语音信号在传输和存储过程中极易受到噪声污染，导致语音质量下降并影响后续识别与处理。小波变换作为一种时频分析工具，在语音去噪中具有良好的性能。本文围绕多种小波阈值方法展开研究，分别实现了软阈值、硬阈值以及软硬折衷阈值的语音去噪，并在 MATLAB 环境下构建了可视化图形用户界面（GUI）。通过对比不同方法的去噪效果，本文采用信噪比（SNR）和均方根误差（RMSE）作为客观评价指标，验证了各方法的优缺点。实验结果表明，软阈值方法能够获得较平滑的语音波形，但存在幅值偏差；硬阈值方法能较好保留细节，但易引入振铃；折衷阈值方法在平滑性与保真度之间取得了较好的平衡。所提出的 GUI 平台可直观展示不同方法的处理结果，为语音降噪算法的研究与教学提供了有益参考。
作者信息
编号：MAP-15
大小：297K
环境：Matlab R2020b、2024b
作者：张家梁(完全原创)
引言
随着语音通信、语音识别和语音增强等技术的快速发展，语音信号的质量要求越来越高。然而在实际应用中，语音信号常常受到环境噪声的干扰，从而严重影响系统的性能。因此，如何有效去除噪声并在尽可能保留语音特征的同时提高信号质量，一直是语音处理领域的研究热点。
传统的频域滤波方法在处理非平稳噪声时效果有限，而小波变换凭借其良好的时频局部化特性，为语音信号的降噪提供了新的思路。基于小波阈值的方法通过在小波域对细节系数进行阈值化处理，可以有效抑制噪声，同时保留语音的主要特征。常见的小波阈值方法包括软阈值、硬阈值及其改进型。软阈值法能够获得较平滑的结果，但会引入一定的幅值偏差；硬阈值法在保留细节方面具有优势，但容易引起伪影；为了兼顾两者的优点，研究者提出了多种折衷阈值方法。
本文在 MATLAB 平台上实现了软阈值、硬阈值和折衷阈值的语音去噪算法，并设计了 GUI 界面以实现可视化展示。通过对比不同方法在信噪比和均方根误差等指标下的性能，本文分析了各方法的特点与适用场景。研究结果不仅有助于理解小波阈值方法的优缺点，也为语音降噪算法的工程应用和教学演示提供了参考。
系统架构
1.系统概述
本系统基于 MATLAB 平台，面向语音信号去噪实验设计与性能分析，主要实现 在小波多尺度分解框架下，基于软阈值、硬阈值与折衷阈值等多种策略的语音降噪，并通过 GUI 界面实现波形展示与性能指标计算。系统由 参数设置模块、语音读入与加噪模块、小波分解模块、阈值处理模块、信号重构模块、性能评价模块和结果可视化模块 构成。
参数设置模块：初始化系统关键参数，包括小波基函数类型、分解层数、目标信噪比 (SNR)、阈值计算方法及折衷阈值控制参数，为后续处理提供统一配置。
语音读入与加噪模块：读入实验语音文件（如 Ring01.wav），并根据设定的目标 SNR 添加高斯白噪声，得到含噪观测语音信号。
小波分解模块：采用设定的小波基和分解层数对观测语音进行多尺度分解，获取逼近系数和各层细节系数，为后续阈值化处理提供分解域表示。
阈值处理模块：根据 MAD 方法估计噪声方差，结合设定的阈值规则，对细节系数分别进行软阈值、硬阈值和折衷阈值处理，实现多策略降噪。
信号重构模块：将阈值化后的系数组合，利用逆小波变换 (IDWT) 重构时域语音信号，分别得到三种去噪结果。
性能评价模块：以原始干净语音为参考，计算不同去噪结果的信噪比 (SNR) 与均方根误差 (RMSE)，量化各方法的降噪效果。
结果可视化模块：通过 MATLAB GUI 界面直观展示原始语音、加噪语音及三种去噪结果的波形，并在编辑框中同步显示性能指标，支持一键导出结果图。
系统设计目标是实现一个 完整、可复现、可扩展的语音降噪实验平台，既能用于 学术研究与不同阈值方法的对比分析，也可作为 语音处理课程教学与工程应用的参考工具。
2.系统流程图
研究方法
本文基于 MATLAB 平台，利用小波分解结合软阈值、硬阈值及折衷阈值方法对含噪语音进行去噪处理，并通过 GUI 实现可视化展示与性能评价。
实验结果
实验结果表明：从表格可以看出，硬阈值方法在数值上获得最高的信噪比与最低的均方根误差，而折衷阈值方法在平滑性与保真度之间取得平衡，软阈值方法次之。
运行untitled.m
图 1 基于MATLAB GUI的多种小波阈值语音去噪结果展示
分析：软阈值方法降噪平滑但存在幅值偏差，硬阈值方法保留细节却易产生伪影，折衷阈值方法则在两者之间取得较好平衡。
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本研究基于 MATLAB 平台实现了软阈值、硬阈值及软硬折衷阈值三种小波语音降噪方法，并通过 GUI 界面对处理过程与结果进行了可视化展示。实验结果表明，软阈值方法能够有效平滑语音波形但存在幅值偏差，硬阈值方法在去噪同时更好地保留了语音细节且取得最高的信噪比与最低的均方根误差，而折衷阈值方法则兼顾了平滑性与保真度，在多方面表现出较好的综合性能。总体来看，小波阈值方法能够显著改善语音信号质量，其中不同阈值策略各有优劣，适合在不同应用场景中选择使用，本系统为语音降噪算法的研究、教学与工程应用提供了有益的实验平台。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。
评论(0)