内容概要：本文详细介绍了在MATLAB环境中使用FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器进行语音降噪的方法。FIR滤波器采用窗函数法设计，具有线性相位特性，适用于保持语音信号的相位完整性；IIR滤波器通过巴特沃斯模拟低通滤波器和双线性变换法设计，能够在较低阶数下实现良好的滤波效果，但存在非线性相位的问题。文中提供了详细的MATLAB代码实现步骤，包括滤波器设计、频率响应分析以及实际语音降噪的应用实例。 适合人群：从事语音处理、音频工程、信号处理等领域研究的技术人员，尤其是有一定MATLAB编程基础的研究者。 使用场景及目标：①理解和掌握FIR和IIR滤波器的设计原理及其在语音降噪中的应用；②通过实际案例学习如何在MATLAB中实现并优化这两种滤波器；③评估不同滤波器在语音降噪中的表现，选择最适合特定应用场景的滤波器。 其他说明：文章强调了在实际应用中需要综合考虑滤波器的性能特点，如线性相位、计算复杂度、实时性等因素，以达到最佳的降噪效果。此外，还提供了一些实用技巧，如预加重处理、频谱分析等，帮助读者更好地理解和应用这些滤波器。

在IT领域，语音信号处理是一项重要的技术，广泛应用于通信、语音识别、听力辅助设备和人工智能等领域。本资源“语音信号处理实验教程（MATLAB源代码）语音降噪.rar”提供了一个学习和实践这一技术的平台，特别关注的是如何使用MATLAB进行语音降噪。 语音信号处理是将语音信号转换为可分析、操作和存储的形式的过程。在这个过程中，我们通常会遇到噪声干扰，这可能会影响语音的清晰度和理解性。因此，语音降噪是提高语音质量的关键步骤，它涉及识别和去除噪声，同时保留语音信号的主要成分。 MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，常用于信号处理和机器学习项目。在语音降噪方面，MATLAB提供了丰富的函数库，如Signal Processing Toolbox和Audio Toolbox，它们包含各种滤波器设计、频谱分析和信号增强算法。 本教程可能涵盖以下知识点： 1. **信号模型**：了解语音信号的基本模型，包括加性噪声模型，其中原始语音信号被噪声污染。 2. **预处理**：预处理步骤，如采样率设置、预加重和窗口函数的应用，有助于改善信号的时频特性。 3. **噪声估计**：通过统计方法或自适应算法估计噪声特性，例如使用短时功率谱平均作为噪声的估计。 4. **降噪算法**：包括基于频率域的方法（如谱减法）、基于时域的方法（如Wiener滤波器）、以及现代深度学习方法（如深度神经网络）。 5. **滤波器设计**：学习如何设计线性和非线性滤波器来去除噪声，同时最小化对语音的影响。 6. **性能评估**：利用客观和主观评价指标（如PESQ、STOI）评估降噪效果。 7. **MATLAB编程**：实践编写MATLAB代码实现上述算法，理解其工作原理和参数调整。 8. **实例分析**：通过实际的语音样本进行实验，对比不同降噪方法的效果，深入理解每个方法的优缺点。 9. **结果可视化**：使用MATLAB的图形功能展示原始语音、噪声、降噪后的语音的频谱图，帮助理解降噪过程。 这个实验教程将引导学习者逐步探索语音降噪的各个方面，通过实际操作加深对理论知识的理解。通过这些MATLAB源代码，不仅可以学习到语音处理的基本概念，还可以掌握应用这些知识解决实际问题的能力。对于大数据和人工智能背景的学习者来说，这些技能对于构建更智能的语音交互系统具有重要意义。

内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB 2018B的语音信号降噪和盲源分离的图形用户界面（GUI）工具箱。该工具箱集成了多种降噪技术和盲源分离算法，如维纳滤波、小波降噪、高通滤波、带通滤波等。文中详细描述了各个滤波器的工作原理及其MATLAB实现代码片段，包括自研的混合滤波算法和盲源分离模块。此外，作者分享了一些实用技巧，如如何避免实时播放时的声卡报错、频谱刷新丢帧等问题，并提供了具体的解决方案。最后，作者展示了该工具箱的实际应用效果，如处理前后音频的对比播放，以及在不同场景下的表现。 适合人群：从事语音信号处理的研究人员和技术爱好者，尤其是熟悉MATLAB编程的用户。 使用场景及目标：①用于研究和实验不同的语音降噪算法；②评估和比较各种滤波器的效果；③探索盲源分离技术的应用潜力；④提供一个便捷的平台进行语音信号处理的教学和演示。 其他说明：该工具箱不仅实现了常见的降噪算法，还包括一些创新性的改进，如自适应阈值的小波降噪和基于频谱熵的混合滤波策略。这些特性使得该工具箱在实际应用中表现出色，特别是在处理非稳态噪声方面。

以下是一个基于 MATLAB 的语音增强降噪程序的简单描述： 该程序旨在通过对输入的语音信号进行处理，提高语音的清晰度和可听性，降低噪声的影响。它采用数字信号处理技术，通常包括以下主要功能： 1. 预处理：读取输入语音信号，进行采样率转换（如果需要），并对信号进行分帧处理。 2. 噪声估计：通过分析输入语音信号中的背景噪声部分，估计噪声的统计特性，例如噪声功率谱密度。 3. 特征提取：计算语音信号的特征参数，如短时能量、短时幅度谱等。 4. 噪声估计更新：利用特征提取的结果，动态更新噪声估计，以适应信号的变化。 5. 降噪滤波：根据噪声估计和语音信号的特征，设计合适的降噪滤波器，对信号进行滤波处理，以减少噪声的影响。 6. 后处理：将滤波后的语音信号进行合成，恢复其原始的采样率（如果进行了采样率转换），并输出最终的增强降噪结果。 需要注意的是，具体的算法和实现细节可能因程序的目标和应用领域而有所不同。此外，语音增强降噪算法属于一个复杂的研究领域，可能涉及更多的技术和算法，例如频谱减法、自适应滤波等。 以上只是对基于 MATLAB 的语音增强降噪程序功能的简要描述，具体

针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。

用Matlab处理TDMS数据（降噪+频谱分析）。 一篇文章带你快速了解！

改善扩散 这是的代码库。 用法 README的这一部分将逐步介绍如何训练模型并从模型中取样。 安装 克隆该存储库，然后在您的终端中导航至该存储库。 然后运行： pip install -e . 这应该安装脚本所依赖的improved_diffusion python软件包。 准备资料 训练代码从图像文件目录中读取图像。 在文件夹中，我们提供了用于为ImageNet，LSUN卧室和CIFAR-10准备这些目录的说明/脚本。 要创建自己的数据集，只需将所有图像转储到扩展名为“ .jpg”，“。jpeg”或“ .png”的目录中即可。 如果您希望训练一个类条件模型，则将文件命名为“ mylabel1_XXX.jpg”，“ mylabel2_YYY.jpg”等，以便数据加载器知道“ mylabel1”和“ mylabel2”是标签。 子目录也会自动枚举，因此可以将图像组织为递归结构（尽管目录名

首先贴一张验证码上来做案例： 第一步先通过二值化处理把干扰线去掉： from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): for i in range(1,5): # 打开文件夹中的图片 image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg') # 灰度图 lim=image.convert('L') # 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色 threshold=165 table=[] for j in range(256): if j<

fm1182的参数都在里面，想要研究抗噪硬件设计的可以看看。。

CX20921是一款高性价比的语音换醒、识别、降噪、消回音处理IC。适合AI智能、机器人、自动化语音操控。