Matlab小波去噪程序实现与语音信号处理

该MATLAB程序主要涉及小波图像去噪技术在语音信号处理中的应用。首先，程序从一个名为'c12345.wa'的音频文件中读取声音数据，并添加一定比例的正态随机噪声，模拟噪声环境下的语音信号。通过'waread'函数获取原始信号并将其存储在变量`sound`中。 接着，程序对噪声信号进行了小波变换，利用'dwt'函数以Daubechies（db3）小波基进行一维离散小波分解，将信号分解为低频（`coefs1`）和高频（`coefs2`）两个部分。通过计算各部分能量（`energy1`, `energy2`, `energy3`），对系数进行了标准化，使得`recoefs1`和`recoefs2`的幅度与总能量成比例。 后续，程序聚焦于语音信号的清晰度判断。通过计算语音片段的自相关函数（xcorr）和判决阈值（0.8和0.1），对每个160个样本长度的窗口进行清浊音（即元音和辅音）的识别。如果自相关系数大于或等于0.8，判定为清音，赋值为0；反之，小于或等于0.1，则判定为浊音，赋值为1。 在清音的识别阶段，程序进一步处理低频系数（`recoefs1`）。对于绝对值小于或等于0.002的小波系数，设置为0，这是因为这些系数可能对应于背景噪声；对于0.002到0.003之间的系数，保持它们的原始值，因为这部分可能包含某些语音特征信息。 整个过程旨在通过小波分析和阈值处理，有效地去除噪声，同时保留语音信号的关键特征，以提高在噪声环境下的语音质量。这个MATLAB程序提供了一个基础框架，可以用于其他类型的信号去噪，特别是音频信号的处理，具有实用性和理论价值。