语音信号去噪

资 源 简 介

语音信号去噪

详 情 说 明

语音信号去噪是一项在嘈杂环境中提升语音质量的关键技术。MATLAB凭借其强大的信号处理工具箱，成为实现这一技术的理想平台。基于小波变换的阈值去噪法主要分为三个核心步骤：

首先，通过小波变换将含噪语音分解到不同尺度。这种多分辨率分析能有效分离噪声成分（通常存在于高频子带）和语音特征（集中在低频段）。选择合适的母小波（如db4或sym8）对分解效果至关重要。

接着，对高频小波系数进行阈值处理。硬阈值直接截断小于阈值的系数，软阈值则进行收缩处理，后者能保留更多语音细节。阈值的选择策略（如通用阈值、Stein无偏估计）直接影响去噪效果，需要根据噪声特性动态调整。

最后，重构阶段将处理后的小波系数通过逆变换恢复为时域信号。此时需注意吉布斯效应可能导致的信号振荡，可通过重叠分段处理来缓解。相比于传统傅里叶滤波，小波去噪的优势在于能保留语音的瞬态特征，特别适用于非平稳噪声环境。