【语音增强】基于matlab小波变换语音增强【含Matlab源码 296期】

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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab语音处理（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2021-02-13 14:07:29 首次发布
代码事宜私信博主
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/113800896
本文介绍了基于MATLAB的小波变换语音增强技术，包括获取代码的方式、语音增强的重要性和挑战，以及几种典型的小波去噪方法：模极大值去噪、相关去噪、阈值去噪和混合去噪。通过小波变换，可以利用语音和噪声在不同尺度上的特性来分离和去噪，提高语音质量和可懂度。

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【毕业设计系列】050：基于小波变换的的语音增强系统Matlab实现【含Matlab源码】
限时优惠：付费49.9元，订阅MATLAB毕业设计专栏，可赠送该付费专栏中任意代码1份！
05-07 570
DATE: 2023.4.20在之前的时候，毕业设计中实现了基于小波的音频信号去噪的GUI界面，展示如下：若需要相关代码可以在关注和订阅博主专栏之后，加博主QQ（995960243）索取（代码付费提供）。 THE END!
基于小波变换的语音增强算法简单综述
Charles' home
11-09 9017
前言： 语音通信是人类传播信息，进行交流时使用最多、最自然、最基本的一种手段。而这种通信中的信息载体—语音信号却是一种时变的、非平稳的信号，只有在很短的一段时间内(通常为5~50ms)才被认为是平稳的。在语音的产生、处理和传输过程中，不可避免地会受到环境噪声的干扰，使得语音信号处理系统，如语音编码和语音识别系统的性能大大降低.为了改善语音质量，提高语音的可懂度，人们根据语音和噪声的特点，采取各种
小波变换进行语音增强的matlab代码
06-04
小波变换进行语音增强的matlab代码，经过测试，效果可以，语音噪声大大减弱。
基于小波变换的语音增强算法.m
06-15
利用MATLAB实现了基于小波变换的语音增强算法，通过对比加噪声后的信号与降噪之后的信号，可以看出该算法有较好的性能
语音增强—matlab
07-22
基于人耳听觉掩蔽的维纳滤波子空间算法结合了维纳滤波与子空间语音增强各种的优点，达到了很好的语音增强效果
语音增强基于matlab小波变换语音增强【含Matlab源码 296期】.zip
12-27
语音处理系列程序定制或科研合作方向：语音隐藏、语音压缩、语音识别、语音去噪、语音评价、语音加密、语音合成、语音分析、语音分离、语音处理、语音编码、音乐检索、特征提取、声源定位、情感识别、语音采集播放...
【信号处理】基于小波变换的语音增强matlab源码.md
09-13
【信号处理】基于小波变换的语音增强matlab源码
语音隐写基于matlab小波变换量化音频数字水印【含Matlab源码 351期】.zip
10-08
语音处理系列程序定制或科研合作方向：语音隐藏、语音压缩、语音识别、语音去噪、语音评价、语音加密、语音合成、语音分析、语音分离、语音处理、语音编码、音乐检索、特征提取、声源定位、情感识别、语音采集播放...
【语音去噪】基于matlab小波变换软阈值+硬阈值+改进的小波变换语音去噪【含Matlab源码 3142期】.mp4
最新发布
09-17
语音处理系列程序定制或科研合作方向：语音隐藏、语音压缩、语音识别、语音去噪、语音评价、语音加密、语音合成、语音分析、语音分离、语音处理、语音编码、音乐检索、特征提取、声源定位、情感识别、语音采集播放...
