小波语音降噪

资 源 简 介

小波语音降噪

详 情 说 明

语音降噪是数字信号处理中的常见需求，小波变换因其良好的时频局部化特性成为有效的降噪工具。下面介绍基于Matlab实现的完整流程：

语音文件读取与预处理 Matlab内置的audioread函数可直接读取WAV格式的语音文件，返回采样数据和采样率。建议先对原始语音进行归一化处理，将幅值缩放到[-1,1]范围，便于后续统一处理。

人工加噪实现 常用加噪方式包括添加高斯白噪声或脉冲噪声。通过randn函数生成符合正态分布的随机序列，按信噪比要求调整噪声强度后与纯净语音叠加。实际工程中需注意保持噪声和语音的采样率一致。

小波降噪核心步骤 选择合适的小波基（如db4/db8）和分解层数（通常3-5层），通过wavedec函数进行多尺度分解。对高频系数应用软阈值处理，阈值通常采用通用阈值或Stein无偏估计。最后用waverec函数重构信号。

关键参数优化 阈值选择直接影响降噪效果，过大会丢失语音细节，过小则残留噪声。可通过试听对比和客观指标（如信噪比改善量）评估效果。小波基的选择也需考虑语音特性，不同基函数对瞬态成分的保留能力不同。

结果输出与评估 降噪后的信号用audiowrite保存为新WAV文件。建议同时保存加噪文件作为对比，便于直观评估降噪效果。专业场景还可计算分段信噪比、语音质量感知评估等客观指标。

该方案在保留语音清晰度的同时能有效抑制背景噪声，适用于通信系统、语音识别预处理等场景。实际应用中还需考虑实时性要求，可能需要对算法进行定点化优化。