传统的MSR算法增强matlab实现

MSR（Maximum Signal Reconstruction）算法是一种用于增强语音信号的经典算法。下面是一份Matlab实现代码，供参考：

function [ys,fs] = MSR(x,fs)
% MSR算法的Matlab实现
% x: 输入信号
% fs: 采样率

    % 参数设置
    N = 256;        % 帧长
    M = 128;        % 帧移
    alpha = 1;      % 迭代系数
    beta = 0.9;     % 加权系数
    gamma = 0.9;    % 估计系数
    thr = 0.25;     % 阈值

    % 预处理
    x = x(:);
    L = length(x);
    Nf = fix((L-N)/M)+1;
    w = hamming(N);

    % 帧化
    xf = zeros(N,Nf);
    for n = 1:Nf
        xf(:,n) = x((n-1)*M+1:(n-1)*M+N).*w;
    end

    % 初始噪声估计
    v = mean(abs(xf(:,1:fix(Nf/10))),2);

    % 迭代
    G = zeros(N,1);
    for i = 1:5
        % 信噪比估计
        s = sum(abs(xf),2)/Nf;
        SNR = s./v;
        G = SNR./(1+SNR);
        G(G<thr) = thr;
        % 噪声估计
        v = alpha*v+(1-alpha)*min(s,G.*s);
        % 信号重构
        ys(:,i) = sum(xf.*repmat(G,1,Nf),1)';
        % 滤波器更新
        fs = beta*fs+(1-beta)*G;
        fs = max(fs,thr);
        % 去噪
        xf = xf-repmat(fs,1,Nf).*repmat(v,1,Nf).^2./repmat(v.^2+eps,1,Nf).*xf;
    end

    % 合成
    ys = ys(:);
    ys = ys(1:L);

end

其中，变量`x`为输入信号，`fs`为采样率。其他参数的含义如下：

- `N`：帧长。通常取256或512。
- `M`：帧移。通常取帧长的一半。
- `alpha`：迭代系数。通常取0.95或0.97。
- `beta`：加权系数。通常取0.9或0.95。
- `gamma`：估计系数。通常取0.9或0.95。
- `thr`：阈值。通常取0.25。

该实现代码中，首先对输入信号进行帧化处理，然后使用MSR算法进行信号增强。具体包括以下步骤：

1. 初始噪声估计：使用前10%的帧估计初始噪声。
2. 迭代：进行5次迭代，每次迭代包括以下步骤：
1. 信噪比估计：根据当前噪声估计和信号估计，计算每个频率带的信噪比。
2. 噪声估计：根据当前信噪比和前一时刻噪声估计，更新噪声估计。
3. 信号重构：根据当前信噪比和帧信号，重构信号。
4. 滤波器更新：根据当前信噪比和前一时刻滤波器，更新滤波器。
5. 去噪：根据当前滤波器和噪声估计，进行去噪处理。
3. 合成：将增强后的帧信号合成为整个信号。

需要注意的是，该实现代码中使用了`hamming`窗口对帧信号进行加窗处理，可以根据需要更改为其他窗口。此外，为了避免除0错误，代码中添加了一个极小值`eps`。