【MATLAB】语音信号识别与处理:一维信号NLM非局部均值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:一维信号NLM非局部均值滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱


1 基本定义

一维信号NLM非局部均值滤波算法是一种基于非局部均值思想的滤波方法,它通过对信号进行分块,计算每个块与其他块之间的相似度,以非局部均值的方式去除噪声。该算法的主要思想是在一定范围内寻找与当前块相似的块,以这些块的非局部均值作为当前块的估计值,以达到去除噪声的效果。 具体来说,一维信号NLM非局部均值滤波算法的步骤如下:

  1. 将信号分成多个块,每个块的大小为w。
  2. 对每个块,计算它与其他块之间的相似度,以此为依据选择与当前块相似的块。
  3. 对选出的块,计算它们的非局部均值。
  4. 将这些非局部均值作为当前块的估计值,以去除噪声。一维信号 NLM 非局部均值滤波算法的优点是可以在一定程度上去除噪声,同时保留信号的边缘和细节特征。缺点是需要计算大量的相似度,算法复杂度较高,而且需要选择合适的窗口大小和块大小以达到最优的滤波效果。此外,该算法对于一些信号存在快速变化和较大噪声的情况下,效果可能会有所下降。

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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