基于小波变换的语音信号去噪matlab程序
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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。
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2022-07-05 上传
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