【MATLAB】语音信号识别与处理:卷积滑动平均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:卷积滑动平均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:卷积滑动平均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

卷积滑动平均滤波算法是一种基于卷积操作的滤波方法,它通过对信号进行卷积运算来计算移动平均值,以消除噪声。该算法的主要思想是将滤波窗口的加权系数定义为一个卷积核,对信号进行卷积运算来得到平滑后的信号。这样可以有效地去除周期性噪声和高频噪声,同时保留信号的整体趋势。 具体来说,卷积滑动平均滤波算法的步骤如下:

  1. 定义一个滤波窗口,包括当前样本点和其周围的若干个点。
  2. 将滤波窗口的加权系数定义为一个卷积核。
  3. 对信号和卷积核进行卷积运算,得到当前样本点的滤波结果。
  4. 将滤波窗口向前移动一个位置,重复上述步骤,直到所有样本点都被处理完毕。卷积滑动平均滤波算法的优点是可以有效地去除周期性噪声和高频噪声,同时保留信号的整体趋势;缺点是需要选择合适的卷积核大小和加权系数,否则可能会影响滤波的效果。

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:

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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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