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简单的多频段频谱减法（Multi-band Spectral Subtraction）——应用于噪声语音增强的MATLAB实现

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简介：
本项目采用MATLAB实现了简单多频段频谱减法算法，旨在有效提升噪声环境下的语音清晰度和可懂性。 Kamath 2002 年提出的多频带频谱减法方法根据频率和信噪比（SNR）调整减法系数。需要注意的是，信号的前 0.25 秒用于模拟噪声。

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  • 简单的多频段频谱减法（Multi-band Spectral Subtraction）——应用于噪声语音增强的MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB实现了简单多频段频谱减法算法，旨在有效提升噪声环境下的语音清晰度和可懂性。 Kamath 2002 年提出的多频带频谱减法方法根据频率和信噪比（SNR）调整减法系数。需要注意的是，信号的前 0.25 秒用于模拟噪声。
     
  • 谱减法的Python实现:Spectral-Subtraction
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    Spectral-Subtraction是基于Python语言开发的一种音频噪声抑制技术，通过频谱相减的方法有效降低背景噪音，提升语音清晰度。该工具为开发者提供了便捷、高效的语音处理解决方案。 光谱减法的Python实现。
     
  • 基于谱减法的音频降噪(Matlab)
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    本项目采用Matlab实现基于谱减法的音频降噪技术，通过估计噪声频谱并从含噪语音中减去噪声，以提升音频质量。 这段文字描述了一个性能良好的代码库，并且其中包含了许多详细的注释，便于参考学习。
     
  • 基于MATLAB的谱减法语音增强技术
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    本研究采用MATLAB平台，探讨了谱减法在改善语音信号质量中的应用，有效减少背景噪声，提升语音清晰度。 最原始的谱减法语音增强技术适合初学者学习。希望学弟学妹们能够通过这种方法入门语音增强领域。
     
  • 维纳滤波音频去噪Matlab代码—Wavelet-Denoising：采用多谱谱自适应小波的语音增强
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    这段代码实现了一种基于多谱图谱自适应小波变换的维纳滤波器，用于在Matlab环境中对音频信号进行有效去噪和语音增强处理。 维纳滤波音频去噪的MATLAB代码及基于多锥谱自适应小波去噪的Yu和Guizou语音增强方法在2018年的布雷西亚大学信息表示高级方法课程中作为最终项目实现。 众所周知，大多数频域语音增强算法中存在的“音乐噪声”问题主要源于频谱的大方差估计。为了应对这一挑战，本段落提出采用基于小波阈值的多方谱低方差频谱估计器进行语音增强的方法。文中推导了一个短时频谱幅度估计算法，该算法结合了小波阈值多峰频谱。 听力测试表明，相较于子空间和MMSE（最小均方误差）算法，在使用多锥频谱与小波阈值相结合的情况下可以有效抑制音乐噪声，并且能够产生更好的语音质量。通过执行SpeechEnhancement.m文件来运行这个增强系统。需要注意的是，需要手动修改代码中的音频路径设置以适应不同的工作环境。 要迭代地应用该算法，请按照以下顺序进行操作：首先使用Multitapers的PSD（功率谱密度）估计；接着是DWT+阈值处理以及维纳滤波器的应用；最后完成重建与结果分析。
     
  • 马丁噪声估计算法在谱减法中的应用_基于统计模型的语音增强与噪音估计_matlab
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    本文探讨了马丁噪声估计算法在基于统计模型的语音增强技术中，特别是在谱减法中的应用，并通过Matlab进行实现和分析。 资源名：马丁噪声估计算法_用于谱减法_基于统计模型的语音增强算法_噪音估计_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：所有项目源码均经过测试校正，确保可以成功运行。如下载后遇到问题，请联系我进行指导或更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • Berouti谱减法：伯欧蒂提出的一种噪声语音增强技术...
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    Berouti谱减法是由学者Berouti提出的一种有效减少噪声影响的语音信号处理技术，特别适用于改善嘈杂环境下的语音清晰度和可懂性。 Berouti 提出的用于噪声语音信号增强的频谱减法方法。
     
  • MMSE语音增强谱减法算法
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    MMSE语音增强谱减法算法是一种通过最小均方误差准则优化频谱估计，有效减少背景噪声，提升语音清晰度和可懂度的技术方法。 一个用于语音信号处理研究的谱减法程序，使用MATLAB编写，能够增强语音质量。
     
  • 基于谱减法的语音增强方法研究.m
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    本论文深入探讨了谱减法在语音信号处理中的应用，提出了一种改进算法以减少背景噪音，提高语音清晰度和可懂度。通过实验验证了该方法的有效性与实用性。 利用MATLAB实现了基于谱减法的语音增强算法，对语音信号处理过程有一定的帮助，并能更好地理解关于语音增强的知识。