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含自加噪声的语音信噪比计算

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简介:
本文提出了一种包含自我添加噪声技术的新型方法,用于精确计算语音信号中的信噪比。该技术能够有效提升在复杂环境下的语音识别和通信质量。 使用M文件编写程序来生成高斯白噪声,并对语音信号进行加噪处理以及计算信噪比。

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    本文提出了一种包含自我添加噪声技术的新型方法,用于精确计算语音信号中的信噪比。该技术能够有效提升在复杂环境下的语音识别和通信质量。 使用M文件编写程序来生成高斯白噪声,并对语音信号进行加噪处理以及计算信噪比。
  • Python中基于方法
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    本研究探讨了一种在Python环境中实施的创新技术,通过调整信噪比,向纯净语音信号添加特定噪声,旨在提升语音处理与识别系统的鲁棒性。 按照信噪比公式SNR=10lg(PS/PN)计算,其中Ps和Pn分别代表纯语音和纯噪声的平均功率。为了批量合成含噪语音文件,只需设置好纯语音和纯噪声文件路径,并根据需要调整代码中的信噪比参数即可进行处理。需要注意的是,用于合成的所有.wav文件必须是单声道且采样率相同。 此外,在防止信号过载(即削波现象)的情况下,建议将生成的含噪语音数据除以(1+k),其中k为噪声增益因子。
  • LMS.zip_LMS降__号处理__去除
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    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。
  • _纯净处理_GUI界面_
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    本软件提供了一个直观的GUI界面,用于向纯净语音添加各种类型的噪音,旨在测试和评估音频处理算法在不同噪声环境下的表现。 add_noise.m脚本用于向纯净语音添加不同信噪比的噪声。audio.m是一个处理语音信号的图形用户界面(GUI),可以生成各种滤波后的时频域图。
  • Matlab中与降处理,有效滤除并对分析降号与时域、频域原始号,
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    本研究在MATLAB环境下探讨了对语音信号进行加噪及降噪处理的方法。通过有效地去除噪音,并对处理后的信号与原始时域和频域信号进行了详细的对比分析,进而评估并量化了降噪效果,主要依据计算得出的信噪比来衡量。 在MATLAB中对语音信号进行加噪和降噪处理,并有效滤除噪声信号。然后将降噪后的语音信号与原始信号在时域和频域上进行对比分析,计算信噪比。
  • 号在指定下与混合MATLAB实现
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    本研究利用MATLAB软件,探讨并实现了在特定信噪比条件下语音信号与背景噪声的有效混合技术。通过编程模拟不同噪音环境下的人声清晰度变化,旨在为改善音频通信质量提供技术支持和理论依据。 该程序由全印度语音和听力研究所迈索尔的初级研究员G. Nike Gnanateja开发,用于以不同的信噪比将语音信号与噪声混合。此功能根据RMS(均方根)信噪比来混合语音和噪声信号。 如果您不熟悉Matlab,请尝试以下方法之一运行程序: 1. 复制整个脚本并将其粘贴到命令窗口中。 2. 选择全部内容,然后按F9键(在Windows上操作)。 3. 将speechmix1_rev_1.m文件拖放到命令窗口。 如果您希望信噪比低于-10dB,请将变量dbs的值更改为更低数值,例如:-5, -2等。如果需要不同的输出文件名,请更改wavwrite命令中的文件名称部分。 程序较早版本的变化包括: 1. 对非Matlab用户提供了更好的指令描述。 2. 将语音文件选择功能从单个文件变为多个文件的选择。
  • 】利用RLS法进行(附带及Matlab代码).zip
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    本资源提供基于RLS算法的语音去噪方法,并包含详细的信噪比(SNR)计算和Matlab实现代码,适用于信号处理学习与研究。 基于RLS算法实现语音去噪(含信噪比),包含Matlab源码。
  • 在MATLAB中为入特定
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB向信号中添加具有特定信噪比(SNR)的白噪声。通过实例代码展示SNR计算及应用方法,适用于音频和电信号处理研究者与工程师学习参考。 在MATLAB中,可以使用`awgn`函数给信号添加高斯白噪声以实现向矩阵信号加入特定信噪比的噪声,并通过`plot`函数来可视化添加噪声前后的信号。
  • yuyin.zip_LABVIEW处理_
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    本项目为LabVIEW环境下开发的语音信号处理工具包,主要功能包括对语音进行降噪和加噪处理。通过有效算法优化语音质量,在通讯、音频娱乐等领域有广泛应用前景。文件名以yuyin.zip形式提供下载。 在LabVIEW环境下编写实现语音信号的采集、播放、加噪、降噪及滤波功能。
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    《信噪比的计算》一文深入探讨了信号处理中如何量化有用信号与背景噪声的比例,介绍了基本公式及应用实例。 信噪比计算的MATLAB编程包括了信噪比计算公式以及相关的代码实现。