【MATLAB】语音信号识别与处理:滑动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

1 基本定义

滑动平均滤波算法是一种经典的滤波方法,它通过计算信号的移动平均值来消除噪声。该算法的主要思想是对信号进行滑动窗口处理,窗口内的数据进行平均化,以得到平滑后的信号。这样可以有效地去除周期性噪声和高频噪声,同时保留信号的整体趋势。 具体来说,滑动平均滤波算法的步骤如下:

  1. 定义一个滤波窗口,包括当前样本点和其周围的若干个点。

  2. 对窗口内的数据进行平均化,得到当前样本点的滤波结果。

  3. 将滤波窗口向前移动一个位置,重复上述步骤,直到所有样本点都被处理完毕。滑动平均滤波算法的优点是简单易用,计算效率高,可以有效地去除周期性噪声和高频噪声;缺点是可能会对信号的快速变化造成滞后效应,同时窗口大小的选择也会影响滤波效果。

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:(代码见附件及视频)

【MATLAB】语音信号识别与处理:滑动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

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