MATLAB实现的基于统计模型谱减法语音增强系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于统计模型的谱减法语音增强算法，通过动态估计噪声功率谱和自适应调整谱减参数，有效抑制音乐噪声，提升语音质量与可懂度。

详 情 说 明

基于统计模型的语音增强谱减法系统

项目介绍

本项目实现了一种基于统计模型的谱减法语音增强算法。系统通过分析带噪语音信号的统计特性，动态估计噪声功率谱并自适应调整谱减参数。与传统谱减法相比，该方法能够更准确地估计噪声，有效避免音乐噪声的产生，在保持语音质量的同时显著提升信噪比。系统包含语音预处理、噪声统计建模、谱减运算和后处理等完整流程。

功能特性

• 先进算法核心：采用基于最小统计的噪声功率谱估计技术，实现动态噪声建模
• 自适应参数调整：根据信号特性自动调整过减因子和谱底噪声参数
• 完整处理流程：包含信号预处理、时频分析、噪声估计、谱减运算和后处理全链路
• 多格式支持：支持.wav格式音频文件或直接语音数组输入
• 可视化输出：提供处理前后频谱对比、噪声估计曲线等分析图表
• 性能量化评估：输出信噪比改善量数值报告，客观评估增强效果

使用方法

基本调用

% 读取带噪语音文件 enhanced_speech = main('noisy_speech.wav');

自定义参数调用

% 设置处理参数 enhanced_speech = main('noisy_speech.wav', 16000, 256, 0.5, 10);

直接输入信号

% 输入语音数组和采样率 enhanced_speech = main(noisy_signal, fs);

参数说明：

• 输入1：带噪语音信号（文件路径或数组）
• 输入2：采样率（默认16000Hz）
• 输入3：帧长参数（默认256点）
• 输入4：重叠率（默认0.5，即50%）
• 输入5：信噪比先验信息（可选）

输出内容：

• 增强后的时域语音信号
• 处理前后频谱对比图
• 信噪比改善量数值报告
• 噪声功率谱估计曲线
• 实时处理进度指示

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存要求：至少2GB可用内存（处理长音频时建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的语音增强处理流程，实现了信号读入与参数初始化、基于短时傅里叶变换的时频分析、采用最小统计方法的噪声功率谱动态估计、结合自适应过减因子和谱底噪声控制的谱减运算、频域到时域的信号重构以及结果可视化与性能评估等核心功能。该文件作为系统的统一入口，协调各处理模块的顺序执行并管理中间数据的传递。