本资源包含基于MATLAB的语音信号去噪课程设计代码，旨在帮助学生掌握数字信号处理中的噪声抑制技术。通过实践操作，学习者可以深入了解小波变换、滤波器等方法在实际问题中的应用。
在本项目中，我们将探讨如何使用MATLAB进行语音去噪处理。MATLAB是一种强大的编程环境，特别适用于数值计算和信号处理任务，包括语音处理。这个项目包含了一个压缩包“MATLAB大作业-语音去噪.zip”，其中包含了详细的大作业指导文档（名为“MATLAB大作业.doc”）、一个MATLAB源代码文件以及一个原始的音频样本。
首先关注的是“MATLAB大作业.doc”。这份文档会详细介绍项目的任务、要求和步骤，可能包括以下内容：
1. **语音信号的基本概念**：介绍语音信号在时域和频域中的特征及常用的分析方法。
2. **噪声类型**：讨论各种类型的环境噪音对语音清晰度的影响，并解释它们的特点。
3. **预处理**：讲解如何使用窗口函数改善局部特性，以便于后续的详细分析。
4. **噪声估计**：介绍通过静默时段估算噪声功率谱密度的方法。
5. **降噪算法**：重点讨论维纳滤波器、自适应滤波器和基于小波变换等常用去噪方法及其工作原理。
6. **MATLAB实现**：列出在MATLAB中实施这些理论步骤的具体操作，包括加载音频文件、数据转换以及应用各种滤波技术。
接下来是“Untitled2(1).m”这个源代码文件。它包含了以下部分：
- **导入音频**：使用`audioread`函数读取名为handel(2).wav的音频文件。
- **预处理**：可能包括汉明窗的应用、信号分帧和重叠等步骤。
- **噪声估计**：通过分析静默时段来计算噪声平均功率。
- **去噪算法**：实现维纳滤波器，使用MATLAB中的`wiener2`函数进行操作。
- **后处理**：可能包括去除过度平滑导致的失真以及重新组合帧等步骤。
- **结果输出**：通过`audiowrite`函数将去噪后的音频保存为新的文件或者直接播放来验证效果。
- **性能评估**：使用信噪比提升及主观听觉测试的方法，以量化去噪的效果。
“handel(2).wav”是用于实验的原始音频样本，它可能来自亨德尔的作品。通过这个项目的学习和实践，学生可以深入理解语音信号处理理论，并提高MATLAB编程技能，在实际问题解决中得到应用。
完成本大作业有助于深化对MATLAB及语音处理的理解，同时也能为未来在相关领域的研究或职业发展奠定坚实的基础。
5星