MATLAB语音增强
03-29
语音增强
语音增强matlab实现代码
07-06
语音增强的matlab 实现代码，包括一些声音资源等等。。
自己编写的语音增强MATLAB代码
06-08
经过实验验证有效的语音增强算法，直接可运行，对非冲击噪声有较好的去噪效果。 lx_main为主程序，NS_lxwz为噪声估计模块，lxG_wz为增益估计模块，noise_sound为测试用含噪语音。 算法原理参见本人的文章《一种引入延迟的语音增强算法》
matlab 实现语音增强（含维纳滤波、谱减法、卡尔曼滤波三种实现方法）
05-19
有完整的代码注释，三种方法都可以实现，并有demo音频。
MATLAB之语音增强算法
05-28
三种常见的语音增强算法（谱减法，维纳滤波法和卡尔曼滤波法）的MATLAB的实现。通过运行程序可以得到它们的频谱图，可以得到它们的信噪比。
语音增强（speech enhancement）中英文版+书后所提到的MATLAB代码
05-17
学习语音增强的同学们，这文件包含中英文加代码。非常适合学习。
【语音增强】多维谱自适应小波语音信号去噪【含Matlab源码 1972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；
11-26 872
多维谱自适应小波语音信号去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于Matlab的语音增强技术：小波变换
HackDashX的博客
09-11 336
根据实际应用需求，可以调整小波基函数、小波分解层数和阈值大小来获得更好的增强效果。小波变换是一种广泛应用于信号处理领域的技术，它在语音增强中也发挥着重要的作用。本文将介绍如何使用Matlab进行基于小波变换的语音增强，并提供相应的源代码。硬阈值处理将小于某个阈值的小波系数置零，而软阈值处理则对小于阈值的小波系数进行衰减。在进行小波变换之前，我们可以对语音信号进行一些预处理操作，例如去除噪声、归一化等。我们选择合适的小波基函数和分解层数，将语音信号进行小波分解。基于Matlab的语音增强技术：小波变换。
基于小波变换的数字水印技术研究
热门推荐
04-13 1万+
摘要：算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印；提取时也依赖于相应块的平均值，所以不需要原始图像参与。算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性。  关键词：信息隐藏；数字水印；小波变换
用 MATLAB 进行语音增强
2301_78484069的博客
08-07 743
语音增强是数字信号处理中的一个重要领域，旨在提高语音信号的质量和可听性。MATLAB 是一种常用的数学软件，也被广泛地应用于语音增强的研究和开发中。最后，我们可以使用各种数字信号处理技术进行语音增强。Wiener 滤波器是一种自适应滤波器，可以根据信号和噪声的统计学特性来调整滤波器参数。一种常用的方法是使用幅度谱来表示声音强度。下一步是对语音信号进行分析，通常采用短时傅里叶变换（STFT）来分析语音信号在时间上的演化。以上就是用 MATLAB 进行语音增强的一般流程，希望对大家有所帮助。
谱减法语音增强matlab代码
05-24
以下是一个基于谱减法的简单语音增强Matlab代码： ``` clear all; close all; clc; % 读入语音文件 [x,fs] = audioread('input.wav'); % 设置参数 win = hamming(256,'periodic'); noverlap = 128; nfft = 256; % 计算短时能量和过零率 [~,E] = enframe(x,win,noverlap); % 窗口大小为256，重叠大小为128 E = E.^2; % 平方得到短时能量 Z = zerocross(x,win,noverlap); % 过零率 % 计算噪声估计值 alpha = 1; % 平滑系数 N = mean(E(Z<0.1*max(Z))); % 过零率小于阈值0.1*max(Z)的帧的平均短时能量 Nprev = N; % 初始化前一帧噪声能量估计值 for i = 2:length(E) if Z(i) < 0.1*max(Z) N = alpha*N + (1-alpha)*E(i); else N = alpha*Nprev + (1-alpha)*E(i); end Nprev = N; end % 谱减法去噪 y = zeros(length(x),1); for i = 1:length(E) X = fft(win.*x((i-1)*noverlap+1:(i-1)*noverlap+nfft)); S = abs(X); % 幅度谱 phase = angle(X); % 相位谱 SdB = 20*log10(S); % 转换为分贝 NdB = 20*log10(N); % 噪声估计值转换为分贝 SminN = max(SdB-NdB,0); % 谱减 Smasked = S.*SminN./SdB; % 谱掩蔽 X = Smasked.*exp(1j*phase); % 合成信号的频谱 y((i-1)*noverlap+1:(i-1)*noverlap+nfft) = y((i-1)*noverlap+1:(i-1)*noverlap+nfft) + win.*real(ifft(X)); end % 输出增强后的语音 audiowrite('output.wav',y,fs); ``` 该代码实现了以下步骤： 1. 读入语音文件。 2. 设置参数，包括窗口函数、重叠大小和FFT大小。 3. 计算短时能量和过零率。 4. 根据短时能量和过零率计算噪声估计值。 5. 使用谱减法去噪。 6. 输出增强后的语音文件。 需要注意的是，这只是一个简单的语音增强实现，可能并不适用于所有情况。在实际应用中，还需要进行更多的调试和优化。
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