基于MATLAB的深度学习语音增强算法仿真系统

资 源 简 介

本项目实现基于深度神经网络(DNN)的语音增强系统，专门处理混响和噪声环境下的语音信号。采用优化算法架构，通过MATLAB仿真验证，有效分离纯净语音与背景噪声，显著提升语音可懂度。

详 情 说 明

基于深度学习的语音增强算法仿真与性能验证系统

项目介绍

本项目实现了一个基于深度神经网络（DNN）的语音增强系统，专门用于处理混响和噪声环境下的语音信号。系统采用当前公认可懂度表现最优的算法架构，利用深度学习技术有效分离纯净语音与背景噪声，显著提升语音质量和可理解度。该系统包含完整的预处理、特征提取、神经网络处理和信号重构模块，并提供客观质量评估指标计算功能，可用于学术研究、算法验证和实际应用场景。

功能特性

• 先进的DNN增强算法：基于深度神经网络进行语音增强，专门优化在混响和噪声环境下的性能
• 完整信号处理流程：包含STFT时频分析、MMSE频谱幅度估计、信号重构等完整处理链
• 多采样率支持：支持8kHz、16kHz、48kHz等常见采样率的音频处理
• 全面评估体系：提供PESQ、STOI等客观语音质量指标评估
• 可视化分析：生成增强前后的时频图对比，直观展示处理效果
• 性能统计：输出算法处理耗时，支持性能优化分析
• 灵活配置：通过JSON配置文件调整网络参数和算法设置

使用方法

1. 准备输入数据：准备包含噪声的WAV格式音频文件（单声道）
2. 配置参数：根据需要修改JSON配置文件中的算法参数
3. 运行系统：执行主程序开始语音增强处理
4. 查看结果：系统将输出增强后的音频文件、质量评估报告和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件要求：4GB以上内存，支持音频处理的CPU
• 依赖工具包：信号处理工具箱、深度学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了音频信号加载与参数初始化、时频域特征提取与变换、深度神经网络推理与语音增强处理、增强语音信号重构与输出、处理效果可视化展示与对比，以及语音质量客观评估与性能统计等全套功能，构成了完整的语音增强解决方案。