基于人耳掩蔽效应的语音增强算法实现与信噪比分析系统
项目介绍
本项目实现了一个基于人耳掩蔽效应的语音增强算法。通过分析人耳听觉系统的掩蔽特性,对含噪语音信号进行自适应谱减处理。系统包含完整的音频测试框架,支持语音增强效果评估,并附带段信噪比计算功能,可量化分析算法性能。
功能特性
- 人耳掩蔽效应建模: 利用心理声学模型计算人耳听觉掩蔽阈值
- 自适应谱减算法: 根据掩蔽特性动态调整谱减参数,实现噪声抑制
- 时频分析处理: 采用短时傅里叶分析进行频谱处理与信号重建
- 性能量化评估: 提供段信噪比(SNRseg)指标,客观评估增强效果
- 可视化分析: 生成处理过程的时频图谱和频谱对比图
使用方法
输入要求
- 音频文件: 支持.wav格式的含噪语音信号
- 参数配置: 可调整帧长、帧移、过减因子等算法参数
- 参考信号(可选): 提供原始干净语音用于精确信噪比计算
输出结果
- 增强后的语音信号(.wav格式)
- 时频分析图谱(频谱图、掩蔽阈值图等)
- 段信噪比量化指标
- 算法各阶段的频谱对比图
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
文件说明
主程序文件集成了完整的语音增强处理流程,包含信号预处理、掩蔽阈值计算、谱减算法执行和效果评估四大核心模块。该文件实现了音频信号加载、参数初始化、分帧处理、傅里叶变换、心理声学模型构建、自适应谱减运算、信号重建以及增强效果量化分析等全套功能,同时负责生成处理结果的可视化图表和输出文件。