matlab使用传统的机器学习⽅法，例如支持向量回归（SVR），来对语音信号进行去噪处理。由于语音信号是时序数据，我们可以将信号的特征提取出来，构建⼀个回归模型，预测干净的语⾳信号.(生成代码）

在MATLAB中，可以使用支持向量回归(SVR)进行语音信号去噪处理的基本步骤如下：

1. **数据预处理**:

% 加载原始语音信号和噪声信号
[rawSignal, noiseSignal] = load('your_data.mat');

% 提取信号的时域或频域特征，如MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients)
features = extractFeatures(rawSignal, noiseSignal); % 自定义函数

2. **特征选择和降维**:

% 可能需要进行特征选择或降维，比如只保留关键特征
selectedFeatures = selectFeatures(features);

3. **构建SVR模型**:

% 定义SVR模型参数
svrParams = struct('KernelFunction', 'rbf', ... % 高斯核
                   'BoxConstraint', 1, ... 
                   'Gamma', 'auto'); 

% 使用训练集特征和标签训练模型
cleanLabels = rawSignal - noiseSignal; % 假设已知噪音信号
model = fitrsvm(selectedFeatures, cleanLabels, svrParams);

4. **去噪预测**:

% 对新的语音信号应用模型
predictedCleanSignal = predict(model, features);

5. **评估结果**:

% 可以计算SNR（信噪比）或其他指标，评估去噪效果
snr = computeSNR(predictedCleanSignal, rawSignal);

请注意，以上代码仅为示例，实际操作中可能需要根据具体的数据格式和需求调整。此外，`extractFeatures`, `selectFeatures`, 和 `computeSNR` 是假设存在的函数，需要你自己实现。