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语音信号去噪程序使
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上传者:EFfnNpwA
更新日期:2025-09-22

Matlab语音信号去噪之旅：低通巴特沃斯滤波器处理正弦与高斯白噪声实战,Matlab实现巴特沃斯低通滤波器去除语音信号中的正弦与高斯白噪声,Matlab语音信号去噪程序，使用低通巴特沃斯滤波器 1

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探索语音信号去噪之旅从低通巴特沃斯滤波器.docx
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语音信号去噪程序使用低通巴特沃斯滤波器.docx
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语音信号去噪程序使用低通巴特沃斯滤波器.html
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语音信号去噪程序使用低通巴特沃斯滤波器在音频信号处.docx
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语音信号去噪程序使用低通巴特沃斯滤波器在音频处.docx
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语音信号去噪程序使用低通巴特沃斯滤波器读取一段歌.html
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语音信号去噪程序解析在程序员社区.html
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语音信号去噪程序解析在程序员社区技术博客文章应.docx
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资源内容介绍

Matlab语音信号去噪之旅：低通巴特沃斯滤波器处理正弦与高斯白噪声实战,Matlab实现巴特沃斯低通滤波器去除语音信号中的正弦与高斯白噪声,Matlab语音信号去噪程序，使用低通巴特沃斯滤波器。1、读取一段歌曲的信号，绘制时域频域图，并播放。2、添加正弦噪声；3、设计巴特沃斯低通滤波器；4、使用滤波器去除噪声，并画出时域频域图，播放，与原始信对比，发现去噪效果很好；5、对信号添加高斯白噪声；6、去除高斯白噪声，并播放，发现去噪效果还可以，但不如正弦噪声去噪效果好(这是肯定的，因为高斯白噪声是随机噪声，不可能完全去除的)。注：另自己按公式编写了DFT与IDFT函数，与Matlab自带fft函数运行结果一样。,关键词：Matlab；语音信号去噪；低通巴特沃斯滤波器；时域频域图；正弦噪声；高斯白噪声；DFT；IDFT。,基于Matlab的语音信号去噪与低通巴特沃斯滤波器应用程序
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90431113/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90431113/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">探索<span class="_ _0"> </span></span>Matlab<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">语音信号去噪之旅：从低通巴特沃斯滤波器说起</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在数字信号处理的世界里，噪<span class="_ _1"></span>声是一个永恒的挑战。今天，<span class="_ _1"></span>我们将以<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Matlab<span class="_"> </span></span>为工具，探索</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">如何对语音信号进行去噪处理，特别是使用低通巴特沃斯滤波器的方法。</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、信号的初步探索</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在开始去噪之前，我们先来读取一段歌曲的信号，并在时域和频域中一探究竟。</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff2">读取音频文件</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">signal = audioread('song.mp3');</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff2">绘制时域图</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">subplot(2, 1, 1);</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">plot(signal);</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">title('<span class="ff2">时域图</span>');</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff2">进行快速傅里叶变换</span>(DFT)<span class="ff2">，并绘制频域图</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">frequencies = fftfreq(length(signal), 1/rate);</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">yf = fft(signal);</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">yf_abs = abs(yf);</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">subplot(2, 1, 2);</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">plot(frequencies, yf_abs);</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">title('<span class="ff2">频域图</span>');</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff2">播放原始信号</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">soundsc(signal, rate);</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、添加噪声的乐趣</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了更好地理解去噪的效果，<span class="_ _3"></span>我们给信号添加一些噪声。<span class="_ _3"></span>这里我们添加正弦噪声和高斯白噪</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">声。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _2"> </span><span class="ff2">添加正弦噪声（作为示例）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">sinusoidNoise = sin(2*pi*freq*t+offset)*amplitude; <span class="_ _4"> </span>% freq<span class="ff2">、<span class="_ _5"></span><span class="ff1">t<span class="ff2">、<span class="_ _5"></span><span class="ff1">offset<span class="_"> </span><span class="ff2">和<span class="_ _2"> </span></span>amplitude<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">均为预定</span></span></span></span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">义的参数</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">noisySignal = signal + sinusoidNoise;</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、巴特沃斯低通滤波器的设计</div><div class="t m0 x1 h2 y21 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">巴特沃斯滤波器是一种常用的电子滤波器，我们在这里设计一个低通滤波器来去除噪声。</div><div class="t m0 x1 h2 y22 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>

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