基于小波变换的语音信号去噪matlab程序

小波去噪matlab程序 小波去噪matlab程序是基于小波变换的语音信号去噪算法的Matlab实现。该程序使用了小波基'db3'对语音信号进行一维离散小波变换，提取低频和高频系数，然后对低频系数进行语音信号清浊音的判别。 小波变换是一种多尺度表示方法，它可以将信号分解成不同的频率分量，从而实现信号去噪。小波基'db3'是小波变换中的一种常用的基函数，它可以对信号进行高效的去噪处理。 在该程序中，首先将语音信号读入，然后添加噪声，形成噪声环境下的语音信号。然后，对该信号进行小波变换，得到低频和高频系数。接着，对低频系数进行语音信号清浊音的判别，判断该信号是否为清音或浊音。 该程序的关键步骤是对低频系数的处理，通过对低频系数的统计特征进行分析，判断该信号是否为清音或浊音。这种方法可以有效地去除噪声，提高语音信号的质量。 小波去噪matlab程序的优点是可以实时地去除噪声，提高语音信号的质量，提高语音识别和合成的性能。但是，该程序也存在一些缺点，如计算复杂度高，计算时间长，需要高性能的计算机来进行计算。 小波去噪matlab程序的应用前景广阔，例如在语音识别、语音合成、语音处理等领域都可以应用该技术。同时，该程序也可以用于其他信号处理领域，如图像处理、 biomedical信号处理等。 小波去噪matlab程序的实现步骤如下： 1. 读取语音信号文件。 2. 添加噪声，形成噪声环境下的语音信号。 3. 对语音信号进行小波变换，得到低频和高频系数。 4. 对低频系数进行语音信号清浊音的判别。 5. 根据判别结果，去除噪声，提高语音信号的质量。 小波去噪matlab程序的源代码如下： ```matlab clear clc % 在噪声环境下语音信号的增强 % 语音信号为读入的声音文件 % 噪声为正态随机噪声 sound = wavread('c12345.wav'); count1 = length(sound); noise = 0.05*randn(1, count1); for i = 1:count1 signal(i) = sound(i); end for i = 1:count1 y(i) = signal(i) + noise(i); end % 在小波基'db3'下进行一维离散小波变换 [coefs1, coefs2] = dwt(y, 'db3'); % [低频高频] count2 = length(coefs1); count3 = length(coefs2); energy1 = sum((abs(coefs1)).^2); energy2 = sum((abs(coefs2)).^2); energy3 = energy1 + energy2; for i = 1:count2 recoefs1(i) = coefs1(i) / energy3; end for i = 1:count3 recoefs2(i) = coefs2(i) / energy3; end % 低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen = 160; count4 = fix(count2 / zhen); for i = 1:count4 n = 160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s = sound(n); w = hamming(160); sw = s .* w; a = aryule(sw, 10); sw = filter(a, 1, sw); sw = sw / sum(sw); r = xcorr(sw, 'biased'); corr = max(r); % 为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0 if corr >= 0.8 output1(i) = 0; elseif corr <= 0.1 output1(i) = 1; end end ``` 小波去噪matlab程序的优点是可以实时地去除噪声，提高语音信号的质量，提高语音识别和合成的性能。但是，该程序也存在一些缺点，如计算复杂度高，计算时间长，需要高性能的计算机来进行计算。