【MATLAB】语音信号识别与处理:小波去噪滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

1 基本定义

小波去噪滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法,它通过对信号进行小波变换来分解信号的频率分量,并根据信号的特点选择合适的阈值处理方法来去除噪声。该算法的主要思想是将信号分解成多个频率分量,根据信号的特点选择合适的阈值处理方法对每个频率分量进行去噪处理,然后将去噪后的频率分量进行合成,得到平滑后的信号。 具体来说,小波去噪滤波算法的步骤如下:

  1. 对信号进行小波分解,得到多个频率分量。

  2. 对每个频率分量进行阈值处理,去除噪声。

  3. 将去噪后的频率分量进行合成,得到平滑后的信号。小波去噪滤波算法的优点是可以有效地去除噪声,同时保留信号的整体趋势;缺点是需要选择合适的小波基和阈值处理方法,否则可能会影响滤波的效果。另外,小波去噪滤波算法对于信号中存在的快速变化的特征可以得到很好的保留,因此在一些需要保留信号快速变化特征的应用场景中,小波去噪滤波算法得到了广泛的应用。

谱相减算法呈现频谱:谱相减算法是一种音频降噪方法,通过将原始频谱与估计的噪声频谱进行相减,得到清晰的音频信号。该算法通常在频域进行操作,对频谱进行减法运算,并对结果进行逆变换以获得时间域的清晰信号。

2 定义和出图效果

附出图效果如下:

附视频教程操作:

【MATLAB】语音信号识别与处理:小波去噪滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

代码见附件和视频~

相关推荐
工藤学编程41 分钟前
零基础学AI大模型之LangChain智能体之initialize_agent开发实战
人工智能·langchain
king王一帅2 小时前
Incremark Solid 版本上线:Vue/React/Svelte/Solid 四大框架,统一体验
前端·javascript·人工智能
泰迪智能科技4 小时前
分享|职业技术培训|数字技术应用工程师快问快答
人工智能
Dxy12393102166 小时前
如何给AI提问:让机器高效理解你的需求
人工智能
少林码僧6 小时前
2.31 机器学习神器项目实战:如何在真实项目中应用XGBoost等算法
人工智能·python·算法·机器学习·ai·数据挖掘
钱彬 (Qian Bin)6 小时前
项目实践15—全球证件智能识别系统(切换为Qwen3-VL-8B-Instruct图文多模态大模型)
人工智能·算法·机器学习·多模态·全球证件识别
没学上了6 小时前
CNNMNIST
人工智能·深度学习
宝贝儿好6 小时前
【强化学习】第六章:无模型控制:在轨MC控制、在轨时序差分学习(Sarsa)、离轨学习(Q-learning)
人工智能·python·深度学习·学习·机器学习·机器人
智驱力人工智能7 小时前
守护流动的规则 基于视觉分析的穿越导流线区检测技术工程实践 交通路口导流区穿越实时预警技术 智慧交通部署指南
人工智能·opencv·安全·目标检测·计算机视觉·cnn·边缘计算
AI产品备案7 小时前
生成式人工智能大模型备案制度与发展要求
人工智能·深度学习·大模型备案·算法备案·大模型登记