语音是人类交换信息的有效渠道之一，也是我们日常生活交流的主要形式。 语音与当今科学技术的快速发展息息相关，特别是计算机中的语音交互技术，通 过对语音信号进行采集和处理，实现人与人之间有效信息的传输、获取以及存储。 基于 MATALAB 的语音信号去噪设计，对噪声信号进行有效地滤除，将降噪后的语音信号与原始 信号在时域和频域进行对比分析，计算出信噪比，并在 MATLAB 中设计 GUI 仿 真界面进行展示.

FCS耳机采用了自主研发的 TSFS （ True Sound Field Situation ）全景声真实环境 声音处理技术。用户佩戴以后，能有效增强对现场的声音环境态势的听觉判断， 如某些常见的声音特征，进行增强、强化或衰减处理（脚步、枪声、爆炸声）， 经过多方面检测和实战检验，能够让用户获得更敏锐更快速的战术响应。FCS耳机 具有良好的兼容性通过，PTT配合不同接口，可适配各类电台使用。 特点： 1. 通过主动抗噪设计，保护用户听觉避免受损和伤害，提升恶劣噪声环境下用 户听觉的舒适感。 2. 通信功能，基于主动抗噪设计的优势，能够提供来自各通信系统清晰的通信 声音聆听、拾取效果。 3. 具有复杂环境声音智能过滤功能，能够智能地自动选择让正常的环境声音进 入用户的听觉系统。避免因为主动抗噪系统、造成任何听觉上的阻塞情况，并且 由于对声音的增强作用，可提升战士在任何战术环境下的警惕性和反应。 4. 多模式切换功能，根据用户环境不同可以选择相应的应对模式。 5. 作为通信产品的附件之一，在电路设计上，深入考虑EMI、EMC的相关行业电 磁兼容标准，可有效避免电磁干扰。 6. 采用各类低功耗的元器件搭配设计，超低的功耗，用户可长时间使用。

煤矿智能视频监控中常常碰到许多雾尘图像且伴有各种随机噪声,对应的图像降质严重影响了后续视频图像处理工作,因此提出一种基于暗原色先验与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。结合已有的大气散射物理模型,推导建立煤矿雾尘图像退化模型。考虑煤矿雾尘图像的特点,设计基于暗原色先验知识的大气光、粗略透射率估计的方法与步骤。分析粗略透射率图的优化要求以及双边滤波器的特性,引入联合双边滤波器快速获得精细透射率图。依据图像退化模型构建正则化目标函数,求取转换图像并进行高斯双边滤波,获得复原图像并同步实现噪声的有效去除。实验结果验证了算法的有效性,与已有去雾算法相比计算效率有较大提高,且复原质量良好适合于煤矿智能视频监控环境。

matlab环境下心电信号去噪处理和QRS波检测的一些综合方法的比较，主要是利用小波变换的去噪方法

采用集合经验模态分解方法对心电信号进行去噪

信噪比matlab代码详解评估基于感知的语音增强损失 请在这里找到引用论文和脚本的脚本。 在此存储库中，我们提供用于训练/验证数据准备（包括感知加权滤波器的幅度响应），网络训练/验证（包括感知加权滤波器损耗和基于PESQ的损耗），网络推断，增强的语音波形的源代码。重建和测量。 该代码是基于由Juan Manuel Mart´ın-Donas编写的感知加权滤波器损失项目和PMSQE的项目。 然后由赵浩然进行整合和修改。 介绍 在该项目中，针对语音增强应用评估了两个基准损失和两个基于感知的损失。 将均方误差（MSE）损失和对数功率MSE损失作为基准进行测试。 对感知加权滤波器损失和基于PESQ的损失进行评估和比较。 先决条件 2014a或更高版本 3.6 CPU或NVIDIA GPU + 9.0 7.0.5 入门 安装 安装1.14.0和2.3.1 需要安装一些Python软件包，请在Python脚本中查看详细信息。 安装 数据集 请注意，在本项目中，干净的语音信号是从（降采样到8 kHz）中提取的，而噪声信号是从数据库中提取的。 为了在此项目中运行脚本，假定上述数据库在本地可用。 训练和

近期在研究webrtc代码，把WebRTC的噪声抑制模块提取出来，也做了一些细节优化，目前可以支持8k、16k采样率的pcm数据，实际测试效果还是挺不错的，大家可以测试下效果；

这是MWCNN图片去噪程序，PyTorch运行，有价值！

对于一个时间序列，通过奇异谱分析，实现去噪和平滑

基于人耳识别听觉系统基础的梅尔频谱倒谱系数（MFCC），本次设计采用经过小波包阈值降噪处理的音频文件，提取出其相应的MFCC特征矩阵，以便做接下来的分析！