原来想注释完，有事要出去，基本的思想已写完，后面的看程序吧。
不外乎是，分帧，加窗，估计噪音，傅里叶变换，反傅里叶变换等。
%输入参数s 语音数据，fs 采样频率，p 下面有说明，共11个，可不输入，有默认值
%“过度减法(oversubtraction)”作减法的时候,保留一小部分原来的背景噪音,用这部分背景噪音来掩盖住音乐噪音的谱峰,从而消除了令人不悦的音乐噪音。
%通过给的参数p，估计噪音，做谱减法。从而消除噪音。
function [ss,po]=specsubm(s,fs,p)
%利用频谱相减（spectral subtraction）增强 [SS,PO]=(S,FS,P)
%
% implementation of spectral subtraction algorithm by R Martin (rather slow)
% algorithm parameters: t in seconds, f in Hz, k dimensionless
% 1: tg = smoothing time constant for signal power estimate (004): high=reverberant, low=musical
% 2: ta = smoothing time constant for signal power estimate
% used in noise estimation (01)
% 3: tw = fft window length (will be rounded up to 2^nw samples)
% 4: tm = length of minimum filter (15): high=slow response to noise increase, low=distortion
% 5: to = time constant for oversubtraction factor (008)
% 6: fo = oversubtraction corner frequency (800): high=distortion, low=musical
% 7: km = number of minimisation buffers to use (4): high=waste memory, low=noise modulation
% 8: ks = oversampling constant (4)
% 9: kn = noise estimate compensation (15)
% 10:kf = subtraction floor (002): high=noisy, low=musical
% 11:ko = oversubtraction scale factor (4): high=distortion, low=musical
%检查函数的输入参数，如果输入少于三个，po为默认值，po的参数上面有说明
if nargin<3 po=[004 01 0032 15 008 400 4 4 15 002 4]'; else po=p; end
ns=length(s);
ts=1/fs;
ss=zeros(ns,1);
ni=pow2(nextpow2(fspo(3)/po(8)));
ti=ni/fs;
nw=nipo(8);
nf=1+floor((ns-nw)/ni);
nm=ceil(fspo(4)/(nipo(7)));
win=05hamming(nw+1)/108;win(end)=[];
zg=exp(-ti/po(1));
za=exp(-ti/po(2));
zo=exp(-ti/po(5));
px=zeros(1+nw/2,1);
pxn=px;
os=px;
mb=ones(1+nw/2,po(7))nw/2;
im=0;
osf=po(11)(1+(0:nw/2)'fs/(nwpo(6)))^(-1);
imidx=[13 21]';
x2im=zeros(length(imidx),nf);
osim=x2im;
pnim=x2im;
pxnim=x2im;
qim=x2im;
for is=1:nf
idx=(1:nw)+(is-1)ni;
x=rfft(s(idx)win);
x2=xconj(x);
pxn=zapxn+(1-za)x2;
im=rem(im+1,nm);
if im
mb(:,1)=min(mb(:,1),pxn);
else
mb=[pxn,mb(:,1:po(7)-1)];
end
pn=po(9)min(mb,[],2);
%os= oversubtraction factor
os=zoos+(1-zo)(1+osfpn/(pn+pxn));
px=zgpx+(1-zg)x2;
q=max(po(10)sqrt(pn/x2),1-sqrt(ospn/px));
ss(idx)=ss(idx)+irfft(xq);
end
if nargout==0
soundsc([s; ss],fs);
end
直接用两个矩阵相见就可以啦，例如a和b矩阵相减 直接用c=a-b即可 需要注意a和b的矩阵行、列数要相等 比如可以编程 a=[1 1;2 2]; b=[3 4;5 6]; c=a-b
用MATLAB编程实现谱减法，维纳滤波法的语音增强
如果你找到另一种的，可不可以也发给我一份，若是有维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波，最小均方误差估计法，听觉掩蔽法其中任一种也行
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)']);
clear;
[x,fs]=audioread('D:\2wav');
y=x(1:4096,1);
Y=fft(y);
magY=abs(Y);
b=[];
for i=0:126;
n=4096;
x1=x(1+ni:n+ni);
X1=fft(x1);
magX=abs(X1);
S=(magX^2-magY^2);
S1=abs(S)^05;
s1=ifft(S1);
m=mean(s1)300;
for j=1:4096;
if abs(s1(j))>m;
s1(j)=s1(j)/4;
end
end
a=s1';
b=[b a];
end
x2=b';
plot(x2);
sound(x2,fs);
本文简要探讨了语音信号的基本特性，并介绍了谱减法的基本原理，同时基于Matlab实现了原始谱减法及其一种改进版。最后给出音频波形、频谱，从主观的人耳和客观的评判标准来量化所达到的效果。
