【MATLAB】语音信号识别与处理:T1小波滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

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简介: 【MATLAB】语音信号识别与处理:T1小波滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

【MATLAB】语音信号识别与处理:T1小波滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

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1 基本定义

T1小波滤波算法是一种基于小波变换的信号去噪算法。它可以有效地去除信号中的噪声,并保留信号的主要特征。该算法的主要思想是将信号分解为多个不同尺度的小波系数,然后通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。 具体来说,T1小波滤波算法的步骤如下:

  1. 将原始信号进行小波分解,得到多个尺度的小波系数。
  2. 对每个尺度的小波系数进行阈值处理,将小于某个阈值的系数置为0,保留大于等于阈值的系数。
  3. 对处理后的小波系数进行小波重构,得到去噪后的信号。
  4. 重复上述步骤,直到满足停止准则。 T1 小波滤波算法的优点是可以保留信号的主要特征,同时去除噪声,能够有效地处理非平稳信号和非线性信号。缺点是需要选择合适的阈值和停止准则,否则可能会影响信号的重构效果。

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:T1小波滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

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【MATLAB】语音信号识别与处理:史上最全的 9 种滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

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MATLAB 228 种科研算法及 23 期科研绘图合集

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