数字语音处理及MATLAB仿真（第2版）源代码

阐述了语音信号处理的原理、方法、技术和应用，同时给出了部分内容对应的MATLAB仿真源程序。

clear all;
%-------------------------------读入带噪语音文件---------------------------
[filenamepathname]=uigetfile（‘*.wav‘‘请选择纯净语音文件：‘）;
tidy=wavread（[pathname filename]）‘;
[filenamepathname]=uigetfile（‘*.wav‘‘请选择带噪语音文件：‘）;
wavin=wavread（[pathname filename]）‘;
%-------------------------------参数定义---------------------------------
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（wavin）;
R = step_len;
L = frame_len; 
f = （wav_length-mod（wav_lengthframe_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；
wavin = wavin（1:f*L）;  % 带噪语音与纯净语音长度对齐
tidy= tidy（1:f*L）;
win = zeros（1f*L）; % 设定初始值；
enspeech = zeros（1f*L）;                         
%-------------------------------分帧-------------------------------------
for r = 1:k 
    y = wavin（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（YLk）; %噪声最小值跟踪算法
%     NOISE= non_stationary_noise_evaluate（YLk）; % 基于统计信息的非平稳噪声自适应算法
%-------------------------------谱减法-------------------------------------
for     t = 1:k     
         X = abs（Y）.^2;   
         S = X（1+（t-1）*L:t*L）-NOISE（1+（t-1）*L:t*L）; % 含噪语音功率谱减去噪声功率谱；
         S = sqrt（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 = S.*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；
         enspeech（1+（t-1）*L/2:L+（t-1）*L/2） = 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；
end
enspeech = enspeech./win; % 去除加窗引起的增益得到增强的语音；
%-----------------------信噪比--------------------------------------------
SNR_before=SNR1（tidywavin）;
SNR_after=SNR2（tidyenspeech）;
%-------------------------------画出波形----------------------------------------

 subplot（311）;plot（tidy）;title（‘（a）纯净语音‘）;xlabel（‘样点数‘）;ylabel（‘幅度‘）;axis（[0 2.5*10^4 -0.3 0.3]）;
 subplot（312）;plot（wavin）;title（‘（b）带噪语音（10dB白噪声）‘）;xlabel（‘样点数‘）;ylabel（‘幅度‘）;axis（[0 2.5*10^4 -0.3 0.3]）;
 subplot（313）;plot（enspeech）;title（‘（c）谱减法-增强语音‘）;xlabel（‘样点数‘）;ylabel（‘幅度‘）;axis（[0 2.5*10^4 -0.3 0.3]）;
 axis（[0 7*10^4 -1 1]）;
 axis（[0 2.5*10^4 -0.3 0.3]）;
 wavwrite（enspeech‘spectruesub_enspeech.wav‘）; % 写出增强语音；

 属性            大小     日期    时间   名称
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