基于FIR滤波器的音频去噪实现（附带Matlab源码）

最新推荐文章于 2025-04-29 15:00:00 发布
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文章标签： 音视频 matlab 开发语言 Matlab
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本文介绍了如何使用FIR滤波器进行音频去噪，通过Matlab源码展示了具体实现过程。示例中，先读取噪声音频文件，设计一个阶数为50、截止频率为1000 Hz的FIR滤波器，应用滤波器处理音频，最后播放并保存去噪结果。滤波器参数可根据噪声特性和信号需求调整。

基于FIR滤波器的音频去噪实现（附带Matlab源码）

音频去噪是数字信号处理中的一个重要任务，它旨在从受到噪声污染的音频信号中提取出原始信号。FIR（有限脉冲响应）滤波器是一种常用的滤波器类型，它可以用于实现音频去噪算法。在本文中，我们将介绍如何使用FIR滤波器实现音频去噪，并提供相应的Matlab源码。

FIR滤波器的原理是基于其脉冲响应，它将输入信号与一组权重系数进行卷积运算，从而实现滤波效果。在音频去噪中，我们可以设计一个适当的FIR滤波器来消除噪声成分，同时保留原始信号的重要特征。

以下是一个基于FIR滤波器的音频去噪示例的Matlab源码：

% 音频去噪示例

% 读取原始音频文件
[x, fs] = audioread('noisy_audio.wav')
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音频信号去噪：使用FIR和IIR滤波器的Matlab实现
pytorchCode的博客
09-07 646
FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器是常用的数字滤波器类型，它们可以在时域和频域上对音频信号进行滤波，从而实现噪音的去除。在本文中，我们将使用Matlab编程语言来实现基于FIR和IIR滤波器的音频信号去噪。请注意，这只是一个简单的示例，实际的音频信号去噪过程可能需要更复杂的滤波器设计和参数调整。假设我们有一个包含噪音的音频信号，我们的目标是去除这个噪音并恢复原始的音频信号。然后，我们设计了一个FIR滤波器和一个IIR滤波器，并将它们分别应用于输入信号。是包含噪音的音频文件的路径。
MATLAB中的FIR数字滤波器在语音信号去噪和语音识别中的应用研究与仿真
BinzTcl的博客
09-19 295
本文介绍了如何使用MATLAB中的FIR数字滤波器进行语音信号的去噪研究和仿真，并在去噪后进行语音识别。通过加载和预处理语音信号，设计FIR滤波器并应用于语音信号，最后进行语音识别，可以有效提高语音识别系统的准确性。本文将介绍如何使用MATLAB中的FIR（有限冲激响应）数字滤波器来研究和仿真语音信号的去噪，并在去噪后进行语音识别。此外，语音识别涉及到复杂的算法和模型，本文仅提供了一个简单的示例来说明如何在去噪后进行语音识别，实际应用中可能需要更加细致和深入的研究。在去噪后的语音信号上进行语音识别。
数字信号处理音频FIR去噪滤波器（基于MATLAB GUI的开发）
机器学习深度学习业余选手
01-15 2231
数字信号处理音频FIR去噪滤波器（基于MATLAB GUI的开发完整代码+报告+课设）
【信号去噪】基于不同小波变换模型实现音频降噪含SNR MSE附Matlab代码
qq_59747472的博客
04-19 1411
音频信号在采集、传输和处理过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，导致音频质量下降，影响语音识别、音乐欣赏等应用。近年来，小波变换在音频去噪领域得到了广泛应用，其具有多尺度分析、时频局部化等特点，能够有效地分离信号和噪声。本文将介绍基于不同小波变换模型的音频降噪方法，并分析其去噪效果和性能指标，包括信噪比 (SNR) 和均方误差 (MSE)。
MATLAB音频去噪
12-08
是实验报告，就是基于MATLAB的加噪去噪实验，本科的时候做的
基于FIR+IIR滤波器实现音频信号去噪，附带Matlab源码
持续更新
05-17 1092
其中，a0和a1是输入的系数，b1是输出的系数，n表示当前的样本点，x(n)和y(n)分别表示输入和输出样本点。其中，b0和b1是输入的系数，a1是输出的系数，n表示当前的样本点，x(n)和y(n)分别表示输入和输出样本点。其中，b0和b1是输入的系数，a1是输出的系数，n表示当前的样本点，x(n)和y(n)分别表示输入和输出样本点。
基于FIR滤波器的语音去噪方法与Matlab实现
本资源标题为“【语音去噪】基于FIR滤波器实现音频去噪含Matlab源码.zip”，其核心内容围绕使用有限冲激响应（Finite Impulse Response, FIR）滤波器对带噪语音信号进行降噪处理，并提供了完整的Matlab实现代码和...
音频信号去噪的实现（基于FIR+IIR滤波器），附带Matlab源码
PixelLoom的博客
09-05 405
