MATLAB实现含噪语音信号时频分析与自适应回声增强系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现含噪语音信号的时频特征分析，采用自适应滤波算法进行噪声抑制，并通过二次时频分析评估去噪效果。系统还包含可调参数混响器和均衡器模块，用于生成可控特性的回声增强效果。

详 情 说 明

含噪语音信号的时频分析与自适应回声增强系统

项目介绍

本项目是一个集成了语音信号时频分析、自适应噪声抑制与可调参数混响效果生成的综合数字信号处理系统。系统首先对输入的含噪语音信号进行时频特征分析，利用自适应滤波算法实现噪声抑制；随后对去噪后的信号进行二次时频分析以量化评估去噪效果；最后通过梳状滤波器与全通滤波器的组合，结合参数可调的均衡器模块，生成具有可控特性的回声增强效果。系统适用于语音增强、音频效果处理及信号分析等应用场景。

功能特性

• 时频分析：采用短时傅里叶变换（STFT）生成含噪与去噪语音信号的三维时频分布图谱，直观展示信号能量在时间-频率域的分布特性。
• 自适应噪声抑制：支持最小均方（LMS）与递归最小二乘（RLS）两种自适应滤波算法，可针对白噪声、环境噪声、脉冲噪声等不同类型噪声进行有效抑制，并输出波形对比图与信噪比（SNR）改善指标。
• 混响效果合成：基于梳状滤波器与全通滤波器设计可调节参数的混响器，允许用户设置延时时间、衰减系数及均衡器频响曲线，生成自然可调的回声效果。
• 可视化输出：提供滤波器频响特性曲线、混响脉冲响应图、时频分析图谱等多维度可视化结果，辅助用户分析系统性能。

使用方法

1. 准备输入信号：将待处理的含噪语音信号保存为WAV格式（采样率支持8kHz至48kHz）。
2. 设置处理参数：在配置文件中指定噪声类型（白噪声/环境噪声/脉冲噪声）、自适应算法类型（LMS/RLS）及混响器参数（延时、衰减系数、均衡器频响）。
3. 运行主程序：执行主处理流程，系统将自动完成噪声抑制、时频分析、混响合成等步骤。
4. 查看输出结果：系统将生成去噪前后波形对比图、时频分析图谱、混响效果合成语音（WAV格式）及滤波器特性曲线，所有结果保存在指定输出目录。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：不少于 4 GB RAM（处理长时语音信号时建议 8 GB 以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度模块，主要实现了以下功能：负责系统初始化与参数配置，导入含噪语音信号并进行预处理；调用时频分析模块生成含噪信号的时频分布图；根据噪声类型选择自适应滤波算法执行噪声抑制，并计算去噪前后的信噪比指标；对去噪信号进行二次时频分析以评估去噪效果；依据用户设定的混响参数，通过梳状滤波器和全通滤波器组合生成回声效果，并合成最终输出语音；同时协调各可视化模块，绘制波形对比图、滤波器频响曲线及混响脉冲响应图，并统一管理所有输出结果的保存与展示。