资源简介
语音增强的matlab 实现代码,包括一些声音资源等等。。
代码片段和文件信息
%自适应算法
function [xenhancedsnr]=adaptive(filenamemnlevel)
% if nargin<2
% fprintf(‘Usage: adaptive(speech_clean1.wavnoisy_ad.wavenhanced_ad.wav) \n\n‘);
% return;
% end
[speech Fs nbits]= wavread(filename); % 读取清晰语音文件;
L=40; % 滤波器长度
len=length(speech);
n=1:len;
noise=nlevel*randn(len1); %加性噪声
e=speech+noise; % 产生带噪语音
% 带噪信号延迟作为参考信号输入
for t=2:len
x(t:)=e(t-1);
end
x(1)=0;
ws=zeros(Llen-L); % 存储滤波器权重的矩阵,列为权重
errs=zeros(len1); % 误差信号即纯净语音的估计
mus=m;
% 自适应滤波
for i=L+1:len-L
j=i-L:1:i-1;
x1=x(j);
y(i)=ws(:i)‘*x1;
errs(i)=e(i)-y(i);
ws(:i+1)=ws(:i)+mus*x1*errs(i);
end
enhanced=y*(max(e)-min(e))/(max(y)-min(y));
SNR1 = 10*log10(var(speech‘)/var(e‘-speech‘)); %加噪语音信噪比
SNR2 = 10*log10(var(speech‘)/var(enhanced‘-speech(1:length(enhanced)))‘); %增强语音信噪比
%disp(‘自适应滤波信噪比改善量(dB):‘)
snr=SNR2-SNR1;
x=e;
% wavwrite(eFsnbitsoutfile1);
% wavwrite(errsFsnbitsoutfile2);
% figure(‘Name‘‘自适应滤波‘‘Numbertitle‘‘off‘)
% subplot(311);plot(s)title(‘纯净语音波形‘);
% subplot(312);plot(e)title(‘带噪语音波形‘);
% subplot(313);plot(errs)title(‘增强语音波形‘);
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 1270 2015-07-02 15:36 zengqiang1\adaptive.m
文件 45022 2015-07-02 09:39 zengqiang1\enhanced_a.wav
文件 48044 2015-07-02 01:56 zengqiang1\enhanced_p.wav
文件 48044 2015-07-02 09:11 zengqiang1\enhanced_w.wav
文件 48044 2015-06-30 18:21 zengqiang1\luyin.wav
文件 8270 2015-07-01 16:44 zengqiang1\modaldlg.fig
文件 6999 2015-07-01 16:44 zengqiang1\modaldlg.m
文件 45102 2015-07-02 09:39 zengqiang1\noisy_a.wav
文件 48044 2015-07-02 01:56 zengqiang1\noisy_p.wav
文件 48044 2015-07-02 09:11 zengqiang1\noisy_w.wav
文件 2889 2015-07-02 11:08 zengqiang1\pujian.m
文件 166 2015-07-01 16:44 zengqiang1\readme.txt
文件 16044 2015-06-30 18:21 zengqiang1\sunday_2.wav
文件 25808 2015-07-02 15:55 zengqiang1\unti
文件 16185 2015-07-02 15:27 zengqiang1\unti
文件 25808 2015-07-02 01:10 zengqiang1\unti
文件 3971 2015-07-02 11:08 zengqiang1\wiener_as.m
文件 940 2015-07-01 16:44 zengqiang1\ypt.m
目录 0 2015-07-06 01:58 zengqiang1
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