MATLAB小波变换自适应语音降噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现单通道语音信号的小波变换降噪，通过多尺度分解和自适应噪声估计，采用软硬阈值结合策略有效抑制背景噪声，提升语音清晰度。

详 情 说 明

基于小波变换的单通道语音信号自适应噪声抑制系统

项目介绍

本项目实现了一种基于离散小波变换（DWT）的单通道语音信号智能降噪算法。系统通过对带噪语音信号进行多尺度小波分解，结合自适应噪声估计与阈值处理技术，有效分离并抑制噪声分量，最终重构得到增强后的纯净语音。该方法特别适用于实际环境中采集的单通道语音信号的噪声抑制需求。

功能特性

• 多尺度分析能力：采用离散小波变换对语音信号进行多分辨率分解
• 自适应噪声估计：基于统计方法自动估计各频带的噪声能量分布
• 智能阈值处理：结合软阈值与硬阈值的优势，根据频带特性自适应选择去噪策略
• 灵活参数配置：支持小波基类型、分解层数、噪声类型等多参数调整
• 全面结果输出：提供增强语音、性能指标及多维度可视化分析结果

使用方法

基本运行

将待处理的带噪语音文件（WAV格式）放置于指定目录，系统将自动完成以下处理流程：

1. 信号预处理：读取语音文件并进行必要的预加重和归一化处理
2. 小波分解：根据设定的小波基和分解层数进行多尺度小波分解
3. 噪声估计：通过语音活动检测（VAD）技术估计噪声统计特性
4. 阈值去噪：对各层小波系数进行自适应阈值处理
5. 信号重构：将处理后的小波系数重构为时域语音信号
6. 结果输出：生成增强语音文件及分析报告

参数配置

用户可通过修改配置参数调整系统行为：

• wavelet_type：选择小波基类型（如db4、sym8等）
• decomposition_level：设置小波分解层数（通常6-8层）
• noise_type：指定噪声类型（白噪声/粉红噪声/实际环境噪声）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 小波工具箱（Wavelet Toolbox）

硬件建议

• 内存：4GB以上
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含了语音信号读取与预处理、小波分解与系数处理、噪声统计特性估计、自适应阈值去噪算法的实现、语音信号的重构与输出，以及处理结果的可视化分析与性能指标计算等功能模块。