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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