基于MATLAB的多类降噪与Mel频谱分析的语音端点检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现多种语音降噪算法（谱减法、维纳滤波、小波降噪），结合Mel频率倒谱系数提取，评估不同信噪比条件下端点检测性能。适用于语音处理研究与算法对比，提供完整的实验框架与可视化分析。

详 情 说 明

基于多类降噪方法与Mel频谱分析的语音端点检测性能评估系统

项目介绍

本项目实现了一个综合性的语音端点检测性能评估平台，系统集成多种经典语音降噪算法与Mel频率倒谱系数(MFCC)特征分析，通过双门限端点检测算法，在不同信噪比条件下系统评估降噪方法对检测精度的影响。该系统可生成直观的可视化报告和量化性能指标，为语音前端处理算法选择提供数据支撑。

功能特性

• 多算法降噪处理：集成谱减法、维纳滤波、小波阈值降噪等经典语音增强算法
• 鲁棒特征提取：提取MFCC特征参数，有效表征语音频谱特性
• 自适应端点检测：采用基于短时能量和过零率的双门限检测算法
• 全方位性能评估：支持在-10dB至20dB信噪比范围内进行系统测试
• 多维度结果可视化：提供波形对比图、检测结果标注、ROC曲线、性能变化曲线等

使用方法

1. 数据准备：将纯净语音WAV文件放置于指定目录，系统支持8kHz/16kHz采样率
2. 噪声添加：设置目标信噪比参数，系统自动生成加性高斯白噪声混合语音
3. 算法配置：选择需要对比的降噪方法及相应参数
4. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成降噪、特征提取、端点检测全流程
5. 结果查看：在结果目录中查看生成的检测报告、性能指标和对比图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计分析工具箱
• 至少4GB可用内存
• 支持WAV文件读写的音频处理环境

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了语音信号的加载与预处理、多种降噪算法的并行执行、MFCC特征参数的提取、双门限端点检测算法的应用，以及在不同信噪比条件下进行批量测试并生成性能对比图表的功能。该文件还包含了结果可视化模块，负责绘制降噪效果对比图、端点检测标注图和综合分析曲线。