将上述代码转成matlab

在MATLAB中，你可以使用内置函数进行Wiener滤波和谱减法。下面是转换后的示例代码：

% 读取wav文件
[sig, fs] = audioread('noisy_signal.wav');  % 代替wave模块读取
enhancedSig = abs(sig);  % 对比度增强

% Wiener滤波
noiseVar = var(mean(enhancedSig(round(length(enhancedSig)*[0 0.1]))) ); % 估计噪声功率（这里简化的例子）
wienerFilter = wiener(enhancedSig, noiseVar);  % 使用wiener函数进行滤波

% 谱减法
[pxx, f] = pwelch(enhancedSig, [],[],[], fs);  % 功率谱密度计算
noisePowerSpectrum = mean(pxx, 2);  % 平均每一帧的功率谱
reducedNoise = enhancedSig .* sqrt(1 ./ noisePowerSpectrum);

% 结合滤波结果
cleanedSignal = enhancedSig + reducedNoise;

% 保存处理后的信号
audiowrite('cleaned_signal.wav', cleanedSignal, fs);  % 写入新的wav文件

% 估计噪声功率（简化示例）
% noiseVar = var(every([length(enhancedSig)/10 end])); % 简化版本，可能会有所不同

% 功能说明
function [pxx, f] = pwelch(x, window, overlap, nfft, Fs);
% pwelch函数计算信号的功率谱密度
% 更详细的估算可以使用其他方法，如基于小窗法或自适应算法

注意，MATLAB中直接提供了一些预定义的函数来处理音频信号，例如`pwelch`用于功率谱密度计算。同样，噪声功率的估计可能会根据实际需求进行调整。

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