语音去噪基于matlab先验信噪比的维纳滤波算法语音去噪【含Matlab源码 572期】.zip

% -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % 维纳滤波 enhanced=Weina_Norm(x,wind,inc,NIS,alpha,beta) % MS估计噪声功率谱,需要估计纯净信号功率Ps % x:输入语音信号 % framesize:帧长 % overlap:帧重叠长度 % NIS：无声帧帧数 % alpha,beta:抑制参数 % --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- %% function enhanced=Weina_Norm(x,wind,inc,NIS,alpha,beta) nwin=length(wind); % 取窗长 if (nwin == 1) % 判断窗长是否为1，若为1，即表示没有设窗函数 framesize= wind; % 是，帧长=win wnd=hamming(framesize); % 设置窗函数 else framesize = nwin; % 否，帧长=窗长 wnd=wind; end y=enframe(x,wnd,inc)'; % 分帧 framenum=size(y,2); % 求帧数 y_fft = fft(y); % FFT y_a = abs(y_fft); % 求取幅值 y_phase=angle(y_fft); % 求取相位角 y_a2=y_a.^2; % 求能量 noise=mean(y_a2(:,1:NIS),2); % 计算噪声段平均能量 signal=zeros(framesize,1); for i=1:framenum frame=y(:,i); %取一帧数据 y_fft=fft(frame); %对信号帧y_ham进行短时傅立叶变换,得到频域信号y_fft y_fft2=abs(y_fft).^2; %计算频域信号y_fft每帧的功率谱y_w %带噪语音谱减去噪声谱 for k=1:framesize if abs( y_fft2(k) ) >=alpha*noise(k)%(k,i) signal(k)=y_fft2(k)-alpha*noise(k);%(k,i); if signal(k)<0 signal(k)=0; end else signal(k)=beta*noise(k);%*0.01; end end %计算H(W) Hw=( signal./(signal+1*noise) ).^1 ; %维纳滤波器输出 yw(:,i)=Hw.*y_fft; yt(:,i)=ifft(yw(:,i)); end %采用相位，反而信噪比低 enhanced=filpframe(yt',wnd,inc);