MATLAB 用LMS算法实现语音去噪,在Matlab中实现基于LMS算法语音信号去噪

LMS算法是最常用的自适应滤波算法之一，可以用于实现语音信号去噪。下面是一个基于LMS算法的语音信号去噪的Matlab实现示例：

% 读入原始的语音信号
[x, fs] = audioread('noisy_speech.wav');

% 读入噪声信号
[n, fs] = audioread('noise.wav');

% 设置LMS算法参数
mu = 0.01; % 步长
order = 32; % 自适应滤波器阶数
nlms = dsp.LMSFilter(order, 'StepSize', mu, 'Method', 'Normalized LMS');

% 初始化自适应滤波器的权值
w = zeros(order, 1);

% 对语音信号进行预处理
x = x - mean(x); % 中心化
x = x / std(x); % 归一化

% 对噪声信号进行预处理
n = n - mean(n); % 中心化
n = n / std(n); % 归一化

% 对信号进行分帧处理
frame_size = 256;
frame_shift = 128;
x_frame = buffer(x, frame_size, frame_size-frame_shift, 'nodelay');
n_frame = buffer(n, frame_size, frame_size-frame_shift, 'nodelay');
num_frames = size(x_frame, 2);

% 对每一帧进行处理
y_frame = zeros(frame_size, num_frames);
for i = 1:num_frames
    % 从当前帧中获取信号和噪声
    x_current = x_frame(:, i);
    n_current = n_frame(:, i);
    
    % 用自适应滤波器对信号进行滤波
    [y_current, e_current, w] = nlms(x_current, n_current, w);
    
    % 将处理后的信号保存到输出数组中
    y_frame(:, i) = y_current;
end

% 将每一帧处理后的信号拼接起来
y = y_frame(:);

% 将输出信号保存到文件中
audiowrite('clean_speech.wav', y, fs);

该代码先读入原始的语音信号和噪声信号，然后使用LMS算法对信号进行滤波。具体而言，该代码将信号分帧处理，对每一帧使用LMS滤波器进行滤波，最后将每一帧处理后的信号拼接起来得到最终的输出信号。在实际应用中，可以通过调整LMS算法的参数，如步长和自适应滤波器阶数，来得到更好的去噪效果。