基于MATLAB的小波包语音去噪系统：熵谱概率密度阈值估计与信号重构实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多层级小波包分解与重构，通过熵谱概率密度函数自适应估计去噪阈值，结合软/硬阈值处理有效分离语音与噪声。适用于语音增强、信号分析等领域，提升信噪比，保留信号细节。

详 情 说 明

基于熵谱概率密度函数阈值估计的小波包分解语音去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于熵谱概率密度函数阈值估计的小波包分解语音去噪系统。系统通过多层级小波包分解对语音信号进行精细的时频域分析，利用Shannon熵谱概率密度函数自动估计最优去噪阈值，采用改进型软阈值处理策略有效分离语音信号与环境噪声，最终重构得到高质量的纯净语音信号。该系统在语音增强、噪声抑制等领域具有重要的应用价值。

功能特性

• 精细时频分析：实现多层级小波包分解（默认4-6层），提供比传统小波变换更精细的时频分辨率
• 智能阈值估计：基于熵谱概率密度函数自动估计最优去噪阈值，无需手动设置参数
• 高效噪声分离：采用软阈值/硬阈值处理小波包系数，有效保留语音特征同时去除环境噪声
• 完整信号重构：通过小波包逆变换精确重构去噪后的纯净语音信号
• 全面可视化分析：提供去噪前后时频对比、阈值分布曲线、性能指标分析等可视化功能
• 实时试听对比：支持去噪前后语音信号的实时播放试听，便于效果评估

使用方法

1. 准备输入音频：准备含噪语音文件（支持.wav格式，采样率16kHz-44.1kHz）
2. 设置参数：指定小波包分解层数（默认4-6层）、阈值调节系数（可选）、噪声类型标识（可选）
3. 运行去噪处理：系统自动完成信号分解、阈值估计、系数处理和信号重构
4. 查看结果：获取去噪后的音频文件、分析报告和可视化图表
5. 试听比较：通过实时播放功能对比去噪前后的语音效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 音频处理工具箱（Audio Toolbox，用于播放功能）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上以处理较长的音频文件）

文件说明

项目的核心入口文件实现了完整的语音去噪处理流程，包括音频信号的读取与预处理、多层级小波包分解的建立与系数计算、基于熵谱概率密度函数的自适应阈值估计、小波包系数的阈值处理与噪声分离、去噪信号的重构与输出生成，以及全面的结果可视化分析与性能评估功能。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供一体化的语音去噪解决方案。