通过应用合适的滤波器，我们可以减小或去除信号中的噪音成分，从而提高音频的质量。本文将介绍一种基于FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的方法来实现音频信号去噪，并提供相应的Matlab源码。本文将介绍一种基于FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的方法来实现音频信号去噪，并提供相应的Matlab源码。下面是一个结合了FIR和IIR滤波器的Matlab音频信号去噪的实现（基于FIR+IIR滤波器），附带Matlab源码。函数设计IIR滤波器并将其应用于带有噪音的音频信号。
基于MATLAB的IIR与FIR滤波器设计及语音去噪应用
基于MATLAB的数字滤波器设计及其在语音信号去噪中的应用，是现代数字信号处理领域中一个极为重要且广泛应用的研究方向。该主题涵盖了从理论建模到工程实现的完整流程，涉及IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）...
音频降噪-fir滤波器
喝水的面包
03-16 6111
最近遇到问题，在室外使用的摄像机的音频输入噪声太大，直接将数据取出来进行分析 在看看频域情况： 可以看到在100hz以下的能量分布很大，其实对于人声来说20hz-20K 都有，但是一般把响应做到300hz到4kz的频率区间也是可以的，这个就可以尝试将200hz以下的频率分量直接抹掉。 直接选用最简单的fir 滤波器来做，在matlab中去定下阶数和参数，matlab 可直接生成归一化的参数，省...
基于DSP的语音降噪系统设计
07-29
针对语音通信中不可避免要受到各种噪声的影响,致使通信质量下降的问题,采用DSPTMS320C5509和语音采集芯片TLV320AIC23搭建了语音降噪系统,实现了基于谱相减技术的实时系统来消除环境噪声。通过DSP开发板对信号进行采集与降噪实验,结果表明该系统具有较好的降噪效果,能有效地提高系统的信噪比。
音频去噪C++代码，注释清晰可用
02-24
音频去噪C++代码，注释清晰可用
【语音去噪】基于matlab GUI FIR窗函数音频去噪【含Matlab源码 875期】
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05-02 5483
FIR窗函数音频去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【信号去噪】基于带阻和高通滤波器音频信号语音去噪附Matlab仿真
m0_57702748的博客
09-22 767
在现实生活中，音频信号往往会受到各种噪声的干扰，例如环境噪声、设备噪声等，这些噪声会严重影响音频信号的质量和可懂度，因此，音频信号去噪成为一项重要的信号处理技术。本文将针对音频信号中的噪声，探讨基于带阻和高通滤波器的语音去噪方法，并利用Matlab进行仿真验证，旨在实现对噪声信号的有效去除，提高语音信号的质量。1. 带阻滤波器和高通滤波器概述1.1 带阻滤波器带阻滤波器（Band-stop Filter）是一种滤波器，能够抑制特定频率范围内的信号，同时允许其他频率范围内的信号通过。
【脑电信号】脑电信号EEG形态学滤波处理【含Matlab源码 4023期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-01 1340
脑电信号EEG形态学滤波处理 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【语音去噪】低通高通滤波器语音去噪（时域 频谱）【含Matlab源码 4256期】
Matlab912100926的博客
07-10 787
低通高通滤波器语音去噪（时域 频谱） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
MATLAB 信号处理实践：音频去噪与增强
FcRuby的博客
09-17 623
在这个示例中，我们加载了一个音频文件，并使用动态范围压缩技术对音频信号进行增强处理。我们首先计算音频信号的包络，然后根据设定的阈值和比率对音频进行压缩处理。最后，我们绘制了原始音频和增强后的音频波形。当然，这只是信号处理的入门，还有许多更复杂和高级的技术可以用于音频处理。音频信号常常受到噪声的干扰，影响了音频的质量和清晰度。最后，我们绘制了原始音频和去噪后的音频波形。在这篇文章中，我们将使用MATLAB进行音频信号处理，具体包括去噪和增强。音频增强是改善音频质量的一种方法，可以提升音频的清晰度和可听性。
FIR 滤波器去除噪声
yishuihanq的博客
07-13 6457
FIR滤波器是一种基于时域设计的数字滤波器，具有线性相位和稳定性，适用于低通、高通、带通和带阻等各种滤波器设计。
如何去除录音里的杂音？音频小白看这篇
最新发布
C_19870的博客
04-29 2697
通过这些简单的录音背景噪音消除方法，无论是用专业软件还是手机应用，都能轻松去除录音中的杂音。别担心，今天就来聊聊简单详细的录音背景噪音消除方法，3分钟就能让你掌握去除杂音的小技巧，轻松提升录音效果，让声音更清晰纯净。作为一款开源软件，Audacity提供了丰富的音频编辑工具，录音背景噪音消除功能尤为突出，适合有一定基础的用户。该软件的降噪算法能有效过滤环境杂音，如键盘敲击声、风扇声等，同时保留人声清晰度，适合日常录音需求。能快速处理常见的环境噪音，如风声、电流声，且对电脑配置要求低，流畅运行无压力。
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