基于matlab的小波阈值法的语音处理的一个实例

以下是一个基于matlab的小波阈值法的语音处理实例：

1. 导入语音数据：使用matlab内置函数audioread()将语音数据导入到matlab中。

[s, Fs] = audioread('speech.wav');

2. 预处理语音数据：使用matlab内置函数wdenoise()对导入的语音数据进行去噪处理。

s_denoised = wdenoise(s, 'sqtwolog', 's', 'mln', 25, 'sym8');

3. 对语音信号进行小波分析：使用matlab内置函数wavedec()进行小波分析，得到各个尺度的小波系数和小波函数。

[C, L] = wavedec(s_denoised, 5, 'sym8');

其中5表示小波分解的尺度，'sym8'表示选择的小波类型。

4. 消噪处理：对小波系数进行阈值处理，将小于设定阈值的系数置零，以达到去噪的效果。

thr = wthrmngr('sqtwolog', 'penalhi');
S = wthresh(C, 'h', thr);

其中'sqtwolog'表示选择的小波类型，'penalhi'表示阈值计算方法，wthrmngr()函数会根据这两个参数计算阈值。

5. 重构处理：使用matlab内置函数waverec()对处理后的小波系数进行重构，得到去噪后的语音信号。

s_denoised2 = waverec(S, L, 'sym8');

6. 分析处理结果：对去噪后的语音信号进行分析，如声音质量、语音清晰度等评估。

soundsc(s, Fs);
pause(5);
soundsc(s_denoised2, Fs);

通过比较原始语音信号和去噪后的语音信号，可以评估去噪效果的好坏。