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谱减法是一种经典的语音增强技术,广泛应用于噪声环境下的语音信号处理。Martin谱减法作为该算法的改进版本,在传统谱减法基础上引入了更智能的噪声估计策略,能有效解决残余音乐噪声问题。
核心思路是通过短时傅里叶变换将时域信号转为频域,在频谱中估计并减去噪声成分。其创新点在于动态噪声估计机制: 利用语音静默段跟踪非平稳噪声 采用过减因子和频谱下限控制残余噪声 通过平滑处理避免语音失真
MATLAB实现时需特别注意:分帧加窗的窗口重叠策略、噪声帧的统计判别阈值设定,以及逆变换时的相位信息处理。该算法对瞬态噪声和非平稳环境具有较好的鲁棒性,但计算复杂度会随采样率线性增长。
实际应用中可结合维纳滤波进行二次优化,或通过Mel滤波器组调整为更适合语音识别的频域处理方案。在车载通信、远程会议等场景下,这种基于谱减法的预处理能显著提升语音质量指标。