% 读取语音信号 [inputSignal, fs] = audioread('voice_noisy.wav'); inputSignal = inputSignal(:, 1); % 如果有多个通道,只选择一个通道进行处理 % 设置参数 frameSize = 1024; % 帧大小 overlap = frameSize/2; % 帧重叠大小 % 分帧 frames = buffer(inputSignal, frameSize, overlap, 'nodelay'); % 初始化噪声估计器 noiseEstimate = zeros(size(frames)); % 计算每一帧的噪声估计 for i = 1:size(frames, 2) frame = frames(:, i); % 计算当前帧的噪声估计 frameMagnitude = abs(fft(frame)); noiseEstimate(:, i) = min(frameMagnitude, [], 2); end % 重构噪声信号 noiseFrames = noiseEstimate .* exp(1i*angle(frames)); noiseSignal = zeros(length(inputSignal), 1); index = 1; for i = 1:size(frames, 2) noiseFrame = noiseFrames(:, i); frame = ifft(noiseFrame); noiseSignal(index:index+frameSize-1) = noiseSignal(index:index+frameSize-1) + frame; index = index + overlap; end % 保存噪声信号 audiowrite('noise.wav', real(noiseSignal), fs,'BitsPerSample', 32);解释这段代码,并把代码的每一行的注释加上。
时间: 2024-02-27 21:51:25 浏览: 25
这段代码实现了一个基于短时傅里叶变换和最小值估计的噪声估计和去噪算法。下面是每一行代码的注释:
```matlab
% 读取语音信号
[inputSignal, fs] = audioread('voice_noisy.wav');
inputSignal = inputSignal(:, 1); % 如果有多个通道,只选择一个通道进行处理
% 设置参数
frameSize = 1024; % 帧大小
overlap = frameSize/2; % 帧重叠大小
% 分帧
frames = buffer(inputSignal, frameSize, overlap, 'nodelay');
% 初始化噪声估计器
noiseEstimate = zeros(size(frames));
% 计算每一帧的噪声估计
for i = 1:size(frames, 2)
frame = frames(:, i);
% 计算当前帧的噪声估计
frameMagnitude = abs(fft(frame));
noiseEstimate(:, i) = min(frameMagnitude, [], 2);
end
% 重构噪声信号
noiseFrames = noiseEstimate .* exp(1i*angle(frames));
noiseSignal = zeros(length(inputSignal), 1);
index = 1;
for i = 1:size(frames, 2)
noiseFrame = noiseFrames(:, i);
frame = ifft(noiseFrame);
noiseSignal(index:index+frameSize-1) = noiseSignal(index:index+frameSize-1) + frame;
index = index + overlap;
end
% 保存噪声信号
audiowrite('noise.wav', real(noiseSignal), fs,'BitsPerSample', 32);
```
首先,代码读取了一个带噪声的音频文件,并将其转换成单声道信号。接下来,代码设置了帧大小和帧重叠大小,并使用 `buffer` 函数对信号进行了分帧处理,得到了一个大小为 `(frameSize, numFrames)` 的矩阵 `frames`。
然后,代码初始化了一个大小与 `frames` 相同的矩阵 `noiseEstimate`,用于存储每一帧的噪声估计。接着,代码使用傅里叶变换计算了每一帧的幅度谱,并在每一帧的幅度谱中选择最小值作为噪声估计,将其存储到 `noiseEstimate` 矩阵中。
接下来,代码使用最小值估计得到的噪声幅度谱和每一帧的相位谱,重构出一个去噪后的频谱,存储到 `noiseFrames` 矩阵中。然后,代码使用 `ifft` 函数将每一帧的去噪频谱转换回时域信号,并根据帧重叠的方式将这些信号叠加起来,得到最终的去噪信号 `noiseSignal`。
最后,代码使用 `audiowrite` 函数将去噪信号保存到文件中。