基于小波变换的语音信号去噪系统

资 源 简 介

该项目旨在利用MATLAB平台对受噪声干扰的语音信号进行高效去噪处理。核心功能集成了音频文件读取、含噪信号仿真、小波多尺度分解、阈值处理以及信号重构等模块。实现过程中，用户可以向原始语音信号中加入指定强度的加性高斯白噪声以模拟真实环境下的受干扰情况。系统通过离散小波变换将一维语音信号分解至多个频率尺度上，获取表征信号特征的近似系数和表征噪声分布的细节系数。采用全局阈值或启发式阈值选择算法，结合软阈值或硬阈值函数对细节分量进行修正，从而在去除噪声的同时最大限度保留语音的共振峰与细节特征。最后通过小波重构算法

详 情 说 明

基于小波变换的语音信号去噪系统

项目简介

本项目是一个基于 MATLAB 开发的专业语音处理工具，专门用于对受噪声干扰的语音信号进行净化处理。通过应用离散小波变换（DWT）技术，系统能够从含噪信号中精准提取出语音特征，在有效抑制高斯白噪声的同时，最大程度地保留原始语音的共振峰和细节信息。该系统集成了从信号仿真、多尺度分解、非线性阈值处理到重构评估的全流程功能，为通信工程、声学研究及辅助听觉设备开发提供技术参考。

功能特性

1. 灵活的信号获取：支持读取本地音频文件，并具备自动合成测试信号的功能（结合正弦波、余弦波与频率扫频信号），确保在缺少外部素材时系统仍可运行。
2. 场景仿真模拟：内置加性高斯白噪声（AWGN）注入模块，允许根据预设的信噪比（SNR）对干净语音进行污染，模拟真实的受干扰环境。
3. 多尺度小波分解：利用离散小波变换将一维语音信号分解为多个频率尺度，提取表征低频趋势的近似系数和表征高频噪声及细节的细节系数。
4. 自适应阈值去噪：

* 提供软阈值（Soft Thresholding）与硬阈值（Hard Thresholding）两种处理模式。 * 采用无偏似然估计原理及固定阈值选择算法。 * 基于中值绝对偏差（MAD）自动估计各尺度下的噪声强度。

1. 多维度效果评估：

* 量化指标：自动计算输入信噪比、输出信噪比、信噪比增益（SNR Improvement）以及均方误差（MSE）。 * 时域可视化：对比原始、含噪及重构信号的波形走势。 * 频域分析：通过功率谱密度（PSD）曲线直观展示去噪前后的频谱能量分布。

1. 处理结果导出：系统处理完成后，会自动将去噪后的语音合成并导出为高保真音频文件。

实现逻辑

系统主程序按照以下流程顺序执行：

1. 环境与参数初始化：配置小波基类型（如 db4）、分解层数（5层）、阈值类型（软/硬）以及目标信噪比。
2. 数据准备：优先读取本地音频，若不存在则调用数学函数生成一段复合语音信号，并对单声道数据进行归一化预处理。
3. 噪声注入：根据能量比例公式计算所需的噪声功率，向信号中加入服从标准正态分布的随机噪声。
4. 分解过程：调用小波分解算法，根据设定层数获取包含近似系数和各级细节系数的向量结构。
5. 去噪核心处理：

* 进入循环，逐层对各个尺度的细节系数进行处理。 * 计算当前尺度的噪声标准差估计值：$sigma = text{median}(|d|) / 0.6745$。 * 计算通用阈值 $T = sigma sqrt{2ln(N)}$。 * 应用选定的阈值函数对细节系数执行收缩或置零操作。

1. 信号重构：利用处理后的系数向量进行逆小波变换，还原回时域信号。
2. 性能计算与绘图：对比去噪前后信号，生成评估报告，并绘制时域波形图与功率谱密度对比图。

核心技术与算法分析

• 小波基选择：系统默认采用 Daubechies 4 (db4) 小波。该小波具有较好的紧支撑性和正交性，极其适合处理非平稳的语音信号，能够良好捕捉共振峰特征。
• 自适应噪声估计：不同于全局固定阈值，代码通过对每一层细节系数的中值进行统计分析，动态获取该频段的噪声统计特性。这种方法对信号突变点更具鲁棒性。
• 阈值函数应用：

* 软阈值：对超出阈值的系数进行收缩，处理后的信号更平滑，有效减少了重构时的 Gibbs 振荡现象。 * 硬阈值：将低于阈值的系数置零，保留高于阈值的原始系数，能更好地维持信号的峰值强度。

• 频域分析法：使用周期图法（Periodogram）计算功率谱，通过分贝刻度（dB）下的频谱对比，展示算法在高频噪声区间的抑制效果。

使用方法

1. 配置环境：确保 MATLAB 已安装并包含 Signal Processing Toolbox 与 Wavelet Toolbox。
2. 放置素材：若要处理特定音频，请将该音频重命名为代码中预设的文件名并存放在脚本同级目录下；或直接修改程序开头的参数。
3. 调整参数：根据实际噪声情况，在代码第一部分修改分解层数、小波基类型或信噪比数值。
4. 运行程序：执行主函数。系统将自动弹出两个可视化窗口：

* 窗口1显示三级波形对比。 * 窗口2显示三条功率谱曲线的覆盖情况。

1. 查看输出：在 MATLAB 命令行窗口查看 SNR 和 MSE 等评价指标。处理后的音频将自动生成并存储。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具箱依赖：

* 小波工具箱 (Wavelet Toolbox) * 信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox)

• 硬件建议：具备音频播放能力的声卡（用于验证去噪效果）。