载一段音频信号，或录制一段各人自己的语音信号作为分析的对象，利用 Matlab 中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对原信号和含噪声的信号进行频谱分析。比较不同类型滤波器的性能，选择一种合适的数字滤波器的设计方法，对被噪声污染的信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放音频信号，分别绘制原信号、含噪声信号和滤波后信号的时域波形图和频谱图以及滤波器的频响特性曲线。
2022-12-22 12:35:40
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《MATLAB语音信号分析与合成》
中的工具箱函数库与语音文件
书中例程经常会调用的一些函数(自编函数或取自其他应用工具箱中的函数)已集中在basic_tbx工具箱中，
在运行本书的程序前请把该工具箱设置(用set path设置)在工作路径下；
当要运行EMD处理时，要把emd工具箱设置在工作路径下;
当要运行主体延伸基音检测时，要把Pitch_ztlib工具箱设置在工作路径下;
当要进行时域基音同步叠加语音合成时，要把psola_lib工具箱设置在工作路径下;
当要应用本书提供的语音数据时，最好把speech_signal设置在工作路径下。
2022-12-13 11:38:27
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matlab语音小波去创建代码D-VDAMP
&
SUREMap
该存储库包含与
Christopher
A.
Metzler
和
Gordon
Wetzstein
于
2021
年发表的
ICASSP
论文“D-VDAMP：压缩
MRI
的基于降噪的近似消息传递”以及论文“Suremap：预测基于
Cnn
的图像重建中的不确定性”相关的代码使用
Stein
的无偏风险估计，”ICASSP，2021
年，作者：Ruangrawee
Kitichotkul、Christopher
A.
Metzler、Frank
Ong
和
Gordon
Wetzstein。
请注意，此代码与论文中用于生成结果的实现略有不同。
依赖关系
该代码已针对
Python
3.8.5
版进行了测试，并安装了以下软件包：
numpy
、
matplotlib
、
Pillow
、
PyWavelets
、
torch
、
torchvision
、
tensorboard
、
h5py
、
statsmodel
、
bm3d和torch_dct
。
为了确保包的版本与我们测试代码的版本匹配，我们建议创建一个新的虚
2022-12-02 22:02:32
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