基于matlab的语音信号谱减法去噪仿真+含代码操作演示视频

基于matlab的语音信号谱减法去噪仿真是一种常用的语音信号处理技术，可以有效地减少语音信号中的噪声，提高语音信号的质量。下面将对基于matlab的语音信号谱减法去噪仿真进行详细介绍。

首先，需要导入matlab中的相关函数和工具箱，例如声音库、数字信号处理工具箱等。其次，需要准备一段带有噪声的语音信号，然后通过matlab进行采样、预处理和分帧处理等步骤。

接着，可以采用matlab中的短时傅里叶变换（STFT）函数对语音信号进行时频域分析，得到语音信号的频谱图。在频谱图上，可以通过设置阈值的方式来对噪声进行分离和去除，即将低于一定阈值的频率区域设置为0，去除其中的噪声信号。最后，采用逆短时傅里叶变换（ISTFT）将处理后的频域信号转换为时域信号，得到去噪后的语音信号。

除了上述的操作步骤外，还可以通过matlab中的图形界面工具来对语音信号进行可视化和调试。例如，可以通过multisignal analyzer工具来同时显示原始语音信号、去噪后的语音信号和噪声等信息，以便进行比较和分析。

附带操作演示视频和代码如下：

操作演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Kp4y1R7wg/

代码如下：

%---基于matlab的语音信号谱减法去噪仿真

%---导入需要的函数

addpath('C:\Program Files\Matlab\toolbox\signal\signal');

addpath('C:\Program Files\Matlab\toolbox\signal\sptoolgui');

%---读取原始语音文件

[voice,fs] = audioread('voice.wav');

%---对语音信号进行预处理和分帧处理

frame_length = 256;

frame_overlap = 128;

n_frame = fix((length(voice)-frame_overlap)/(frame_length-frame_overlap));

frames = zeros(frame_length,n_frame);

for i = 1:n_frame

frames(:,i) = voice((1:frame_length)+(i-1)*(frame_length-frame_overlap));

end

%---采用短时傅里叶变换对语音信号进行时频域分析

win = hamming(frame_length);

n_fft = frame_length;

spec = zeros(n_fft/2+1,n_frame);

for i = 1:n_frame

spec(:,i) = abs(fft(win.*frames(:,i),n_fft)).^2;

end

%---设置阈值，将低于一定阈值的频率区域设置为0

threshold = mean(spec,2);

spec = spec-threshold;

spec(spec<0) = 0;

%---采用逆短时傅里叶变换将处理后的频域信号转换为时域信号

istft_frames = zeros(frame_length,n_frame);

for i = 1:n_frame

istft_frames(:,i) = real(ifft(spec(:,i),frame_length));

end

istft_frames = istft_frames.*win;

%---重叠相加得到去噪后的语音信号

denoise_voice = zeros(length(voice),1);

for i = 1:n_frame

denoise_voice((1:frame_length)+(i-1)*(frame_length-frame_overlap)) = denoise_voice((1:frame_length)+(i-1)*(frame_length-frame_overlap))+istft_frames(:,i);

end

%---绘制原始语音信号、去噪后的语音信号和噪声等信息

figure();

subplot(321);

plot(voice);

title('原始语音信号');

subplot(323);

plot(denoise_voice);

title('去噪后的语音信号');

subplot(325);

plot(voice-denoise_voice);

title('噪声');

subplot(322);

spectrogram(voice,hamming(frame_length),frame_overlap,n_fft,fs,'yaxis');

title('原始语音信号的频谱图');

subplot(324);

spectrogram(denoise_voice,hamming(frame_length),frame_overlap,n_fft,fs,'yaxis');

title('去噪后的语音信号的频谱图');

subplot(326);

spectrogram(voice-denoise_voice,hamming(frame_length),frame_overlap,n_fft,fs,'yaxis');

title('噪声的频谱图');

%---将去噪后的语音信号保存为wav文件

audiowrite('denoise_voice.wav',denoise_voice,fs);