语音信号加噪然后去噪的matlab代码

下面是一个基于MATLAB的语音信号加噪和去噪的代码示例：

% 读取原始语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');

% 生成高斯白噪声
noise = wgn(length(x), 1, 0);

% 设置信噪比为20dB
SNR = 20;
noise = noise./rms(noise).*rms(x)./10.^(SNR/20);

% 加噪
noisy_x = x + noise;

% 播放加噪音频
soundsc(noisy_x, fs);
pause(length(noisy_x)/fs);

% 设计去噪滤波器
order = 4;
fc = 0.15;
[b, a] = butter(order, fc);
% 使用自适应滤波器
mu = 0.005;
y = adaptfilt.lms(noisy_x, x, mu);

% 播放去噪音频
soundsc(y, fs);
pause(length(y)/fs);

% 保存去噪音频
audiowrite('denoised.wav', y, fs);

代码中，`audioread`函数用于读取原始语音信号，`wgn`函数用于生成高斯白噪声，`rms`函数用于计算信号的均方根值，`soundsc`函数用于播放音频，`butter`函数用于设计滤波器，`adaptfilt.lms`函数用于应用自适应滤波器进行去噪，`audiowrite`函数用于保存去噪音频。

相关问题

基于低通滤波器语音信号加噪与去噪含matlab源码

下面是基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪的Matlab源码。

加噪部分：

% 读取语音信号
[y, fs] = audioread('speech_signal.wav');

% 生成噪声信号
noise = randn(size(y));

% 设置噪声信噪比（SNR）为10dB
snr = 10;

% 计算噪声功率
noise_power = var(noise);

% 计算信号功率
signal_power = var(y);

% 根据信噪比计算噪声信号的标准差
noise_std = sqrt(signal_power/(10^(snr/10)));

% 缩放噪声信号的标准差
noise = noise_std * noise;

% 添加噪声到语音信号
y_noisy = y + noise;

% 播放加噪后的信号
sound(y_noisy, fs);

% 保存加噪后的信号
audiowrite('speech_signal_noisy.wav', y_noisy, fs);

去噪部分：

% 读取加噪信号
[y_noisy, fs] = audioread('speech_signal_noisy.wav');

% 应用低通滤波器去噪
fc = 1000; % 设置截止频率为1kHz
[b, a] = butter(6, fc/(fs/2)); % 6阶低通滤波器设计
y_denoised = filter(b, a, y_noisy);

% 播放去噪后的信号
sound(y_denoised, fs);

% 保存去噪后的信号
audiowrite('speech_signal_denoised.wav', y_denoised, fs);

以上源码中，首先通过读取原始的语音信号，并生成与其同样长度的随机噪声信号。然后根据设定的信噪比计算噪声信号的标准差，并将其缩放为具有相同标准差的加性噪声。将噪声信号与原始语音信号相加，生成加噪后的语音信号，并保存为`speech_signal_noisy.wav`文件。

在去噪部分，首先读取加噪后的语音信号，然后使用`butter`函数设计一个6阶低通滤波器，该滤波器的截止频率为1kHz。最后，将加噪信号通过低通滤波器进行去噪处理，得到去噪后的语音信号，并将其保存为`speech_signal_denoised.wav`文件。

请注意，以上仅提供了一种简单的基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪方法，实际情况可能需要根据不同的应用场景和要求进行适当调整。

matlab语音信号加噪去噪

要在MATLAB中进行语音信号的加噪和去噪，可以使用以下步骤：

1. 读取语音信号文件，可以使用`audioread`函数。

2. 加入噪声信号，可以使用`awgn`函数。

3. 对加入噪声的语音信号进行去噪，可以使用一些经典的信号处理算法，如Wiener滤波器、Spectral Subtraction方法，或者使用一些现代的深度学习算法，例如CNN、LSTM、GAN等。

4. 将去噪后的信号保存到文件中，可以使用`audiowrite`函数。

下面是一个简单的示例代码：

% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');

% 加入噪声信号
snr = 10;
y = awgn(x, snr, 'measured');

% 使用Wiener滤波器进行去噪
n = length(y);
w = hann(n);
W = diag(w);
Y = fft(W*y);
S = Y*Y'/n;
N = S./((10^(snr/10))^2);
G = S./(S+N);
X = G*Y;
x_hat = real(ifft(X));
x_hat = x_hat(1:length(x));

% 保存去噪后的信号
audiowrite('speech_denoised.wav', x_hat, fs);

这个示例代码中，我们首先读取了一个名为`speech.wav`的语音文件，然后使用`awgn`函数添加了10dB的噪声信号，接着使用Wiener滤波器进行去噪处理，最后将去噪后的信号保存到一个名为`speech_denoised.wav`的文件中。