matlab 音频谱减法去噪代码

在MATLAB中，音频谱减法去噪是一种常见的去噪方法，其中常用的方法有中值滤波法，非均匀小波变换和循环迭代噪声估计。

下面是一个使用循环迭代噪声估计（CIELAB）算法进行音频谱减法去噪的基本代码示例：

注意：这段代码仅供参考，可能需要根据实际的数据和需求进行修改。

% 读取音频文件
[x, Fs] = audioread('input_audio.wav');

% 将音频信号从时间域转换到频域
X = fft(x);

% 设定阈值
threshold = 50;

% 开始循环迭代噪声估计
for i = 1:length(X)/2
    % 计算当前频谱的均值和标准差
    mean_spectrum = mean(abs(X(i,:)));
    std_spectrum = std(abs(X(i,:)));
    
    % 计算噪声的估计值
    noise_estimate = mean_spectrum - threshold;
    
    % 如果噪声估计值大于0，则将其替换为0
    if noise_estimate > 0
        X(i,:) = X(i,:) .* (noise_estimate > threshold) .* noise_estimate;
    end
end

% 将频谱从频域转换回时域，得到去噪后的音频信号
x_denoised = ifft(X);

% 播放原始音频和去噪后的音频进行对比
sound(x, Fs); % 播放原始音频
pause(length(x)/Fs + 1); % 等待一段时间让音频播放完成
sound(x_denoised, Fs); % 播放去噪后的音频

这个代码首先读取一个音频文件，然后将音频信号从时间域转换到频域。然后，它通过循环迭代噪声估计算法对频谱进行去噪处理，将大于阈值的频谱分量设置为零，将小于阈值的频谱分量视为噪声的估计值。最后，将去噪后的频谱从频域转换回时域，得到去噪后的音频信号。这段代码只是一个简单的示例，实际的音频去噪可能需要更复杂的算法和参数调整。

在使用这段代码之前，请确保你已经安装了MATLAB的信号处理工具箱。另外，请注意，音频去噪是一个复杂的问题，可能需要一些实验和调整才能获得最佳效果。