1 简介

基于维纳滤波、卡尔曼滤波、谱减法实现语音去噪处理。

2 部分代码

function [wiener_enspeech] = wienerfilter(testsignal)%维纳滤波器函数testsignal=testsignal';frame_len=256; %帧长step_len=0.5*frame_len; %分帧时的步长，相当于重叠50%wav_length=length(testsignal);R = step_len;L = frame_len; f = (wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len;k = 2*f-1; % 帧数 h = sqrt(1/101.3434)*hamming(256)'; % 汉宁窗乘以系数的原因是使其复合条件要求；% testsignal = testsignal(1:f*L);  % 带噪语音与纯净语音长度对齐% signal= signal(1:f*L);  win = zeros(1,f*L); % 设定初始值；wiener_enspeech = zeros(1,f*L);                         %-------------------------------分帧-------------------------------------for r = 1:k    y = testsignal(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R); % 对带噪语音帧间重叠一半取值；    y = y.*h; % 对取得的每一帧都加窗处理；    w = fft(y); % 对每一帧都作傅里叶变换；    Y(1+(r-1)*L:r*L) = w(1:L); % 把傅里叶变换值放在Y中；end%-------------------------------估计噪声-----------------------------------   NOISE= stationary_noise_evaluate(Y,L,k); %噪声最小值跟踪算法 % 每帧中的傅里叶变换和噪声估计均如上所示 %-------------------------------winner-------------------------------------for t = 1:k        X = abs(Y).^2;      S=max((X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L)),0);    G_k=(X(1+(t-1)*L:t*L)-NOISE(1+(t-1)*L:t*L))./X(1+(t-1)*L:t*L);    S = sqrt(S);    A1=G_k.*S;    A = Y(1+(t-1)*L:t*L)./abs(Y(1+(t-1)*L:t*L)); % 带噪于语音的相位；    S = A1.*A; % 因为人耳对相位的感觉不明显，所以恢复时用的是带噪语音的相位信息；    s = ifft(S);      s = real(s); % 取实部；    wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = wiener_enspeech(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+s; % 在实域叠接相加；    win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2) = win(1+(t-1)*L/2:L+(t-1)*L/2)+h; % 窗的叠接相加；endwiener_enspeech = wiener_enspeech./win; % 去除加窗引起的增益得到增强的语音；wiener_enspeech=wiener_enspeech';end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]郑永敏, 鲍鸿, & 张晶. (2017). 基于维纳–小波分析的语音去噪新方法. 广东工业大学学报, 34(5), 4.

[2]何志勇, 朱忠奎. 脉冲噪声环境下基于卡尔曼滤波的语音增强[J]. 计算机应用, 2011, 31(12):5.

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