短时幅度谱在语音增强中的应用及 Matlab 实现

短时幅度谱在语音增强中的应用及 Matlab 实现

语音信号存在噪声的情况下会影响语音识别、语音合成以及语音通信等领域的性能。因此，语音增强技术成为了一个重要的研究方向。其中，短时幅度谱估计是一种常用的语音增强方法。本文将介绍短时幅度谱估计的原理，并给出其在 Matlab 中的实现源代码。

一、短时幅度谱估计原理

短时幅度谱是通过将语音信号分帧采集，对每一帧信号进行傅里叶变换得到的频谱表示。在语音增强中，可以通过短时幅度谱估计方法来减弱噪声的影响，提高语音信号的质量。

常用的短时幅度谱估计方法有三种：STFT（短时傅里叶变换）、DWT（小波变换）和基于信号模型的方法。本文将以 STFT 方法为例介绍短时幅度谱估计的实现。

具体实现步骤如下：

1.将语音信号分帧，并加窗处理，得到帧信号。

2.对每一帧信号进行傅里叶变换，得到短时幅度谱。

3.对短时幅度谱进行滤波处理，减弱噪声的影响。

4.将滤波后的短时幅度谱进行逆傅里叶变换得到增强后的语音信号。

二、Matlab 实现源代码

下面给出 Matlab 的源代码实现：

% 读入带噪声的语音信号
[x, fs]