MATLAB小波分析语音去噪与重构系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现语音信号的去噪与重构。通过小波变换进行多分辨率分析，应用阈值去噪算法消除噪声，并重构高质量语音。系统包含测试验证模块，支持去噪前后信号对比，适用于语音增强与信号处理研究。

详 情 说 明

基于小波分析的语音信号去噪与重构系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的语音信号去噪与重构系统，核心是基于小波变换的多分辨率分析方法。系统能够对输入的语音信号进行分解、噪声抑制和高质量重构，通过阈值去噪算法有效消除背景噪声干扰，并提供全面的测试验证功能，包括时域波形对比、频谱分析和听觉效果评估。

功能特性

• 多分辨率分析：采用小波变换对语音信号进行多尺度分解
• 灵活参数配置：支持自定义小波基类型、分解层数、阈值参数等
• 双重阈值处理：提供硬阈值和软阈值两种去噪算法选择
• 全面可视化分析：生成原始信号与去噪信号的时域波形对比图、频谱特征对比图
• 客观质量评估：计算信噪比改善指标（SNR提升数值）
• 主观听觉测试：集成音频播放对比功能，支持听觉效果直接评估
• 标准格式支持：支持.wav格式语音文件的输入和输出

使用方法

1. 准备输入文件：准备需要去噪的.wav格式语音文件
2. 参数设置：

- 设置采样率（默认44100Hz） - 选择小波基类型（如db4、sym8等） - 设定去噪阈值和处理方式（硬阈值/软阈值） - 配置分解层数（推荐4-8层）

1. 执行去噪处理：运行主程序进行信号分解、去噪和重构
2. 查看结果：

- 获取去噪后的.wav文件 - 分析生成的时域和频域对比图 - 查看信噪比改善指标 - 使用音频播放功能进行听觉对比

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 音频处理基础组件
• 至少4GB内存（处理长语音文件时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心处理流程，实现了语音信号的完整处理链路，包括文件读取与参数初始化、小波分解与多尺度分析、噪声阈值处理与信号净化、小波重构与信号恢复、结果可视化与质量评估、去噪音频生成与输出等关键功能模块。该文件整合了所有算法组件，为用户提供一站式的语音去噪解决方案。