语音信号的MATLAB小波去噪程序

从给定的MATLAB代码来看，这是一个典型的语音信号小波去噪程序，旨在处理和清除含噪声的语音信号中的噪声成分，从而提升语音信号的质量。下面将深入解析该程序的关键步骤和技术要点，以便更好地理解其背后的原理和实现过程。 ### 1. 读取语音信号与添加噪声 程序首先通过`wavread`函数读取名为`c12345.wav`的语音信号文件，并将其存储在变量`sound`中。随后，为了模拟实际场景中可能存在的噪声，程序利用`randn`函数生成了一个随机噪声序列`noise`，其中噪声的强度为原信号长度的0.05倍。接着，原始信号`signal`被定义为`sound`的副本，而含噪声信号`y`则由`signal`和`noise`相加得到。这部分操作为后续的小波去噪处理提供了含噪声的输入信号。 ### 2. 小波变换与能量计算 在小波去噪的核心部分，程序采用了小波分解（Discrete Wavelet Transform，DWT）技术，选择`db3`小波基函数对含噪声信号进行分解，得到两个系数向量`coefs1`和`coefs2`，分别对应于不同的频率层次。接下来，通过计算每个系数向量的能量（即系数绝对值的平方和），进而得到总能量`energy3`。这一步骤是为了后续的能量归一化处理做准备。 ### 3. 能量归一化与阈值处理 程序对分解得到的小波系数进行了能量归一化处理，即`recoefs1`和`recoefs2`的值除以总能量`energy3`。然后，针对不同频率层的系数，程序设计了一套基于阈值的软阈值处理策略。具体而言，根据信号是否被识别为“voice”或“unvoice”，分别采用不同的阈值条件对系数进行零化或调整，以此来去除或减弱噪声成分的影响。 ### 4. 语音与非语音段落识别 在阈值处理前，程序引入了语音与非语音段落识别的步骤。通过滑动窗口的方式，对信号的局部片段进行自相关分析，根据自相关系数的大小判断当前段落是属于“voice”还是“unvoice”。这一过程有助于更精确地识别出信号中的语音成分，从而在去噪时能够更加保护这些关键信息不被过度削弱。 ### 5. 小波逆变换与信号重构 经过阈值处理后的系数`recoefs1`和`recoefs2`被用于小波逆变换（Inverse Discrete Wavelet Transform，IDWT），以重构出去噪后的信号`output3`。为了便于后续的比较和分析，程序进一步将重构信号的幅值范围归一化到最大值，并将结果保存至`output4`。最终，去噪前后的信号分别以`c101.wav`和`c102.wav`的格式保存下来，供后续的听觉评估或进一步的信号处理使用。 该MATLAB程序通过一系列精心设计的信号处理步骤，实现了对含噪声语音信号的有效去噪。从小波变换的选择到阈值处理策略的设计，再到语音与非语音段落的识别，每一步都体现了小波去噪技术在语音信号处理领域的强大功能和应用价值。