MATLAB实现实时语音小波去噪及高斯噪声处理

本文介绍如何使用MATLAB进行实时语音小波去噪，通过录制声音、添加高斯噪声、应用不同类型的阈值去噪方法（包括强制去噪、默认阈值去噪），并展示了相应的信号处理步骤。 在信号处理领域，尤其是在音频信号处理中，去除噪声是一项重要的任务。MATLAB作为一种强大的计算平台，提供了丰富的工具和函数，可以有效地执行这种任务。在这个实例中，主要使用了小波分析来实现语音信号的去噪。 首先，设置采样频率`fs`为44100Hz，这是标准的CD音质采样率。然后，利用`audiorecorder`创建一个录音对象，记录5秒的声音，并通过`play`函数播放。`getaudiodata`用于获取录音的数据，将其存储在变量`record`中，并绘制原始语音信号的波形。 为了模拟噪声环境，向原始信号中添加了15%最大值的高斯白噪声。噪声的幅度通过`randn`函数生成，确保其与原始信号同长度。加噪后的信号存储在`s`中，并绘制其波形，同时保存为`.wav`文件以供后续分析。 接着，使用`wavedec`函数进行小波分解，这里选择了db8小波基，进行3层分解。小波分解将信号分为逼近系数和细节系数，分别对应不同频率成分。为了实现强制去噪，细节系数被置零，然后通过`waverec`函数重构信号。强制去噪后的信号绘制并保存。 默认阈值去噪是通过`ddencmp`和`wdencmp`函数完成的。`ddencmp`用于确定阈值，而`wdencmp`则根据这些阈值和小波系数进行去噪。在这里，使用了全局阈值策略('gbl')，并重建了去噪后的信号`s2`，同样绘制并保存。 这个例子不仅展示了MATLAB在信号处理中的应用，还强调了小波分析在语音去噪中的优势。小波分析能提供多尺度的频率分辨率，使得在保留语音信息的同时，有效地去除噪声。通过改变阈值策略，可以调整去噪程度，以适应不同的噪声环境和信号质量需求。