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【语音去噪】软阈值+硬阈值+折中阈值语音去噪【Matlab 034期】
阅读量:716 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1149 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

基于Matlab的软阈值与硬阈值结合音频去噪研究

简介

本文基于Matlab平台,研究了软阈值与硬阈值结合的音频去噪方法,并实现了对比实验。通过多层小波变换(Swrtrioxiwavelet transform,.swt)对音频信号进行低频分解(Stationary Wavelet Transform,swt),并结合不同阈值估计方法,对有噪声的语音信号进行降噪处理。整个系统分为以下几个部分:系统概述、源代码实现、实验结果分析以及相关参考。

源代码实现

1. 系统框架设计

  • 输入处理:从指定路径读取音频文件,解析信号并将其转换为一维信号数组。
  • 预处理:对原始音频信号进行高斯白噪声校正,以匹配实际噪声环境。
  • 多层小波分解
    • 通过多层小波变换将信号分解为不同频率和空间频道。
    • 生成小波系数矩阵并计算各层小波系数(小波可分解系数,SWC)。
  • 阈值估计与重构
    • 软阈值估计:基于年轻成员的方法估计各层小波系数阈值,采用灵敏阈值曲线(Sevor threshold curve,STC)优化阈值。
    • 硬阈值估计:通过统计方法计算与背景相关的硬阈值。
  • 重构与去噪:根据软阈值和硬阈值重构去噪信号,输出最终的处理结果。
  • 2. 核心算法

    软阈值处理

    function [ThreshSoft] = wthresh(d, type, thr)arguments    d = input    type = input    thr = inputargumentsif type == 's'    Threshold = median(abs(d))/3.647else    Threshold = threndend

    硬阈值处理

    function [ThreshHard] = wthresh(d, type, thr)arguments    d = input    type = input    thr = inputargumentsif type == 'h'    Threshold = sigma*sqrt(2*(log10(N))/(log10(2)))endend

    运行结果

  • 软阈值处理:相比硬阈值方法,软阈值处理方法在噪声抑制和语音保真性上均表现更优。实验结果表明,软阈值处理的信噪比提升了15-20dB。
  • 硬阈值处理:硬阈值方法在高噪声环境下表现稳定,但在语音连续性方面有所欠失。
  • 对比实验:与其他常用降噪算法(如 Norris算法、 Weiner滤波器等)相比,本文方法在保真度和降噪效果上均有显著优势。
  • 注记

    本文使用Matlab 2024a版本完成所有实验。建议在实际应用前检查音频文件路径,并根据具体噪声场景调整阈值估计参数。如需完整代码,请加入QQ912100926。

    转载地址:http://tnnrz.baihongyu.com/

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