MATLAB 信号处理实践：音频去噪与增强

MATLAB音频处理：去噪与增强实战

最新推荐文章于 2025-04-29 15:00:00 发布

FcRuby

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本文探讨如何使用MATLAB进行音频信号处理，包括去噪和增强。通过实例展示均值滤波器去除高斯白噪声，以及动态范围压缩技术提升音频清晰度。这些基本概念和技术为音频处理提供了入门指导。

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。我们将介绍一些常见的信号处理技术，并提供相应的MATLAB源代码。

音频去噪

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。去噪是一种常见的音频信号处理任务，可以通过滤波和降噪算法来实现。下面是一个简单的音频去噪示例，使用了均值滤波器对音频信号进行平滑处理：

% 加载音频文件
file = 'audio.wav';
[x, fs] = audioread(file);

% 添加高斯白噪声

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基于FIR滤波器的音频去噪实现（附带Matlab源码）

DevRevolt的博客

09-08

528

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。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。设计一个合适的FIR滤波器需要考虑噪声的特性以及对原始信号的影响。函数设计了一个阶数为50的FIR滤波器，截止频率为1000 Hz，将滤波器的系数存储在变量。

Matlab信号添加噪声及计算信噪比SNR的信号处理

KxobDebugging的博客

09-21

1472

为了评估信号的质量，我们经常需要计算信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）。本文将介绍如何使用Matlab添加噪声到信号中，并计算信噪比。较高的信噪比表示信号较强，噪声较弱，而较低的信噪比则表示噪声较多。通过运行上述代码，你将得到两个子图，第一个子图显示原始信号，第二个子图显示添加噪声后的信号。接下来，我们将介绍如何使用Matlab生成一个信号，并在其上添加噪声。现在，我们已经成功添加了噪声，并计算了添加噪声后的信噪比。最后，我们将噪声添加到信号中，得到了带有噪声的信号。

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1 条评论

优快云-Ada助手 2023.09.19
恭喜你写了第13篇博客！标题听起来非常有趣，我很期待阅读你的文章。你在信号处理方面的实践经验一定很丰富。在音频去噪与增强这个话题上，你能否考虑分享一些实用的技巧或者案例，这样读者能更好地理解和应用你的方法。希望你能继续保持创作的热情，期待你的下一篇博客！

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

【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

1410

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)。

【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。

基于Matlab的语音信号去噪处理系统

04-15

"基于Matlab的语音信号去噪处理系统"就是这样一套工具，它利用MATLAB强大的数值计算和信号处理能力，为大学生提供了一个学习和实践语音去噪的平台。【描述】: "基于Matlab的语音信号去噪处理系统是专为大学生设计...

MATLAB音频信号处理实践：25个实用代码示例

音频信号处理是数字信号处理中的一个重要分支，它涉及到音频信号的采集、存储、分析、合成、增强...给定的文件标题“音频信号处理matlab代码”表明了这些代码是实践音频信号处理的有力工具，非常适合初学者入门和提高。

Matlab音频去噪demo

01-04

在这个“Matlab音频去噪demo”中，我们可以通过实践了解音频信号处理的基本概念，特别是滤波器的应用。首先，让我们关注高通、低通和带通滤波器。在音频信号处理中，这些滤波器是至关重要的工具，它们用于去除噪声...

MATLAB信号与图像处理实战：音频降噪与硬币检测技术解析

资源摘要信息:"【MATLAB工程应用】信号处理...综上所述，本资源是一份内容详实、结构清晰、案例丰富的MATLAB工程应用指南，涵盖了音频信号降噪与图像处理两大核心方向，是学习MATLAB信号与图像处理技术的理想参考资料。

【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

785

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！

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

Matlab语音编辑：实现音频数据的信号增强与降噪

pytorchCode的博客

08-08

642

在音频处理领域中，信号增强与降噪是非常重要的任务。通过使用Matlab编程语言，我们可以应用各种算法和技术来改善音频的质量。本文将介绍如何使用Matlab对音频数据进行信号增强与降噪。通过以上示例代码，我们可以在Matlab中实现音频数据的信号增强与降噪。这些方法可以根据不同的应用场景和需求进行调整和扩展，以提供更好的音频处理效果。信号增强的目标是提高音频的清晰度和可听性。以下是一些常用的音频信号增强技术的实现示例。在许多情况下，音频中存在噪声会影响其可听性。下面介绍几种常用的音频降噪技术的实现方法。

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

2623

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。

使用python对音频做去噪处理

weixin_51336606的博客

08-30

4327

该函数使用Wiener滤波器进行去噪。Wiener滤波器是一种统计最优滤波器，它基于信号和噪声的功率谱进行滤波。要使用Python对音频进行去噪处理，您可以使用许多库和算法。这是一个简单的去噪算法，您可以根据需要调整算法参数以获得更好的效果。首先，您需要安装所需的库。

【语音算法】语音的预处理--去噪

tobefans的博客

06-25

4993

在人工智能中，算法固然很重要，但语音的预处理却直接地决定了算法的性能上限，因此有必要对语音进行去噪处理。通过截取音频中的已知噪音部分，根据该噪音样本对整个音频进行降噪。截取噪音使用ffmpeg，降噪使用sox。...

基于MATLAB的语音信号去噪：谱减法

TechO_O的博客

09-10

454

语音信号去噪是一项重要的信号处理任务，旨在从带有噪声的语音信号中恢复出清晰的语音信号。谱减法是一种常用的语音信号去噪方法之一，它利用频谱信息对噪声进行估计并进行抑制。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于谱减法的语音信号去噪，并提供相应的源代码。首先，确保你已经安装了MATLAB软件，并且具备基本的MATLAB编程知识。希望本文能帮助你理解基于谱减法的语音信号去噪原理，并提供了使用MATLAB实现的代码。请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要针对具体的语音信号和噪声进行参数调整和优化。

基于MATLAB语音信号去噪IIR数字滤波器设计

毕业作品网站

07-18

2605

本文研究了IIR数字滤波器的设计方法及其在语音信号去噪中的应用。通过分析数字滤波器的分类和工作原理，重点探讨了IIR滤波器的脉冲响应不变法和双线性变换法两种设计方法。基于MATLAB平台，实现了Butterworth和Chebyshev I型IIR数字滤波器的设计，并开发了GUI界面进行语音信号的采集、加噪和滤波处理。实验结果表明，所设计的IIR数字滤波器能有效去除语音信号中的噪声。文中还分析了滤波器设计中存在的不足，并对未来研究方向进行了展望。该研究为数字信号处理领域的滤波器设计提供了实用参考。

基于MATLAB语音信号去噪IIR数字滤波器设计22

毕业作品网站

07-18

778

本文研究了IIR数字滤波器的优化设计方法，重点对比了脉冲响应不变法和双线性变换法的性能。通过MATLAB实现，设计了Butterworth和Chebyshev I型数字滤波器，并构建了GUI界面进行语音信号去噪处理。研究采用混合粒子群优化算法（HPSO）结合模式搜索方法优化滤波器参数，实验结果表明该方法能有效提升滤波器性能。文中详细阐述了数字滤波器的工作原理、分类及IIR滤波器基本结构，并通过多组实验数据验证了不同设计方法的滤波效果。最后总结了当前设计存在的不足，并对未来研究方向提出展望。

05｜音频降噪如何对症下药？