音频去噪matlab

可以使用Matlab的dsp包中的去噪函数来实现音频去噪，其中常用的方法有基于小波变换的去噪方法和基于谱减法的去噪方法。

基于小波变换的去噪方法可以使用wavedec函数进行小波分解，然后通过对小波系数进行阈值处理去除噪声信号。代码示例：

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

% 进行小波分解
[C,L] = wavedec(x,3,'db4');

% 对小波系数进行阈值处理
thr = wthrmngr('dw2dcomp','lvl1',C,L);
sorh = 's'; % 确定阈值类型
keepapp = 1; % 保留近似分量
C_den = wdencmp('gbl',C,L,'db4',1,thr,sorh,keepapp);

% 重构去噪后的音频信号
y = waverec(C_den,L,'db4');

% 播放去噪后的音频信号
sound(y,fs);

基于谱减法的去噪方法可以通过将语音信号进行短时傅里叶变换（STFT）得到频谱图，然后通过估计噪声的能量谱来对频谱进行减法降噪。代码示例：

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

% 进行短时傅里叶变换
winlen = 256; % 窗口长度
win = hamming(winlen); % 窗口函数
overlap = 0.75; % 重叠率
nfft = 1024; % FFT点数
[S,F,T] = spectrogram(x,win,round(overlap*winlen),nfft,fs);

% 估计噪声能量谱
N = median(abs(S),2); 

% 频谱减法降噪
alpha = 2; % 调整因子
X = abs(S) - alpha*N;
X(X<0) = 0;

% 重构去噪后的音频信号
y = istft(X,win,round(overlap*winlen),nfft,fs);

% 播放去噪后的音频信号
sound(y,fs);