【语音去噪】谱减法+小波变换+改进的EMD算法语音去噪【含GUI Matlab源码 3551期】

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀

🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

🏆代码获取方式：
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab语音处理仿真内容点击👇
①Matlab语音处理（进阶版）

⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！

⛄一、谱减法+小波变换+改进的EMD算法语音去噪

1 谱减法
在语音去噪中最常用的方法是谱减法，谱减法是一种发展较早且应用较为成熟的语音去噪算法，该算法利用加性噪声与语音不相关的特点，在假设噪声是统计平稳的前提下，用无语音间隙测算到的噪声频谱估计值取代有语音期间噪声的频谱，与含噪语音频谱相减，从而获得语音频谱的估计值。谱减法具有算法简单、运算量小的特点，便于实现快速处理，往往能够获得较高的输出信噪比，所以被广泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生具有一定节奏性起伏、听上去类似音乐的“音乐噪声”。

转换到频域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化的多频音，这种情况在清音段尤其明显，这种由于半波整流引起的“噪声”被称为“音乐噪声”。从根本上，通常导致音乐噪声的原因主要有：
（1）对谱减算法中的负数部分进行了非线性处理
（2）对噪声谱的估计不准
（3）抑制函数（增益函数）具有较大的可变性

谱减法的缺点
1）由于对负值进行半波整流，导致帧频谱的随机频率上出现小的、独立的峰值，变换到时域上面，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化的多颤音，也就是通常所说的“音乐噪声”（Musical Noise）
2）另外，谱减法还存在一个小缺点就是使用带噪语音的相位作为增强后语音的相位，因此产生语音的质量可能比较粗糙，尤其是在低信噪比的条件下，可能会达到被听觉感知的程度，降低语音的质量。
为了更好的理解谱减法语音增强，这里对该算法进行简单仿真，仿真参数设置如下

2 小波降噪
小波降噪是Donoho和Johnstone提出的，其主要理论依据是，小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域集中在一些大的小波系数中；而噪声的能量却分布于整个小波域内。因此，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值。因此，幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。于是，采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减小至零。小波降噪的具体处理过程为：将含噪信号在各尺度上进行小波分解，设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为0，高于该阈值的小波系数或者完全保留，或者做相应的“收缩（shrinkage）”处理。最后，将处理后获得的小波系数用逆小波变换进行重构，得到去噪后的信号。阈值去噪中，阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数不同处理策略，是阈值去噪中关键的一步。设w表示小波系数，T为给定阈值，sgn（*）为符号函数，常见的阈值函数主要有以下两种。

⛄二、部分源代码

function varargout = speech_gui(varargin)
%SPEECH_GUI M-file for speech_gui.fig
% SPEECH_GUI, by itself, creates a new SPEECH_GUI or raises the existing
% singleton*.
%
% H = SPEECH_GUI returns the handle to a new SPEECH_GUI or the handle to
% the existing singleton*.
%
% SPEECH_GUI(‘Property’,‘Value’,…) creates a new SPEECH_GUI using the
% given property value pairs. Unrecognized properties are passed via
% varargin to speech_gui_OpeningFcn. This calling syntax produces a
% warning when there is an existing singleton*.
%
% SPEECH_GUI(‘CALLBACK’) and SPEECH_GUI(‘CALLBACK’,hObject,…) call the
% local function named CALLBACK in SPEECH_GUI.M with the given input
% arguments.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help speech_gui

% Last Modified by GUIDE v2.5 04-Dec-2013 09:54:05

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @speech_gui_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @speech_gui_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [], …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before speech_gui is made visible.
function speech_gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin unrecognized PropertyName/PropertyValue pairs from the
% command line (see VARARGIN)

% Choose default command line output for speech_gui
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes speech_gui wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = speech_gui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in radiobutton1.
function radiobutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
global snr;
snr=5;
% hObject handle to radiobutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,‘Value’) returns toggle state of radiobutton1

% — Executes on button press in radiobutton2.
function radiobutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
global snr;
snr=0;
% hObject handle to radiobutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,‘Value’) returns toggle state of radiobutton2

% — Executes on button press in radiobutton3.
function radiobutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)
global snr;
snr=-5;
% hObject handle to radiobutton3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hint: get(hObject,‘Value’) returns toggle state of radiobutton3

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global Y;
global X;
global snr;
global fs;
sound(X);

% — Executes on button press in pushbutton2.

function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
global Y;
global snr;
global pathname;
global X;

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合