MATLAB小波阈值消噪语音增强系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现语音信号的小波阈值消噪增强系统，通过小波分解提取特征，采用软/硬阈值算法自动抑制噪声，有效重构清晰语音。系统包含阈值估算、消噪处理模块，适用于语音增强研究与应用。

详 情 说 明

基于小波阈值消噪的语音增强系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波变换的语音信号消噪增强处理系统。系统通过小波多分辨率分析技术提取语音信号特征，采用自适应阈值估计算法对噪声进行有效抑制，最终重构得到增强后的语音信号。系统集成了阈值自动估算、小波消噪处理和语音质量评估三大核心模块，能够显著提升带噪语音的信噪比和可懂度，适用于语音通信、语音识别预处理等多个应用场景。

功能特性

• 多分辨率分析：采用小波分解技术，实现语音信号的时频局部化分析
• 自适应阈值估算：支持VisuShrink、SureShrink等多种阈值自动估计算法
• 灵活阈值处理：提供软阈值和硬阈值两种消噪处理方式
• 全面评估指标：输出信噪比改善情况，提供量化消噪效果评估
• 可视化分析：生成小波系数对比图和时频谱对比，直观展示消噪效果
• 参数可配置：支持自定义小波基、分解层数、采样频率等关键参数

使用方法

基本调用方式

% 读取带噪语音文件 [noisy_speech, fs] = audioread('noisy_speech.wav');

% 调用语音增强系统 enhanced_speech = main(noisy_speech, fs);

高级参数设置

% 设置详细参数 params.wavelet = 'db4'; % 小波基类型 params.level = 5; % 分解层数 params.threshold_type = 'soft'; % 阈值类型（soft/hard） params.sampling_rate = 8000; % 采样频率

% 带参数调用 [enhanced_speech, thresholds, snr_improvement] = main(noisy_speech, fs, params);

输出结果说明

• enhanced_speech: 消噪后的语音信号波形数据
• thresholds: 各分解层级估算的阈值数值
• snr_improvement: 输入输出信号的信噪比改善指标
• 自动生成小波系数对比图和时频分析图谱

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: 信号处理工具箱、小波分析工具箱
• 内存要求: 最低4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括语音信号的读取与预处理、小波分解与系数提取、基于自适应算法的噪声阈值估算、小波系数的阈值消噪处理、语音信号的重构与生成，以及消噪效果的量化评估与可视化分析。该文件整合了所有功能模块，提供完整的语音增强解决方案。