Advertisement

语音处理:利用MATLAB GUI实现低通滤波器,对语音信号进行加噪与去噪(包含MATLAB源程序,第1708期)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
所有海神之光上传的代码均可直接运行,经过亲测验证,我将竭诚为您提供支持。首先,代码压缩包包含主函数:untitled.m,其中包括GUI操作界面的设计、运行结果的图形展示以及课程作业的报告。其次,该代码适用于Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现任何问题,请根据系统提示进行相应的调整;若您不熟悉相关操作,欢迎通过私信向博主寻求帮助。具体运行步骤如下:第一步,将所有文件放置于Matlab的工作目录下;第二步,双击打开untitled.m文件(若存在其他m文件,则无需执行);第三步,点击“运行”按钮,等待程序完成执行后即可获得最终结果。此外,对于语音处理相关的仿真咨询或其他服务需求,请随时通过私信或扫描博主博客文章底部的二维码获取联系方式。 进一步而言,博主将提供博客或相关资源的完整代码作为补充材料。同时,也乐于为期刊或参考文献复现提供支持。此外,还可以根据需求定制Matlab程序或开展科研合作项目,涵盖语音隐藏、语音压缩、语音识别、语音去噪、语音评价、语音加密、语音合成、语音分析、语音分离、通用语音处理、语音编码以及音乐检索等领域。最后还包括特征提取、声源定位、情感识别以及基于声音采集播放变速等功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB GUI【附带Matlab1708】.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB GUI的应用程序,用于演示如何对含噪声的语音信号进行低通滤波处理以达到降噪效果,并包含实现该功能所需的全部代码。 海神之光上传的全部代码均可运行并亲测可用;1、压缩包内容包括主函数:untitled.m文件、GUI操作界面(Fig)、运行结果效果图及课程作业报告;2、所需Matlab版本为2019b,若在运行过程中遇到错误,请根据提示进行修改。若有任何疑问或需要帮助,可以留言咨询博主;3、具体的操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于 Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开untitled.m文件;(如果有其他m文件,则无需运行) - 步骤三:点击运行按钮,并等待程序完成以获取结果。 4、语音处理系列仿真咨询 如需进一步服务,可以留言或通过博主博客文章底部提供的联系方式进行联系。具体服务包括但不限于: 4.1 博客或资源的完整代码提供; 4.2 期刊或参考文献复现; 4.3 Matlab程序定制及科研合作。 在语音处理领域,可提供的定制化程序和服务方向涵盖:语音隐藏、压缩、识别、去噪、评价、加密、合成与分析;此外还有语音分离技术的应用以及编码方法的研究。音乐检索方面提供特征提取和声源定位服务,并且涉及情感识别的探索性研究和技术开发。同时支持语音采集播放变速等相关功能的研发需求。
  • 使MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB平台对语音信号实施加噪及去噪处理,通过添加不同类型的噪声并采用多种滤波技术去除干扰,以提高音频质量。 本程序使用MATLAB对语音信号进行加噪和去噪处理,并展示原始语音信号图和频谱图等。
  • MATLAB
    优质
    本研究探讨了运用MATLAB软件对含有噪声的语音信号进行处理的技术方法,旨在提高语音清晰度和识别率。通过滤波、降噪等手段优化音频质量。 基于MATLAB的有噪声语音信号处理包括噪声消除等功能。使用该软件可以有效地对含有噪音的语音信号进行分析与优化,提高音频质量。相关工作主要集中在利用各种算法和技术来减少或去除背景噪声,从而改善语音清晰度和可理解性。
  • MATLABGUI(快放、、录
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的图形用户界面工具,用于实现语音信号的快速播放、添加噪声、去除噪声及实时录音功能,方便用户进行语音信号处理研究与实验。 提供录制语音的方法,并包含加噪、去噪及快进功能。同时分享fig文件和m文件供同学们直接使用和交流。
  • MATLAB
    优质
    本项目运用MATLAB软件对语音信号中的噪声进行分析与处理,旨在提高语音信号的质量和清晰度。通过算法优化,有效去除背景噪音,增强语音识别系统的性能。 语音信号处理是数字信号处理技术和语言学的交叉领域。在本课题中,我们主要关注的是将语音视为一种特殊类型的信号——即“复杂向量”。因此,该研究更多地体现了数字信号处理技术的应用。 数字信号处理的核心在于离散线性时不变系统的分析以及滤波和频谱分析两个分支的研究。其中,“数字滤波”指的是从各种各样的信号中提取所需信息并抑制不必要干扰的过程。根据实现方式的不同,可以将数字滤波器分为无限长冲击响应(IIR)和有限长冲击响应(FIR)两大类。 “频谱分析”,即通过快速傅里叶变换对不同类型的信号进行频率域上的处理与加工,其结果通常表现为以频率为坐标的物理量的曲线或图形。 本课题旨在将数字信号处理技术应用于语音及其噪声去除的实际问题中。作为存储在计算机中的离散化向量形式的语音数据,可以利用MATLAB这一强大的工具对其进行进一步分析和处理。 MATLAB是美国MathWorks公司开发的一种用于算法设计、数据分析及数值计算的专业软件平台,它由MATLAB与Simulink两大部分组成。该软件提供了全面的滤波器设计方案以及信号处理交互式图形用户界面(如FDATool和SPATool),其中FDATool主要用于数字滤波器的设计分析,而SPATool则可实现对信号进行时域及频域上的综合分析。 通过MATLAB中一些特定命令函数的应用,能够轻易地在实际语音与理论模型之间建立联系。本课题的亮点在于它将语音视为一个向量数据,并运用数字信号处理知识来解决其噪声问题。我们可以像对待普通信号那样对语音进行频谱分析和滤波操作,从而实现有效的降噪效果。
  • 【FIR汉宁窗(附带Matlab代码).zip
    优质
    本资源提供了一种基于汉宁窗技术的FIR滤波器设计方法,用于语音信号中的噪声添加及去除。包含详尽的MATLAB代码以帮助理解其工作原理和实际应用。适合于音频处理研究与学习使用。 本段落介绍了多种领域的Matlab仿真模型及运行结果,包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理和路径规划等多个方面。此外还涉及到了无人机相关的研究内容。
  • LMS.zip_LMS降____
    优质
    LMS.zip包含了使用最小均方算法进行语音信号处理的资源,适用于语音去噪、降低背景噪音和提高音频清晰度的研究与应用。 对一个语音信号进行加噪处理后,使用LMS最小均方误差法进行去噪。