Matlab小波去噪源程序实践与语音信号处理

这段代码提供了一个使用Matlab实现的小波去噪方法，主要针对的是在噪声环境下改善语音信号质量。以下是详细的步骤和知识点： 1. **导入和预处理数据**： 首先，通过`wavread('c12345.wav')`读取一个名为"c12345.wav"的音频文件，将其存储为变量`sound`。接着，生成一组与语音信号长度相同的正态随机噪声，噪声水平设为原信号的5%，并将噪声添加到信号中，得到`y`。 2. **小波变换**： 使用Matlab内置的`dwt`函数对噪声增强后的信号`y`进行一维离散小波变换，得到低频系数（`coefs1`）和高频系数（`coefs2`）。`'db3'`是小波基的选择，它在语音信号处理中常用于分析。 3. **能量计算与系数归一化**： 计算低频系数和高频系数的总能量，然后对每个系数进行归一化，使得它们的平方和为1，以便后续处理。 4. **语音信号清浊音判断**： 分析低频系数以识别语音信号中的清音（unvoice）和浊音（voice）。通过计算汉明窗加窗后的自相关函数`r`，如果自相关系数`corr`大于0.8，标记为浊音（0），若小于0.1则标记为清音（1）。 5. **系数调整**： 对于标记为清音的部分，进一步检查低频系数的绝对值。如果绝对值小于0.002，将该系数设为0，这是为了进一步去除噪声对清音部分的影响。 6. **重构信号**： 最后，根据处理后的低频系数`recoefs1`和原始高频系数`recoefs2`，以及语音信号的清浊状态，对原始信号进行重构，以获得去噪后的语音信号。 总结来说，这个Matlab程序利用小波变换技术来分离语音信号和噪声，并通过信号处理方法判断并去除清音部分的噪声。整个过程包括信号读取、预处理、小波分解、特征分析和重构，旨在提高语音信号的质量，适用于噪声环境下语音信号的增强和噪声抑制。