如何对音频文件进行降噪

将我们的音频草稿拖入到素材窗。（ctrl+I,选择我们的素材）

双击我们的音频草稿，将会在我们的 *** 作窗口中出现波形文件。

鼠标放到 时间轴的最右边，向左拖动时间轴选框，放大时间轴。

观察音频文件，我们可以看到为录音部分123等处的噪音明显。

（如果打开软件没有频谱频率窗口，可以按shift+D，调出来）

123出便是我们需要的噪音采样，选择噪音采样的标准：1噪音时间足够的长，2没有录音

选择噪音采样

1放大时间轴，知道我们可以轻松的选择噪音为止。

2点选噪音的末端，拖动鼠标到噪音的顶端。

这样我们就选择了我们的噪音采样。

捕捉噪音样本

效果-----降噪\恢复-----捕捉噪音样本

快捷键（shift+P）

全选音频文件，

1全部显示音频的时间轴，以便查看到全部的波形文件。

2ctrl+a全选音频

降噪处理

效果-----降噪\恢复-----降噪（处理）

快捷键（ctrl+shift+P）

1在d出的效果-降噪界面中，调节降噪参数（80-95）之间，降噪幅度（30-50）之间，具体效果，因情况而定，降噪过大的话，音质就会失真。

2应用，等待效果处理完成。

试听，降噪效果明显好转。看图上，原来的噪音部分没有了，降噪成功

导出音频文件，ctrl+shift+s，

设置自己导出的具体选项。完成

1减弱噪声可以利用吸音材料或者隔音材料来做屋内的装修可以减弱噪音。第二个可以买些植物盆景也可以吸收不同频率的光波。第三个可以利用反射的原理，就是利用较好的反射声波的材料可以有效反射路边车辆的噪声。减小噪音原则：一、 声源处减弱 二、传播过程中减弱 三、接收处减弱 。

2采用工程技术措施控制噪声源的声输出，控制噪声的传播和接收，以得到人们所要求的声学环境，即为噪声控制。同水体污染、大气污染和固体废物污染不同，噪声污染是一种物理性污染，它的特点是局部性和没有后效的。噪声在环境中只是造成空气物理性质的暂时变化，噪声源的声输出停止之后，污染立即消失，不留下任何残余物质。噪声的防治主要是控制声源和声的传播途径，以及对接收者进行保护。

解决噪声污染问题的一般程序是首先进行现场噪声调查，测量现场的噪声级和噪声频谱，然后根据有关的环境标准确定现场容许的噪声级，并根据现场实测的数值和容许的噪声级之差确定降噪量，进而制定技术上可行、经济上合理的控制方案。

3声源控制　运转的机械设备和运输工具等是主要的噪声源,控制它们的噪声有两条途径：一是改进结构,提高其中部件的加工精度和装配质量，采用合理的 *** 作方法等，以降低声源的噪声发射功率。二是利用声的吸收、反射、干涉等特性，采用吸声、隔声、减振、隔振等技术，以及安装消声器等，以控制声源的噪声辐射。

4采用各种噪声控制方法，可以收到不同的降噪效果。如将机械传动部分的普通齿轮改为有d性轴套的齿轮，可降低噪声15～20分贝；把铆接改成焊接，把锻打改成摩擦压力加工等，一般可减低噪声30～40分贝。传声途径的控制　主要措施有：①声在传播中的能量是随着距离的增加而衰减的，因此使噪声源远离需要安静的地方，可以达到降噪的目的。②声的辐射一般有指向性，处在与声源距离相同而方向不同的地方，接收到的声强度也就不同。不过多数声源以低频辐射噪声时，指向性很差；随着频率的增加,指向性就增强。因此,控制噪声的传播方向（包括改变声源的发射方向）是降低噪声尤其是高频噪声的有效措施。③建立隔声屏障，或利用天然屏障（土坡、山丘），以及利用其他隔声材料和隔声结构来阻挡噪声的传播。④应用吸声材料和吸声结构，将传播中的噪声声能转变为热能等。⑤在城市建设中，采用合理的城市防噪声规划。此外，对于固体振动产生的噪声采取隔振措施，以减弱噪声的传播。

winsize=256;%窗长

n=01;%噪声水平

a=2;

b=6;

[speech,fs,nbits]=wavread('E:\matlab\louyinwav');%读入wav文件

size=length(speech);%语音长度

numofwin=floor(size/winsize);%窗数

%定义汉明窗

ham=hamming(winsize)';

hamwin=zeros(1,size);

enhanced=zeros(1,size);

improved=zeros(1,size);

%生成噪声信号

noise=nrandn(1,size);

y=speech'+noise;

%噪声处理

noisy=nrandn(1,winsize);

N=fft(noisy);

npow=abs(N);

for q=1:2numofwin-1

yframe=y(1+(q-1)winsize/2:winsize+(q-1)winsize/2);%分帧

hamwin(1+(q-1)winsize/2:winsize+(q-1)winsize/2)=hamwin(1+(q-1)winsize/2:winsize+(q-1)winsize/2)+ham;%

%加噪信号FFT

y1=fft(yframeham);

ypow=abs(y1);%加噪信号幅度

yangle=angle(y1);%相位

%计算功率谱密度

Py=ypow^2;

Pn=npow^2;

Pyy=ypow^a;

Pnn=npow^a;

%基本谱减

for i=1:winsize

if Py(i)-Pn(i)>0

Ps(i)=Py(i)-Pn(i);

else

Ps(i)=0;

end

end

s=sqrt(Ps)exp(jyangle);

for i=1:winsize

if Pyy(i)-bPnn(i)>0

Pss(i)=Pyy(i)-bPnn(i);

else

Pss(i)=0;

end

end

ss=Pss^(1/a)exp(jyangle);

%去噪语音IFFT

enhanced(1+(q-1)winsize/2:winsize+(q-1)winsize/2)=enhanced(1+(q-1)winsize/2:winsize+(q-1)winsize/2)+real(ifft(s));

improved(1+(q-1)winsize/2:winsize+(q-1)winsize/2)=improved(1+(q-1)winsize/2:winsize+(q-1)winsize/2)+real(ifft(ss));

end

%去除汉明窗引起的增益

for i=1:size

if hamwin(i)==0

enhanced(i)=0;

improved(i)=0;

else

enhanced(i)=enhanced(i)/hamwin(i);

improved(i)=improved(i)/hamwin(i);

end

end

SNR1=10log10(var(speech')/var(noisy));%加噪语音信噪比

SNR2=10log10(var(speech')/var(enhanced-speech'));%增强语音信噪比

SNR3=10log10(var(speech')/var(improved-speech'));

figure(1);plot(speech');%原始语音波形

title(['Original Voice(n=',num2str(n),')']);

figure(2);plot(y);

title(['Noise Added(SNR=',num2str(SNR1),'dB)']);

figure(3);plot(enhanced);

title(['Enhanced Voice(SNR=',num2str(SNR2),'dB)']);

figure(4);plot(improved);

title(['Improved Voice(SNR=',num2str(SNR3),'dB)']);

添加噪声：

[,map]=imread('你的’);

I=ind2gray(,map);

b=imnoise(I,'gaussian');

imshow(b);

去除噪声：

w=fspecial('average',[3

3]);

g=filter2(w,b);

imshow(g,[]);

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