matlab去除语音高斯噪声代码

下面是一份Matlab代码，可以用来去除语音高斯噪声：

% 读入语音文件
[s, fs] = audioread('noisy_audio.wav');

% 添加高斯噪声
noisy_s = awgn(s, 10, 'measured');

% 使用Wiener滤波器去除噪声
filtered_s = wiener(noisy_s, [3 3]);

% 播放原始语音、加噪语音和去噪语音
sound(s, fs);
pause(length(s)/fs);
sound(noisy_s, fs);
pause(length(noisy_s)/fs);
sound(filtered_s, fs);

% 绘制原始语音、加噪语音和去噪语音的波形图
figure;
subplot(3,1,1); plot(s); title('原始语音');
subplot(3,1,2); plot(noisy_s); title('加噪语音');
subplot(3,1,3); plot(filtered_s); title('去噪语音');

在这个例子中，我们首先读入一个语音文件，然后使用`awgn`函数添加高斯噪声。接下来，我们使用`wiener`函数应用Wiener滤波器去除噪声。最后，我们播放原始语音、加噪语音和去噪语音，并绘制它们的波形图。注意，这里的`10`是信噪比，可以根据实际情况适当调整。

相关问题

matlab语音去除高斯白噪声的代码

在MATLAB中，可以使用数字信号处理技术来去除语音信号中的高斯白噪声。下面是一个简单的例子，展示了如何使用`wiener2`函数（一种基于最小均方误差的滤波器）来实现高通滤波，从而减少噪声：

% 加载语音信号和高斯噪声数据
[speech, ~] = audioread('your_speech.wav'); % 替换为实际的语音文件名
noise = randn(size(speech)); % 创建随机噪声，假设噪声和语音同样长

% 定义一个适当的噪声门限，这里我们通常取信号的能量作为参考
SNR = norm(speech) / std(noise);

% 使用Wiener滤波去除噪声，设置窗口大小和采样率
win_size = 500; % 可调整的窗口大小
fs = sampleRate; % 确保知道采样频率
filtered_speech = wiener2(speech + noise, win_size, fs^2/SNR^2); % Wiener filter 参数取决于SNR

% 保存处理后的语音
audiowrite('clean_speech.wav', filtered_speech, fs);

注意：
1. 这里使用的是Wiener滤波，它是一种自适应滤波器，适用于高斯白噪声的情况。如果噪声特性不是高斯白噪声，效果可能会下降。
2. `wiener2`函数的第三个参数决定了滤波器的阶数和对噪声的响应。较高的值会更倾向于抑制噪声，但也可能导致信号细节的损失。

MATLAB滤除白噪声

MATLAB可以使用巴特沃斯低通滤波器来滤除白噪声。具体步骤如下：
1. 读取语音信号并绘制时域频域图，播放。
2. 添加高斯白噪声。
3. 设计巴特沃斯低通滤波器。
4. 使用滤波器去除噪声，并画出时域频域图，播放，与原始信号对比，发现去噪效果还可以，但不如正弦噪声去噪效果好。
需要注意的是，对于随机的高斯白噪声，完全去除是非常困难的，但是使用巴特沃斯低通滤波器可以达到一定的去噪效果。