MATLAB语音信号小波变换去噪算法参考实现

资 源 简 介

构建基于小波分解的语音降噪演示程序，通过多分辨率分析对含噪信号进行分解、阈值处理与重构。适用于语音预处理、教学实验及算法研究。

详 情 说 明

语音信号小波变换去噪算法参考实现

项目介绍

本项目构建了一个基于小波分解的语音信号降噪算法演示程序。程序利用小波多分辨率分析特性，对含噪声语音信号进行分解、阈值处理与重构，实现信号去噪效果。可用于语音信号预处理、小波去噪教学实验、算法改进研究等场景。提供可调阈值参数、可视化对比功能，适合初学者理解小波降噪原理。

功能特性

• 核心降噪算法：采用离散小波变换(DWT)进行信号分解，结合软阈值/硬阈值处理方法
• 灵活参数配置：支持选择小波基函数、分解层数、阈值规则和计算方法
• 噪声模拟功能：可对干净语音叠加自定义信噪比的高斯白噪声
• 全面结果展示：提供时域/频域对比图、各层小波系数处理对比、信噪比(SNR)和均方误差(MSE)指标
• 数据导出支持：去噪后的语音信号可保存为WAV格式文件

使用方法

1. 准备输入语音：准备单声道WAV格式音频文件（采样率建议8-48kHz）
2. 设置参数：根据需要调整小波基名称（如'db4'）、分解层数、阈值类型等参数
3. 运行程序：执行主程序开始降噪处理
4. 查看结果：分析生成的对比图表和性能指标，评估去噪效果
5. 导出数据：可选择保存去噪后的语音文件供后续使用

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长语音文件时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的语音信号小波去噪处理流程，包含语音文件读取与预处理、噪声信号的可控注入、基于小波变换的多层次分解、对高频系数的阈值量化处理、信号重构与波形恢复、去噪效果的量化评估与对比可视化等功能模块，用户可通过修改参数配置灵活调整降噪策略。