matlab 代码 读入原始音频，在原始音频上加噪，设计可以选择高通、低通、带通、带阻不同滤波方法和不同窗函数的FIR和IIR滤波器，对原始音频信号和加噪后的音频信号和滤波后的加噪音频进行波形、时域、频域分析，并得到信噪比，最后设计GUI界面

好的，这是一个比较复杂的问题，我会尽力回答。首先，可以使用MATLAB中的`audioread`函数读入原始音频，加噪可以使用`awgn`函数实现，其中可以指定加噪的信噪比。

接下来，可以使用MATLAB中的`designfilt`函数设计滤波器，根据要求选择高通、低通、带通、带阻不同滤波方法和不同窗函数的FIR和IIR滤波器。例如，可以使用以下代码创建一个带通滤波器：

fs = 44100; % 采样率
fpass = [1000 4000]; % 通带频率范围
fstop = [500 4500]; % 阻带频率范围
apass = 1; % 通带最大衰减
astop = 80; % 阻带最小衰减
dev = [(10^(0.05*apass)-1)/(10^(0.05*apass)+1) 10^(-0.05*astop)]; % 通带和阻带波动
[n,fo,ao,w] = firpmord([fpass fstop], [1 0], dev, fs); % 计算滤波器阶数
b = firpm(n,fo,ao,w); % FIR滤波器系数

对于IIR滤波器，可以使用`butter`、`cheby1`、`cheby2`、`ellip`等函数进行设计。

滤波后可以使用MATLAB中的`subplot`函数分别绘制原始音频信号、加噪后的音频信号和滤波后的加噪音频的波形、时域、频域分析图像。其中，频域分析可以使用`fft`函数实现。

信噪比可以使用以下代码计算：

signal_power = sum(original_audio.^2)/length(original_audio); % 原始信号功率
noise_power = sum((noisy_audio-original_audio).^2)/length(original_audio); % 噪声功率
SNR = 10*log10(signal_power/noise_power); % 信噪比

最后，可以使用MATLAB中的`GUIDE`工具进行GUI界面的设计，将以上功能整合到GUI中，方便用户使用。