當(dāng)前位置:首頁(yè) > IT技術(shù) > 其他 > 正文

【語(yǔ)音去噪】基于小波硬閾值語(yǔ)音去噪含Matlab源碼
2022-05-29 22:22:07


??1 簡(jiǎn)介

在圖像處理過(guò)程中,圖像噪聲對(duì)圖像的后續(xù)處理和清晰度影響較大.因此,對(duì)圖像的降噪至關(guān)重要.隨著小波變換的不斷優(yōu)化,小波變換廣泛應(yīng)用在圖像降噪方面.該文基于軟閾值的小波圖像增強(qiáng)方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)論述小波變換在圖像去噪中的應(yīng)用.

【語(yǔ)音去噪】基于小波硬閾值語(yǔ)音去噪含Matlab源碼_圖像處理

【語(yǔ)音去噪】基于小波硬閾值語(yǔ)音去噪含Matlab源碼_小波變換_02編輯


【語(yǔ)音去噪】基于小波硬閾值語(yǔ)音去噪含Matlab源碼_圖像處理_03

【語(yǔ)音去噪】基于小波硬閾值語(yǔ)音去噪含Matlab源碼_信噪比_04編輯


轉(zhuǎn)存失敗重新上傳取消

2 部分代碼

%實(shí)驗(yàn)要求二:小波硬閾值語(yǔ)音降噪clear all; clc; close all;[xx, fs] = wavread('C5_4_y.wav');           % 讀入數(shù)據(jù)文件xx=xx-mean(xx);                         % 消除直流分量x=xx/max(abs(xx));                      % 幅值歸一化N=length(x);%-------------------------加入指定強(qiáng)度的噪聲---------------------------------SNR=5;s=awgn(x,SNR,'measured','db');               % 疊加噪聲wname='db7';jN=6;  %分解的層數(shù)snrs=20*log10(norm(x)/norm(s-x));signal=Wavelet_Hard(s,jN,wname);signal=signal/max(abs(signal));snr1=SNR_Calc(x,s);            % 計(jì)算初始信噪比snr2=SNR_Calc(x,signal);            % 計(jì)算降噪后的信噪比snr=snr2-snr1;fprintf('snr1=%5.4f   snr2=%5.4f   snr=%5.4f
',snr1,snr2,snr);% 作圖time=(0:N-1)/fs;                        % 設(shè)置時(shí)間subplot 311; plot(time,x,'k'); grid; axis tight;title('純語(yǔ)音波形'); ylabel('幅值')subplot 312; plot(time,s,'k'); grid; axis tight;title(['帶噪語(yǔ)音 信噪比=' num2str(SNR) 'dB']); ylabel('幅值')subplot 313; plot(time,signal,'k');grid;%hold on;title('濾波后波形'); ylabel('幅值'); xlabel('時(shí)間/s');%--------------------------------------------------------------------------

3 仿真結(jié)果

【語(yǔ)音去噪】基于小波硬閾值語(yǔ)音去噪含Matlab源碼_小波變換_05

【語(yǔ)音去噪】基于小波硬閾值語(yǔ)音去噪含Matlab源碼_小波變換_06編輯


4 參考文獻(xiàn)

[1]付煒, 李方勝. 小波閾值法在語(yǔ)音去噪中的應(yīng)用[J]. 電子技術(shù), 2010.

博主簡(jiǎn)介:擅長(zhǎng)智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)、信號(hào)處理、元胞自動(dòng)機(jī)、圖像處理、路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)等多種領(lǐng)域的Matlab仿真,相關(guān)matlab代碼問(wèn)題可私信交流。

部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn),若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除。



本文摘自 :https://blog.51cto.com/u

開通會(huì)員,享受整站包年服務(wù)立即開通 >