【信号去噪】基于巴特沃斯、切比雪夫IIR滤波器实现语音去噪附Matlab代码

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本文介绍了IIR滤波器在语音去噪中的应用，特别是巴特沃斯和切比雪夫滤波器的原理与性能，详细阐述了去噪算法步骤，并通过实验比较了两种滤波器在去除噪声和保持语音质量方面的效果。

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🔥 内容介绍

语音信号在实际传输过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，如环境噪声、电子噪声等。这些噪声会严重影响语音信号的质量，降低语音识别的准确率和语音通信的清晰度。因此，语音去噪技术在语音处理领域中至关重要。

IIR（无限脉冲响应）滤波器是一种经典的滤波器设计方法，具有良好的滤波性能和较低的计算复杂度，在语音去噪领域得到了广泛的应用。本文将介绍基于巴特沃斯和切比雪夫 IIR 滤波器的语音去噪技术，并对两种滤波器的性能进行比较。

巴特沃斯滤波器

巴特沃斯滤波器是一种低通滤波器，其幅频响应在通带内保持平坦，在截止频率处衰减 3 dB。巴特沃斯滤波器的传递函数为：

H(s) = 1 / (1 + (s/ωc)^n)

其中：

s 为复频率
ωc 为截止频率
n 为滤波器的阶数

巴特沃斯滤波器具有以下特点：

通带内幅频响应平坦
在截止频率处衰减 3 dB
相位响应是非线性的

切比雪夫 IIR 滤波器

切比雪夫 IIR 滤波器是一种低通滤波器，其幅频响应在通带内具有等纹波，在截止频率处衰减到零。切比雪夫 IIR 滤波器的传递函数为：

H(s) = 1 / (1 + ε^2 * C_n(s/ωc))

其中：

s 为复频率
ωc 为截止频率
n 为滤波器的阶数
ε 为纹波系数，控制通带内的纹波幅度
C_n(s) 为切比雪夫多项式

切比雪夫 IIR 滤波器具有以下特点：

通带内幅频响应具有等纹波
在截止频率处衰减到零
相位响应是非线性的

语音去噪算法

基于 IIR 滤波器的语音去噪算法主要分为以下步骤：

**预处理：**对语音信号进行预处理，包括归一化、加窗等。
**滤波：**使用巴特沃斯或切比雪夫 IIR 滤波器对语音信号进行滤波，去除噪声成分。
**后处理：**对滤波后的语音信号进行后处理，包括去窗、叠加等。

性能比较

巴特沃斯和切比雪夫 IIR 滤波器在语音去噪方面各有优缺点。

巴特沃斯滤波器具有通带内幅频响应平坦的特点，可以保持语音信号的原始波形。但是，其在截止频率处的衰减较慢，可能无法完全去除高频噪声。

切比雪夫 IIR 滤波器具有通带内等纹波的特点，可以有效去除高频噪声。但是，其在通带内的纹波可能会影响语音信号的质量。

在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的滤波器类型。如果需要保持语音信号的原始波形，可以使用巴特沃斯滤波器；如果需要有效去除高频噪声，可以使用切比雪夫 IIR 滤波器。

实验结果

为了验证基于 IIR 滤波器的语音去噪算法的性能，我们进行了实验。实验数据为一段包含环境噪声的语音信号。

实验结果表明，基于巴特沃斯和切比雪夫 IIR 滤波器的语音去噪算法都能有效去除噪声成分，提高语音信号的质量。其中，切比雪夫 IIR 滤波器在高频噪声的去除方面表现得更好。

结论

基于巴特沃斯和切比雪夫 IIR 滤波器的语音去噪技术是一种有效的语音处理方法。两种滤波器各有优缺点，可以根据具体的需求选择合适的滤波器类型。实验结果表明，该算法能有效去除噪声成分，提高语音信号的质量。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);