MATLAB语音信号处理：基于Gabor原子库与匹配追踪算法的稀疏表示系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现语音信号的稀疏分解与重构，采用Gabor原子库和匹配追踪算法迭代优化信号残差匹配，提升语音处理效率。系统经过完整测试，适用于语音分析与压缩场景。

详 情 说 明

基于Gabor原子库与匹配追踪算法的语音信号处理系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音信号处理系统，利用Gabor原子库对语音信号进行稀疏表示和重构。系统通过匹配追踪算法迭代地选择最能匹配信号残差的Gabor原子，实现语音信号的高效稀疏分解。该系统经过充分测试，对各种类型的语音信号（包括不同采样率、时长和信噪比的语音）都能获得良好的处理效果，在语音增强、压缩和特征提取等应用中表现出色。

功能特性

• Gabor原子库构建：支持灵活配置Gabor原子的尺度参数，生成过完备的Gabor原子库
• 匹配追踪算法：实现高效的稀疏分解算法，通过迭代选择最优原子进行信号表示
• 多格式支持：支持常见音频格式如.wav、.mp3等的输入处理
• 参数可调：提供灵活的Gabor原子库尺度参数和匹配追踪算法参数设置
• 可视化分析：提供原始信号与重构信号的误差分析图以及处理过程的收敛曲线图

使用方法

1. 输入设置：

- 提供原始语音信号文件路径 - 设置Gabor原子库的尺度参数 - 配置信号采样率（可选，默认自动识别） - 设定匹配追踪算法的迭代次数和容差阈值

1. 运行处理：

- 执行主程序开始语音信号处理 - 系统将自动完成信号加载、预处理、稀疏分解和重构

1. 结果获取：

- 查看输出的稀疏表示系数矩阵 - 获取重构后的语音信号 - 分析误差分析图和收敛曲线图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 音频处理工具箱（用于处理音频文件）
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上以获得更好性能）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括语音信号的读取与预处理、Gabor原子库的构建与初始化、匹配追踪算法的完整实现、信号的重构与误差分析，以及结果的可视化展示。该文件作为系统的入口点，负责协调各个功能模块的工作流程，确保信号处理流程的顺利执行。