噪声语音增强

这是一个基于Scalart 1996建议的Wiener滤波器应用案例，专注于用决策导向方法跟踪先验信噪比，以增强噪声语音质量。模拟噪声使用了语音前0.25秒的部分。

分而治之的语音增强策略，思路蛮巧的，效果也挺干净，尤其在音乐噪声环境下表现不错。作者把问题拆成多个阶段，主打一个“干就完了”。如果你平时在搞语音去噪、回声消除什么的，这套 Matlab 代码还挺值得试一试。 Matlab 实现比较扎实，核心算法参考了Tauhidul 的 arXiv 论文，算法细节也写得挺清楚。哦对了，代码运行还得用点作者自家的p-code文件，得去他主页下载。 整个增强流程没搞复杂的深度学习框架，用的是分段+谱减之类的传统思路，但巧妙避开了“音乐噪声”这种顽固问题——听起来少了那种电流声，挺惊喜的。 建议你在测试前准备好一组真实环境录音，是那种背景有音乐、回响的。跑一轮之后，

matlab 代码里的rir-NoiseAugment是个挺实用的小工具，专门拿来做语音增强里的噪声模拟。你可以可视化房间布局，自己拖拖拽拽麦克风和声源的位置，搭配你现有的数据集，合成各种条件下的带噪语音。噪声类型也挺全的，粉红噪声、蓝噪声这些都有。结构分得也清楚：Logging/ 负责环境配置记录，NoiseTypes/ 管不同类型的噪声添加，Roomsimove/ 是老牌计算RIR（房间脉冲响应）的，withoutApp/ 还能直接批量跑增强任务，不用每次开 GUI，适合训练前预。如果你做远场语音识别或者在搞语音数据增强，这个项目还挺值得一试的。记得装好相关依赖，有些第三方工具比如 RIR

图像处理中常见的一种噪声——椒盐噪声，可以通过调整图像的空域增强来有效减少。示例中，使用lena.bmp图像引入椒盐噪声，然后展示了处理前后的对比结果。

研究如何利用MATLAB对语音噪声信号进行处理。语音信号作为一种特殊的“复杂向量”，可以使用数字信号处理技术进行分析和处理。 数字滤波和频谱分析是数字信号处理的两个主要分支。数字滤波用于提取所需信号并抑制噪声干扰，可分为无限长冲击数字滤波器 (IIR) 和有限长冲击数字滤波器 (FIR)。频谱分析则通过快速傅里叶变换 (FFT) 对信号进行频域处理，分析结果以频率为坐标的谱线和曲线表示。 MATLAB 作为强大的数字信号处理工具，提供了丰富的函数库和交互式界面，如 FDATool 和 SPATool，可以方便地进行数字滤波器设计、信号时域和频域分析。 将语音信号视为离散向量，利用 MATLAB

MATLAB开发中，通过噪声分类技术实现了定向的语音活动检测。这项技术专注于语音和非语音的分类（VAD）。

MATLAB数字信号处理代码Pause_Removal.m允许您录制持续时间为n秒的语音。录制后，将自动播放音频并显示其波形。另一个代码Noise_Remover_Cos_Signal.m添加了余弦信号，并通过高斯噪声使其受干扰。图形分析显示了信号的噪声和去噪后的效果。X_mags计算了信号的幅度谱，而DFT则显示了归一化频率的幅度绘制。这有助于确定适合去噪的巴特沃斯滤波器截止频率。

双边滤波是一种有效的图像增强技术，保留图像中的锐利边缘，同时平滑噪声。通过遍历图像中的每个像素并根据其邻域的相似性调整其权重，双边滤波器可以实现这一目标。它在图像去噪、边缘检测和图像增强等领域具有广泛的应用。

Matlab中基于深度神经网络（DNN）的单通道语音增强技术，利用DNN估计STFT字段中语音的相位信息，以提升语音质量和清晰度。在运行代码时，需注意如下顺序调整：isseq = [1, 1, 1]; % 控制三个阶段：混合、获取特征、训练和测试DNN。演示包含DNN模型和BLSTM模型生成的wav演示。示例包括使用TIMIT corpurs的不同噪声环境和发言人，以及SNR的变化。

这个文件夹包含用于Matlab工具箱的代码，用于通过DNN辅助的Kalman滤波器进行语音增强。工具箱由Yuhongjiang团队基于OSU框架编写。详细算法信息请参考相关论文。