基于小波变换的语音增强的matlab代码显示语音波形和语谱图

以下是基于小波变换的语音增强的Matlab代码示例，同时显示语音波形和语谱图：

% 加载语音信号
[x, fs] = audioread('test.wav');

% 显示原始语音波形
subplot(2, 2, 1);
plot(x);
title('原始语音波形');

% 显示原始语音语谱图
subplot(2, 2, 2);
spectrogram(x, 256, 250, [], fs, 'yaxis');
title('原始语音语谱图');

% 进行小波变换
[c, l] = wavedec(x, 5, 'db4');

% 计算小波系数的能量分布情况
energy = cumsum(c.^2);

% 选取适当的阈值进行去噪处理
threshold = 0.1 * energy(end);
c(energy < threshold) = 0;

% 进行小波反变换
y = waverec(c, l, 'db4');

% 显示增强后的语音波形
subplot(2, 2, 3);
plot(y);
title('增强后的语音波形');

% 显示增强后的语音语谱图
subplot(2, 2, 4);
spectrogram(y, 256, 250, [], fs, 'yaxis');
title('增强后的语音语谱图');

运行上述代码后，会显示出原始语音的波形和语谱图，以及经过小波变换去噪后的增强语音的波形和语谱图。可以通过比较两者的差异，来评估小波变换的语音增强效果。

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基于小波变换的语音增强的matlab代码显示原始语音波形，加噪语音波形，和增强后的语音波形

以下是一个基于小波变换的语音增强的 Matlab 代码示例，其中包括原始语音波形、加噪语音波形和增强后的语音波形的显示。

% 读取原始语音文件
[x, fs] = audioread('original.wav');

% 加入噪声
snr = 10; % 信噪比为10dB
noise = randn(size(x));
noise = noise / norm(noise) * norm(x) / (10^(snr/20));
y = x + noise;

% 小波分解
n = 5; % 小波分解层数
wname = 'db4'; % 小波基
[C, L] = wavedec(y, n, wname);

% 阈值处理
alpha = 3; % 阈值系数
thr = alpha * wthcoef('heursure', C, L); % 选用Heursure阈值
S = wthresh(C, 'h', thr);

% 小波重构
x_den = waverec(S, L, wname);

% 显示原始语音波形、加噪语音波形和增强后的语音波形
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(x); title('原始语音波形');
subplot(3, 1, 2);
plot(y); title('加噪语音波形');
subplot(3, 1, 3);
plot(x_den); title('增强后的语音波形');

% 显示语谱图
figure;
spectrogram(x_den, 256, 250, [], fs, 'yaxis');
title('增强后的语音语谱图');

在上述代码中，我们首先读取了原始语音文件 `original.wav`，然后随机生成了一段与原始语音大小相同的噪声，并将其与原始语音相加，得到加噪语音波形 `y`。接着，我们对加噪语音进行了小波分解，并使用 Heursure 阈值进行阈值处理，得到系数矩阵 `S`。最后，我们使用小波重构得到了增强后的语音波形 `x_den`，并将其与原始语音波形和加噪语音波形一起显示出来，以便于比较。同时，我们还使用 `spectrogram` 函数绘制了增强后的语音的语谱图。

Matlab小波变换实现语音增强显示波形与语谱图

在MATLAB中，我们可以使用Wavelet Toolbox实现小波变换，进而实现语音增强并显示波形和语谱图。具体步骤如下：

1. 读取语音信号并进行小波分解。

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

% 小波分解
[c, l] = wavedec(y, 5, 'db4');

2. 对每个子带信号进行阈值处理，并合成增强后的语音信号。

% 对每个子带信号进行阈值处理
for i = 1:length(l)
    c(l(i)+1:l(i+1)) = wthresh(c(l(i)+1:l(i+1)), 'h', std(c(l(i)+1:l(i+1)))*3);
end

% 合成增强后的语音信号
y_enhanced = waverec(c, l, 'db4');

3. 使用MATLAB自带的plot函数显示波形和语谱图。

% 显示原始波形
subplot(2, 1, 1);
plot(y);
title('Original waveform');

% 显示增强后的波形
subplot(2, 1, 2);
plot(y_enhanced);
title('Enhanced waveform');

% 显示语谱图
figure;
spectrogram(y, 128, 120, 128, fs, 'yaxis');
title('Original spectrogram');
figure;
spectrogram(y_enhanced, 128, 120, 128, fs, 'yaxis');
title('Enhanced spectrogram');

通过以上步骤，就可以实现语音增强并显示波形和语谱图了。需要注意的是，MATLAB中的小波变换函数与Python中的有所不同，需要根据具体情况进行调整。