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基于自适应噪声估计与谱减法的单通道语音实时增强系统 - MATLAB项目发布
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现单通道语音信号的实时增强，采用自适应噪声估计算法跟踪噪声统计特性，结合频域谱减法有效提升语音质量。系统复杂度适中，适用于嵌入式或移动设备上的实时处理应用。
详 情 说 明
基于自适应噪声估计与谱减法的单通道语音实时增强系统
项目介绍
本系统是一款针对单通道含噪语音信号的实时增强工具，旨在在嵌入式或移动设备资源受限环境下实现高效的语音降噪。核心设计采用自适应噪声估计算法，能够动态跟踪环境噪声的统计特性，并快速适应噪声变化。结合改进的频域谱减法，在保证语音质量的前提下显著降低背景噪声。系统处理复杂度经过优化，满足实时性要求，可应用于通信、助听器、语音识别预处理等多个领域。
功能特性
- 自适应噪声估计：基于最小统计量原理，无需语音活动检测（VAD），实时估计非平稳环境下的噪声功率谱。
- 改进谱减法：在传统谱减法基础上，引入过减因子与谱下限参数，有效抑制残留音乐噪声。
- 实时处理与平滑：采用帧处理机制，结合帧间平滑技术，确保增强语音自然度，避免帧效应。
- 灵活输入支持：支持 WAV 文件、MAT 数据或实时音频流输入，采样率兼容 8 kHz 与 16 kHz。
- 性能评估：输出增强语音的同时，提供信噪比（SNR）改善量，并支持生成噪声估计过程的时频分析图谱（可选）。
使用方法
- 基本文件处理
- 参数调整（可选）
- 实时流处理
- 结果可视化
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 运行环境：MATLAB R2018a 或以上版本
- 依赖工具包：信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
- 硬件建议：CPU 1.5 GHz 以上，内存 2 GB 以上（实时处理需更高配置）
文件说明
主程序实现了系统的核心处理流程，包括音频信号的帧分割、短时傅里叶变换、基于最小统计量的噪声功率谱估计、过减因子自适应计算、谱减法增益函数应用、逆变换与帧重建，同时集成结果输出与性能评估模块，并提供了关键处理环节的可视化功能。
