MATLAB语音信号自适应去噪系统：基于小波变换实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，利用小波变换将语音信号分解为多频带，采用自适应阈值策略对高频系数进行软阈值处理，平衡噪声去除与语音特征保留，支持多种小波基函数选择。

详 情 说 明

基于小波变换的语音信号自适应去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的语音信号去噪算法，核心是利用小波变换的多分辨率分析特性。系统将输入的含噪语音信号分解到不同频带，采用自适应的阈值策略对高频细节系数进行软阈值处理，能够在有效抑制背景噪声的同时，最大限度地保留原始语音的重要特征。该系统支持用户灵活选择小波基函数，并提供直观的可视化分析工具，用于评估去噪效果。

功能特性

• 多分辨率分析：利用小波变换将信号分解到不同尺度，精准定位噪声成分。
• 自适应阈值去噪：根据信号特性动态调整阈值，实现更优的噪声抑制效果。
• 灵活参数配置：支持自定义小波基类型、分解层数、噪声强度阈值等关键参数。
• 多维可视化分析：提供时域波形、频谱、小波分解系数的对比图表。
• 量化效果评估：自动计算去噪前后的信噪比（SNR）提升值，客观评估去噪性能。

使用方法

1. 准备输入：确保待处理的语音文件为.wav格式。
2. 设置参数：运行主程序，根据提示或配置文件设置：

- 语音文件路径 - 采样率（默认8000Hz） - 小波基类型（如db4, sym8） - 分解层数（默认5层） - 噪声强度阈值

1. 执行去噪：系统将自动进行小波分解、阈值处理及信号重构。
2. 查看结果：程序会生成去噪后的音频文件以及多种分析图表，并在命令行显示信噪比改善情况。

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, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能。它负责控制整个去噪流程，包括读取原始语音信号、执行小波分解、根据自适应算法计算并应用阈值、重构去噪后的信号。同时，该文件还驱动生成各项输出结果，如保存去噪音频、绘制时域和频域对比图、可视化小波系数图谱，并完成去噪效果的信噪比指标计算。