MATLAB卡尔曼音频降噪代码示例

以下是一个基于 Kalman 滤波的 MATLAB 音频降噪示例代码：

% 读取音频文件并进行预处理
[x, fs] = audioread('noisy_audio.wav');
x = x(:, 1); % 取左声道
x = x / max(abs(x)); % 归一化处理

% 定义卡尔曼滤波模型
A = 1;
H = 1;
Q = 0.0001;
R = 0.1;
P = 1;
x0 = 0;

% 对音频信号进行卡尔曼滤波处理
y = zeros(size(x));
for k = 2:length(x)
    [x0, P] = kalman_filter(x(k), x0, P, A, H, Q, R);
    y(k) = x0;
end

% 反归一化和反向量化处理，并保存结果到新的音频文件中
y = y * max(abs(x));
audiowrite('denoised_audio.wav', y, fs);

% 定义 Kalman 滤波函数
function [xk, Pk] = kalman_filter(zk, xk_1, Pk_1, A, H, Q, R)
    xk_ = A * xk_1;
    Pk_ = A * Pk_1 * A' + Q;
    Kk = Pk_ * H' / (H * Pk_ * H' + R);
    xk = xk_ + Kk * (zk - H * xk_);
    Pk = (eye(size(Kk, 1)) - Kk * H) * Pk_;
end

这段代码实现了对一个名为 `noisy_audio.wav` 的音频文件进行降噪处理，并将结果保存到一个名为 `denoised_audio.wav` 的新文件中。

具体实现过程与之前介绍的一样，首先读取音频文件并进行预处理，然后定义 Kalman 滤波模型的参数，包括状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵。接着，对音频信号进行卡尔曼滤波处理，并将结果保存到新文件中。

需要注意的是，本示例代码中的模型参数是经过调整的，适用于一定的降噪效果，但对于不同的音频信号和噪声类型，需要根据实际情况进行适当的调整和优化。