基于卡尔曼滤波的语音增强MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现卡尔曼滤波算法，对受加性高斯白噪声污染的语音信号进行实时增强处理。通过状态空间建模，结合预测与更新步骤，有效估计原始语音信号，提升信噪比。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的语音信号增强处理系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的语音信号增强系统，专门用于处理受到加性高斯白噪声污染的语音信号。系统通过构建语音信号的状态空间模型，利用卡尔曼滤波的预测和更新机制，实时估计出干净的语音信号。该技术能够有效抑制白噪声干扰，同时保留语音的主要特征和音质，显著改善听觉体验。

功能特性

• 高效噪声抑制：采用卡尔曼滤波算法，有效去除加性高斯白噪声
• 实时处理能力：支持语音信号的实时增强处理
• 音质保真：在去噪的同时保持语音信号的主要特征和清晰度
• 多维度评估：提供时域波形、频谱分析和信噪比改善等多重评估指标
• 参数可配置：支持用户自定义采样频率、噪声协方差矩阵等关键参数

使用方法

1. 准备输入文件：将待处理的含噪声语音信号保存为WAV格式
2. 配置参数：设置采样频率（默认8000Hz）、状态估计参数、过程噪声协方差矩阵Q、观测噪声协方差矩阵R、状态转移矩阵A和观测矩阵H
3. 运行系统：执行主程序开始语音增强处理
4. 查看结果：系统将生成增强后的语音文件和各种分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 音频处理工具箱
• 至少2GB可用内存

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，具体包括：语音信号的读取与预处理、卡尔曼滤波算法的完整实现、实时信号处理流程控制、噪声估计与状态更新机制、增强后信号的输出保存、各类分析图表的生成绘制以及性能指标的量化计算。该文件整合了从输入到输出的完整处理链条，确保了系统的整体运行逻辑和功能实现。