扰，可以采用多窗谱估计算法对输入语音信号进行处理。该算法将输入语音信号分成多个帧，每个帧的采样点数量相同，然后对每个帧应用短时傅里叶变换得到该帧的频谱。

得到每个帧的频谱后，可以按照一定规则将每个帧的频谱加权平均，以得到整个语音信号的频谱，进而得到语音信号增强后的结果。

下面是一段MATLAB多窗谱估计的语音增强代码示例：

[y,fs]=audioread('noisy-speech.wav'); %读取语音文件
windowLen=320;  %窗长
overlapLen=160; %重叠长度
nfft=512; %傅里叶变换点数
w=hann(windowLen); %窗函数
f=(0:nfft/2-1)/nfft*fs/1000; %频率轴
EnhancedSpeech=zeros(length(y),1); %初始化增强后语音信号
for startIndex=1:windowLen-overlapLen:length(y)-windowLen
  endIndex=startIndex+windowLen-1;
  frame=y(startIndex:endIndex).*w; %加窗
  spec=abs(fft(frame,nfft)); %短时傅里叶变换
  pow=spec.^2/nfft; %功率谱
  avgPow=mean(pow); %平均功率
  if avgPow>0
    smoothpow=ones(size(pow)); 
    for iter=1:3 %迭代3次
      smoothpow(2:end-1)=mean([pow(1:end-2) pow(2:end-1) pow(3:end)],2); %平滑谱
      pow=pow.*smoothpow./repmat(avgPow./(smoothpow*avgPow),[1 nfft/2]); %估计噪声功率谱
    end
    specMat=repmat(pow,[1 2]).*spec; %应用估计的噪声功率谱
    enhancedSpecMat=wienerFilter(specMat); %维纳滤波
    enhancedFrame=real(ifft(enhancedSpecMat(:,1:nfft/2),nfft)); %逆傅里叶变换
    enhancedFrame=enhancedFrame(1:end-overlapLen); %去除重叠部分
    EnhancedSpeech(startIndex:startIndex+windowLen-1)=...
            EnhancedSpeech(startIndex:startIndex+windowLen-1)+...
            enhancedFrame.*w; %重叠相加
  end
end
soundsc(EnhancedSpeech,fs); %播放增强后语音信号

该代码使用了汉宁窗进行加窗处理，并通过迭代求解噪声功率谱估计值，然后应用维纳滤波算法对每个帧的频谱进行增强。最后，将增强后的帧重叠相加，得到整个语音信号的增强效果。