基于MATLAB的DD算法先验信噪比估计维纳语音降噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一套完整的语音降噪方案，采用DD算法动态估计先验信噪比，结合维纳滤波技术对带噪语音进行高效降噪处理。系统包含信号预处理、分帧分析和实时信噪比跟踪模块，适用于语音增强场景。

详 情 说 明

基于DD算法的先验信噪比估计维纳语音降噪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音降噪系统，采用DD（Decision-Directed）算法进行先验信噪比估计，结合维纳滤波技术对带噪语音信号进行增强处理。系统通过信号预处理、分帧分析、噪声特性动态估计与语音重建等核心步骤，有效降低背景噪声干扰，同时保持语音质量与清晰度。适用于语音通信、音频后期处理等多种场景。

功能特性

• 完整降噪流程：集成信号读取、分帧、噪声估计、维纳滤波与信号重构全流程
• DD先验信噪比估计：采用决策导向算法动态跟踪信号信噪比变化
• 自适应噪声更新：实时估计并更新噪声功率谱，适应非平稳噪声环境
• 多格式支持：支持.wav、.mp3等常见音频格式输入输出
• 分析报告生成：自动输出信噪比改善报告及多种处理过程可视化图表
• 宽采样率适配：支持8kHz-48kHz采样率的单声道语音信号处理

使用方法

1. 准备输入音频：将待处理的带噪语音文件置于项目目录下
2. 配置处理参数：根据需要调整帧长、叠加重叠率等参数设置
3. 运行降噪程序：执行主处理函数，系统将自动完成降噪处理
4. 查看输出结果：获取降噪后的纯净语音文件及分析报告
5. 可选噪声初始化：如提供初始纯噪声段，可提升系统初始估计精度

系统将生成以下输出内容：

• 降噪后的纯净语音信号（保持原采样率）
• 信噪比改善程度量化分析报告
• 处理过程中的先验信噪比变化曲线
• 噪声功率谱估计结果可视化图表
• 处理前后语音频谱对比分析图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理长音频时建议8GB以上）
• 存储空间：保证足够的临时文件存储空间

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心处理功能，包括语音信号的读取与参数初始化、基于重叠保留原则的分帧处理、噪声功率谱的动态估计与更新机制、先验信噪比的DD算法实现、维纳滤波器的构建与应用、语音帧的重叠相加重构，以及结果文件的输出与可视化分析功能的执行。