如何用matlab计算信噪比

计算信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）可以使用以下步骤：

1. 读取两个音频文件，分别为原始音频信号和带噪音的音频信号。

2. 从两个音频信号中分别提取出纯净的语音信号（去除静音和噪音）。

3. 计算两个纯净语音信号之间的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE），即：RMSE = sqrt(mean((clean_signal - noisy_signal).^2))，其中 clean_signal 和 noisy_signal 分别表示两个纯净语音信号和带噪音的语音信号。

4. 计算信噪比（SNR），即：SNR = 10*log10(sum(clean_signal.^2)/sum((clean_signal - noisy_signal).^2))，其中 sum(clean_signal.^2) 表示纯净语音信号的能量和，sum((clean_signal - noisy_signal).^2) 表示去除噪音后的残差能量和。

下面是用 MATLAB 实现上述步骤的示例代码：

% 读取两个音频文件
[clean_signal, fs] = audioread('clean_signal.wav');
[noisy_signal, fs] = audioread('noisy_signal.wav');

% 去除静音和噪音，提取纯净语音信号
clean_signal = clean_signal(sum(abs(clean_signal), 2) > 0, :);
noisy_signal = noisy_signal(sum(abs(noisy_signal), 2) > 0, :);
clean_signal = clean_signal(1:min(length(clean_signal), length(noisy_signal)));
noisy_signal = noisy_signal(1:min(length(clean_signal), length(noisy_signal)));

% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((clean_signal - noisy_signal).^2));

% 计算信噪比
snr = 10*log10(sum(clean_signal.^2)/sum((clean_signal - noisy_signal).^2));

% 显示结果
fprintf('RMSE: %.2f\n', rmse);
fprintf('SNR: %.2f dB\n', snr);