基于时变维纳滤波器的语音去噪算法及Matlab实现

时变维纳滤波器（Time-Varying Wiener Filter，TVWF）是一种常用的语音去噪算法。它基于Wiener滤波器，可以根据信号的特点自适应地调整滤波器参数，以在保留语音信号的同时减少噪声。

下面是基于TVWF的语音去噪算法的Matlab实现步骤：

1. 读入含噪声的语音文件，并进行预处理，如加窗、分帧等操作。

2. 对每一帧数据进行短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT），得到该帧频谱。

3. 估计该帧噪声的功率谱，可以采用前几帧的平均功率谱作为噪声估计。

4. 利用该帧频谱和噪声功率谱，计算出Wiener滤波器的增益函数。

5. 应用增益函数到该帧频谱上，得到去噪后的频谱。

6. 对去噪后的频谱进行逆短时傅里叶变换（Inverse Short-Time Fourier Transform，ISTFT），得到该帧去噪后的时域信号。

7. 将所有帧的去噪后时域信号拼接起来，得到整个去噪后的语音信号。

下面是Matlab代码实现：

% 读入含噪声的语音文件
[x, Fs] = audioread('noisy.wav');

% 设置参数，如帧长、帧移、窗函数等
frameLen = 0.02; % 20ms
frameShift = 0.01; % 10ms
win = hamming(frameLen * Fs);

% 分帧，并进行STFT
frames = enframe(x, win, frameShift * Fs);
spectra = abs(fft(frames));

% 估计噪声功率谱，取前5帧的平均值
noiseSpectra = mean(spectra(:, 1:5), 2);

% 初始化Wiener滤波器的增益函数
gainFunc = ones(size(noiseSpectra));

% 对每一帧数据进行处理
for i = 1:size(spectra, 2)
    % 计算Wiener滤波器的增益函数
    gainFunc = noiseSpectra ./ (noiseSpectra + spectra(:, i));
    
    % 应用增益函数到该帧频谱上
    spectra(:, i) = spectra(:, i) .* gainFunc;
end

% 对去噪后的频谱进行ISTFT
cleanFrames = real(ifft(spectra));
cleanFrames = cleanFrames .* repmat(win, 1, size(cleanFrames, 2));
cleanFrames = ola(cleanFrames, win, frameShift * Fs);

% 拼接所有帧，得到整个去噪后的语音信号
y = cleanFrames(:);

% 保存去噪后的语音文件
audiowrite('clean.wav', y, Fs);

需要注意的是，该算法的效果取决于噪声估计的准确度和Wiener滤波器的增益函数计算方法。可以根据实际情况进行调整和改进。