function [spectruesub_enspeech] = spectruesub(testsignal) % 谱减法 testsignal=testsignal'; %-------------------------------参数定义--------------------------------- frame_len=256; %帧长 step_len=0.5frame_len; %分帧时的步长,相当于重叠50% wav_length=length(testsignal); R = step_len; L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len; k = 2f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求; testsignal = testsignal(1:fL); % 带噪语音与纯净语音长度对齐 win = zeros(1,fL); % 设定初始值; spectruesub_enspeech = zeros(1,fL); %-------------------------------分帧------------------------------------- for r = 1:k y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值; y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理; w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换; Y(1+(r-1)L:rL) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中; end %-------------------------------估计噪声----------------------------------- NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %-------------------------------谱减法------------------------------------- for t = 1:k X = abs(Y).^2; S = X(1+(t-1)L:tL)-NOISE(1+(t-1)L:tL); % 含噪语音功率谱减去噪声功率谱; S = sqrt(S); A = Y(1+(t-1)L:tL)./abs(Y(1+(t-1)L:tL)); S = S.*A; s = ifft(S); s = real(s); spectruesub_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = spectruesub_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加; win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加; end spectruesub_enspeech = spectruesub_enspeech./win; spectruesub_enspeech=spectruesub_enspeech'; end
时间: 2023-08-15 19:16:40 浏览: 55
这是一个MATLAB函数,实现了谱减法的语音降噪。函数的输入是一个测试信号,输出是一个降噪后的语音信号。函数中使用了一些参数定义,如帧长、步长、汉宁窗等。函数首先对输入信号进行分帧处理,然后估计噪声功率谱,最后对每一帧进行谱减处理,得到降噪后的语音信号。最后,函数对每一帧处理得到的降噪语音信号进行叠接相加,得到最终的降噪语音信号。
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function [wiener_enspeech] = wienerfilter(testsignal) %维纳滤波 testsignal=testsignal'; frame_len=256; %帧长 step_len=0.5*frame_len; %分帧时的步长,相当于重叠50% wav_length=length(testsignal); R = step_len; L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len; k = 2*f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)*hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求; win = zeros(1,f*L); % 设定初始值; wiener_enspeech = zeros(1,f*L); %-------------------------------分帧------------------------------------- for r = 1:k y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值; y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理; w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换; Y(1+(r-1)*L:r*L) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中; end %-------------------------------噪声----------------------------------- NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %噪声最小值跟踪算法 % 每帧中的傅里叶变换和噪声估计 %-------------------------------winner------------------------------------- for t = 1:k X = abs(Y).^2; S=max((X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L)),0); G_k=(X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L))./X(1+(t-1)*L:t*L); S = sqrt(S); A1=G_k.*S; A = Y(1+(t-1)*L:t*L)./abs(Y(1+(t-1)*L:t*L)); % 带噪于语音的相位; S = A1.*A; s = ifft(S); s = real(s); % 取实部; wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加; win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加; end wiener_enspeech = wiener_enspeech./win; wiener_enspeech=wiener_enspeech'; end
这个函数实现的是维纳滤波的语音降噪。输入是一个测试信号,输出是一个降噪后的语音信号。函数中也使用了一些参数定义,如帧长、步长、汉宁窗等。函数首先对输入信号进行分帧处理,然后估计噪声功率谱。接下来,对每一帧进行维纳滤波处理,得到降噪后的语音信号。最后,函数对每一帧处理得到的降噪语音信号进行叠接相加,得到最终的降噪语音信号。与谱减法不同的是,维纳滤波使用带噪语音的功率谱和噪声功率谱的比值作为滤波器的增益函数,从而对每一帧进行滤波处理。
dbus-send--dest=<destination> <path> <interface>.<signal_name> <args> destination是空 path是空
dbus-send是一个用于在D-Bus系统总线上发送消息的命令行工具。其中,参数dest指定了消息的接收者,而参数path则指定了消息的路径,interface是指接口名,signal_name是指信号名,args是指信号参数。
如果destination和path都为空,则dbus-send会发送一条广播消息,即向系统总线上的所有进程发送该信号。该功能通常用于通知所有进程某个事件的发生,比如系统启动完成、网络连接状态变化等。
以下是命令示例:
```
dbus-send --system --type=signal / com.example.TestInterface.TestSignal string:"hello world"
```
该命令将向系统总线上发送一个类型为signal的消息,路径为“/”,接口名为“com.example.TestInterface”,信号名为“TestSignal”,参数为“hello world”。这条消息将被系统总线上所有监听了该信号的进程接收到。