matlab音频用机器学习去噪的代码
时间: 2024-03-13 16:04:18 浏览: 18
以下是一个使用机器学习方法进行音频去噪的示例代码,使用MATLAB编写:
```matlab
% 读取原始音频文件
[original_audio, fs] = audioread('original_audio.wav');
% 加载训练好的去噪模型
load('denoising_model.mat');
% 对原始音频进行预处理,例如进行归一化、添加噪声等
...
% 对预处理后的音频进行分帧处理
frame_length = 0.02*fs; % 20ms帧长
frame_shift = 0.01*fs; % 10ms帧移
frames = buffer(preprocessed_audio, frame_length, frame_shift);
% 对每一帧进行去噪
denoised_frames = zeros(size(frames));
for i = 1:size(frames,2)
% 提取当前帧的特征
feature = extract_feature(frames(:,i));
% 使用训练好的去噪模型进行预测
denoised_frame = predict(denoising_model, feature);
% 将去噪后的帧拼接起来
denoised_frames(:,i) = denoised_frame;
end
% 将去噪后的帧合成为音频信号
denoised_audio = overlap_add(denoised_frames, frame_shift);
% 保存去噪后的音频文件
audiowrite('denoised_audio.wav', denoised_audio, fs);
```
其中,`extract_feature` 函数用于从每一帧音频中提取特征,`overlap_add` 函数用于将去噪后的帧合成为音频信号。
需要注意的是,这只是一个示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。另外,训练去噪模型需要大量的数据和计算资源,需要进行充分的准备和调试。