% 输出降噪前后的语音信号matlab代码
时间: 2024-05-27 20:06:08 浏览: 16
降噪是语音处理中的一个重要步骤,可以提高语音识别的准确性。MATLAB提供了多种降噪方法和工具箱,下面是一种简单的基于%输出的降噪方法:
```matlab
% 读取音频文件
[x,Fs] = audioread('filename.wav');
% 对音频文件进行加性高斯白噪声
noise = 0.1*randn(length(x),1);
% 产生受损信号
y = x + noise;
% 计算短时傅里叶变换
wlen = round(0.02*Fs);
hop = round(0.01*Fs);
nfft = 2^nextpow2(wlen);
win = hamming(wlen);
[S,F,T] = spectrogram(y,win,hop,nfft,Fs,'yaxis');
% 估计噪声功率谱
N = mean(abs(S(:,T<0.2)),2);
% 设置降噪参数
alpha = 3; % 幅度阈值
beta = 1.5; % 暂态保护因子
G = abs(S).^2./(abs(S).^2+N);
F = G./(1+G);
% 进行短时傅里叶逆变换
s_hat = zeros(length(y),1);
for k=1:size(S,2)
s_hat((k-1)*hop+1:(k-1)*hop+wlen) = s_hat((k-1)*hop+1:(k-1)*hop+wlen)+real(ifft(F(:,k).*S(:,k)));
end
% 输出降噪后的语音信号
sound(s_hat,Fs);
```
以上代码简单介绍了一种基于%输出的语音降噪方法。在这个方法中,首先读取音频文件,并在音频文件中添加高斯白噪声。然后,对添加了噪声的信号进行短时傅里叶变换,并估计噪声功率谱。根据估计的噪声功率谱和设置的参数,计算语音信号的增益函数,并将增益函数应用于原始信号的短时傅里叶变换结果中。最后,通过短时傅里叶逆变换得到降噪后的语音信号。