MATLAB语音信号处理算法工具箱，专业分析音频数据

资 源 简 介

SpeechProcessingToolbox提供完整的语音信号处理实现，支持端点检测、基频提取、共振峰分析、滤波器设计、噪声抑制等功能，助力音频预处理与声谱可视化。

详 情 说 明

语音信号处理算法工具箱（SpeechProcessingToolbox）

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB/Python的语音信号处理算法工具箱，提供了一套完整的语音处理算法实现。工具箱集成了音频预处理、特征提取、分析与变换等多种核心功能，适用于语音识别、语音增强、声学分析等应用场景。所有函数均经过优化，支持实时数据处理与批量处理模式，为研究人员和开发者提供高效、可靠的语音处理解决方案。

功能特性

• 多格式音频支持：支持.wav、.mp3、.flac等常见音频格式，自动处理单声道/双声道信号，支持8kHz–48kHz采样率及自动重采样。
• 预处理模块：提供语音端点检测、噪声抑制、信号归一化、分帧加窗等预处理功能。
• 特征提取：实现基频（Pitch）提取、共振峰分析、梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征计算等。
• 分析与可视化：基于短时傅里叶变换（STFT）的语谱图、频谱图绘制，支持特征分布可视化。
• 高级处理：包含线性预测编码（LPC）、滤波器设计、语音增强算法，可输出信噪比统计与处理报告。
• 接口灵活：支持实时麦克风输入或音频流处理，输出结果可保存为音频文件、CSV、图像或结构体数据。

使用方法

1. 环境配置：确保安装MATLAB（R2018a或更高版本）或Python 3.7+（依赖库见“系统要求”）。
2. 数据准备：将待处理音频文件置于data/目录下，或配置音频输入设备。
3. 运行主程序：执行main.m（MATLAB）或main.py（Python），按提示选择处理模式（实时或批处理）。
4. 参数设置：根据需要调整算法参数（如帧长、滤波器阶数等）。
5. 结果获取：处理结果将保存于results/目录，包括特征数据、可视化图像及分析报告。

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本，需安装Signal Processing Toolbox。
• Python版本：3.7及以上，依赖库：numpy, scipy, librosa, matplotlib, sounddevice。
• 硬件建议：至少4GB内存，支持16位音频输入的声卡（实时处理场景）。

文件说明

main.m作为项目的主入口脚本，实现了工具箱的核心调度与集成功能。具体包括：音频数据的统一读取与格式转换、采样率自动标准化、处理模式（实时/批处理）的选择与执行；协调调用端点检测、滤波去噪、特征提取等子模块，并控制特征数据与可视化结果的生成与输出。其核心作用是整合各算法模块，为用户提供简洁易用的处理流程接口。