在现实世界中，我们获得的所有信号波形都是其对应分布的一组观测值。平稳信号指的是其分布及分布的参数不会发生变化，非平稳信号则是其分布或分布的参数发生变化。对于语音信号来说，由于信号直接由说话者控制，其分布和分布的参数都是不确定的。以一个宏观的角度来看，语音信号具有非平稳性。而在 - 这个尺度，受人的发声器官所限定，语音信号是平稳的，即在微观下，语音信号具有平稳性。正是这种特性，导致了在语音信号处理过程中，短时分析成为一个重要的手段。
对噪声的基本假设
基于以上的假设，我们如下定义
则有
对加噪后的语音信号做傅里叶变换可得
可得加噪后的能量谱如下
又因为噪声与纯净的语音信号不相关，则
即
亦由于语音信号的质量与其频率幅度谱密切相关，而与频率相位图并无太大关联。则，我们可以保留加噪后的语音信号的频率相位谱，并且估计出噪声的能量谱，就通过以上式子进行语音增强
我们复现了MBerouti等人的 Enhancement of speech corrupted by acoustic noise 中提出的一种改进版本的谱减法，并使用了Dong Wang等人发布的开源语言数据集 THCHS-30
不好意思，没看到维纳滤波，程序就不删了
%谱减法语音增强
%输入参数s 语音数据，fs 采样频率，p 下面有说明，共11个，可不输入，有默认值
%“过度减法(oversubtraction)”作减法的时候,保留一小部分原来的背景噪音,用这部分背景噪音来掩盖住音乐噪音的谱峰,从而消除了令人不悦的音乐噪音。
%通过给的参数p，估计噪音，做谱减法。从而消除噪音。
function [ss,po]=specsubm(s,fs,p)
%利用频谱相减（spectral subtraction）增强 [SS,PO]=(S,FS,P)
%
% implementation of spectral subtraction algorithm by R Martin (rather slow)
% algorithm parameters: t in seconds, f in Hz, k dimensionless
% 1: tg = smoothing time constant for signal power estimate (004): high=reverberant, low=musical
% 2: ta = smoothing time constant for signal power estimate
%
used in noise estimation (01)
% 3: tw = fft window length (will be rounded up to 2^nw samples)
% 4: tm = length of minimum filter (15): high=slow response to noise increase, low=distortion
% 5: to = time constant for oversubtraction factor (008)
% 6: fo = oversubtraction corner frequency (800): high=distortion, low=musical
% 7: km = number of minimisation buffers to use (4): high=waste memory, low=noise modulation
% 8: ks = oversampling constant (4)
% 9: kn = noise estimate compensation (15)
% 10:kf = subtraction floor (002): high=noisy, low=musical
% 11:ko = oversubtraction scale factor (4): high=distortion, low=musical
%检查函数的输入参数，如果输入少于三个，po为默认值，po的参数上面有说明
if nargin<3 po=[004 01 0032 15 008 400 4 4 15 002 4]'; else po=p; end
ns=length(s);
ts=1/fs;
ss=zeros(ns,1);
ni=pow2(nextpow2(fspo(3)/po(8)));
ti=ni/fs;
nw=nipo(8);
nf=1+floor((ns-nw)/ni);
nm=ceil(fspo(4)/(nipo(7)));
win=05hamming(nw+1)/108;win(end)=[];
zg=exp(-ti/po(1));
za=exp(-ti/po(2));
zo=exp(-ti/po(5));
px=zeros(1+nw/2,1);
pxn=px;
os=px;
mb=ones(1+nw/2,po(7))nw/2;
im=0;
osf=po(11)(1+(0:nw/2)'fs/(nwpo(6)))^(-1);
imidx=[13 21]';
x2im=zeros(length(imidx),nf);
osim=x2im;
pnim=x2im;
pxnim=x2im;
qim=x2im;
for is=1:nf
idx=(1:nw)+(is-1)ni;
x=rfft(s(idx)win);
x2=xconj(x);
pxn=zapxn+(1-za)x2;
im=rem(im+1,nm);
if im
mb(:,1)=min(mb(:,1),pxn);
else
mb=[pxn,mb(:,1:po(7)-1)];
end
pn=po(9)min(mb,[],2);
%os= oversubtraction factor
os=zoos+(1-zo)(1+osfpn/(pn+pxn));
px=zgpx+(1-zg)x2;
q=max(po(10)sqrt(pn/x2),1-sqrt(ospn/px));
ss(idx)=ss(idx)+irfft(xq);
end
if nargout==0
soundsc([s; ss],fs);
end
以上就是关于matlab程序求注释，语音增强的，减谱法.....全部的内容，包括:matlab程序求注释，语音增强的，减谱法.....、MATLAB实现谱减法降噪、用MATLAB编程实现谱减法，维纳滤波法的语音增强等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
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