% 读入语音 [Input, Fs] = audioread('sp01.wav'); Time = (0:1/Fs:(length(Input)-1)/Fs)'; Input = Input(:,1); SNR=10; [NoisyInput,Noise] = add_noise(Input,SNR);%加噪 %% 算法 [spectruesub_enspeech] = spectruesub(NoisyInput); [wiener_enspeech] = wienerfilter(NoisyInput); [Klaman_Output] = kalman(NoisyInput,Fs,Noise); %将长度对齐 sig_len=length(spectruesub_enspeech); NoisyInput=NoisyInput(1:sig_len); Input=Input(1:sig_len); wiener_enspeech=wiener_enspeech(1:sig_len); Klaman_Output=Klaman_Output(1:sig_len); Time = (0:1/Fs:(sig_len-1)/Fs)'; figure(1) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(spectruesub_enspeech); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, spectruesub_enspeech) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('谱减法') figure(2) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(wiener_enspeech); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, wiener_enspeech) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('维纳滤波') figure(3) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(Klaman_Output); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, Klaman_Output) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('卡尔曼滤波')

这段代码主要是针对语音信号进行去噪处理，并比较了三种不同的去噪算法（谱减法、维纳滤波、卡尔曼滤波）的效果。代码中的主要步骤如下：

1. 读取语音信号文件，使用`audioread()`函数。

2. 添加噪声，使用`add_noise()`函数。

3. 分别使用谱减法、维纳滤波和卡尔曼滤波算法进行去噪处理。

4. 将不同算法处理后的信号长度对齐。

5. 绘制三个算法去噪后的信号波形图，使用`subplot()`函数将三张图分别显示在一个图像窗口中。

在绘制波形图时，使用了MATLAB的`subplot()`函数，将三个子图分别显示在一个图像窗口中。并且使用了`plot()`函数绘制波形图，使用`ylim()`函数设置y轴的范围，以便更好地展示波形。另外，还使用了`title()`、`xlabel()`和`ylabel()`函数分别设置图像的标题、x轴和y轴的标签。

相关问题

% 读入语音 [Input, Fs] = audioread('sp01.wav'); Time = (0:1/Fs:(length(Input)-1)/Fs)'; Input = Input(:,1); SNR=10; [NoisyInput,Noise] = add_noise(Input,SNR);%加噪 %% 算法 [spectruesub_enspeech] = spectruesub(NoisyInput); [wiener_enspeech] = wienerfilter(NoisyInput); [Klaman_Output] = kalman(NoisyInput,Fs,Noise); %将长度对齐 sig_len=length(spectruesub_enspeech); NoisyInput=NoisyInput(1:sig_len); Input=Input(1:sig_len); wiener_enspeech=wiener_enspeech(1:sig_len); Klaman_Output=Klaman_Output(1:sig_len); Time = (0:1/Fs:(sig_len-1)/Fs)';

这段代码中，你读入了一个名为"sp01.wav"的语音文件，并将其存储在Input中。接着，你使用add_noise函数为其添加了一定的噪声，并将处理后的语音信号存储在NoisyInput中。

然后，你使用了三种语音增强算法：spectruesub、wienerfilter和kalman。这些算法通过对NoisyInput进行处理，试图去除噪声并还原原始语音信号。处理后的信号分别存储在spectruesub_enspeech、wiener_enspeech和Klaman_Output中。

最后，你将处理后的信号长度对齐，并存储在相应的变量中。Time变量是一个时间轴，用于可视化和分析处理后的语音信号。

将这个代码做成gui界面，有按钮语音增强，显示噪声波形和增强波形matlab代码如何编写

好的，以下是一个简单的MATLAB代码示例，可以实现您需要的GUI界面：

% 创建GUI界面
fig = uifigure('Position',[100 100 800 600],'Name','语音增强');
grid = uigridlayout(fig,[3 2]);

% 添加控件
uicontrol(grid,'Style','pushbutton','String','语音增强','Position',[100 400 100 50],'Callback',@enhance_audio);
uicontrol(grid,'Style','checkbox','String','显示噪声波形','Position',[300 400 150 30],'Callback',@show_noise_waveform);
uicontrol(grid,'Style','checkbox','String','显示增强波形','Position',[500 400 150 30],'Callback',@show_enhanced_waveform);

axes1 = uiaxes(grid,'Position',[100 100 250 250]);
axes2 = uiaxes(grid,'Position',[450 100 250 250]);

% 读取语音数据
[Input, Fs] = audioread('sp01.wav');
Time = (0:1/Fs:(length(Input)-1)/Fs)';
Input = Input(:,1);

% 添加噪声
SNR=10;
[NoisyInput,Noise] = add_noise(Input,SNR);

% 定义处理函数
function enhance_audio(src,event)
    [spectruesub_enspeech] = spectruesub(NoisyInput);
    [wiener_enspeech] = wienerfilter(NoisyInput);
    [Klaman_Output] = kalman(NoisyInput,Fs,Noise);
    
    % 绘制波形图
    if get(findobj('String','显示噪声波形'),'Value') == 1
        plot(axes1,Time, NoisyInput);
        ylim(axes1,[-max(abs(NoisyInput)),max(abs(NoisyInput))]);
        xlabel(axes1,'Time');
        ylabel(axes1,'Amplitude');
        title(axes1,'加噪信号');
    end
    
    if get(findobj('String','显示增强波形'),'Value') == 1
        plot(axes2,Time, spectruesub_enspeech);
        ylim(axes2,[-max(abs(spectruesub_enspeech)),max(abs(spectruesub_enspeech))]);
        xlabel(axes2,'Time');
        ylabel(axes2,'Amplitude');
        title(axes2,'谱减法增强信号');
    end
end

function show_noise_waveform(src,event)
    if get(findobj('String','显示噪声波形'),'Value') == 0
        cla(axes1);
    else
        enhance_audio();
    end
end

function show_enhanced_waveform(src,event)
    if get(findobj('String','显示增强波形'),'Value') == 0
        cla(axes2);
    else
        enhance_audio();
    end
end

% 噪声添加函数和算法处理函数需要根据您的具体情况进行编写
function [NoisyInput,Noise] = add_noise(Input,SNR)
    % 添加噪声
end

function [spectruesub_enspeech] = spectruesub(NoisyInput)
    % 算法处理
end

function [wiener_enspeech] = wienerfilter(NoisyInput)
    % 算法处理
end

function [Klaman_Output] = kalman(NoisyInput,Fs,Noise)
    % 算法处理
end

这段代码创建了一个GUI界面，包含一个“语音增强”按钮和两个复选框，分别用于控制是否显示噪声波形和增强波形。在调用处理函数时，会根据复选框的勾选状态来绘制波形图。需要注意的是，噪声添加函数和算法处理函数需要根据您的具体情况进行编写。