基于Matlab的音频降噪滤波器设计源码

在MATLAB中设计音频降噪滤波器通常涉及数字信号处理和统计学习技术，如谱减法、Wiener滤波、小波分析等。下面是一个简单的基于MATLAB的谱减法（Spectral Subtraction）源码概述：

% 加载噪声和原始音频信号
[x, Fs] = audioread('noisy_audio.wav'); % 替换为你实际的文件名
[n, Fn] = audioread('clean_audio.wav');

% 预处理
noise = x(1:length(x)/2); % 提取噪声部分，假设噪声先于信号到达
signal = x(length(x)/2+1:end);

% 计算噪声功率谱密度 (PSD)
[~, Pxx_n] = periodogram(noise, [], Fs);
Pxx_dB_n = 10*log10(Pxx_n + eps); % 转换成dB

% 估计信号功率谱密度 (PSD)
[~, Pxx_s] = periodogram(signal, [], Fs);
Pxx_dB_s = 10*log10(Pxx_s + eps);

% 谱减法，通过除以噪声PSD得到去噪后的信号PSD
Pxx_dB_cleaned = Pxx_dB_s - Pxx_dB_n;

% 逆变换回时间域
y_clean = istft(ifftshift(Pxx_dB_cleaned), [], Fs);

% 写入新的wav文件
audiowrite('denoised_audio.wav', y_clean, Fs);

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的降噪算法，如Wiener滤波、卡尔曼滤波、机器学习驱动的模型等，并可能涉及到实时处理时的延迟等问题。