维纳滤波音频去噪matlab代码小波去噪 基于多锥谱自适应小波去噪的Yu和Guizou语音增强的Matlab实现。 布雷西亚大学信息表示高级方法课程的最终项目，2018年。 众所周知，在大多数频域语音增强算法中遇到的“音乐噪声”部分是由于频谱的大方差估计所致。 为了解决这个问题，我们建议在本文中使用基于小波阈值的多方谱的低方差频谱估计器进行语音增强。 导出了一个短时频谱幅度估计器，该估计器结合了小波阈值多峰频谱。 听力测试表明，与子空间和MMSE算法相比，多锥频谱估计与小波阈值结合可抑制音乐噪声并产生更好的质量。 用法 执行SpeechEnhancement.m。 您将需要手动更改代码中的音频路径。 要迭代算法： 一次执行所有代码； 按以下顺序重复各节： 带Multitapers的PSD估计 DWT +阈值+维纳过滤器 重建与结果

SEGAN：语音增强生成对抗网络 介绍 这是SEGAN项目的存储库。 我们的原始文件可以在找到，并且测试样本可以。 在这项工作中，采用了一种对抗性生成方法，以一种完全卷积的体系结构来进行语音增强（即从损坏的语音信号中去除噪声），如下所示： 该模型处理处于不同SNR的许多噪声条件下的原始语音波形（训练时为40，测试时为20）。 它还可以对来自混合在同一结构中的许多说话者的语音特征进行建模（无需任何身份监督），这使得生成的结构在噪声和说话者维度上具有普遍性。 所有项目都是使用TensorFlow开发的。 关于GAN的定义和部署，有两个很好的参考资料库： GAN：实施改进以更稳定的方式训练G

noizeus数据库，这个语音库有纯净的语音和不同信噪比的带噪语音，但是没有纯噪声。

行业分类-政务-智能会议环境下语音增强技术及DSP系统设计.rar

最原始的SEGAN论文

包括用于单通道语音增强的相位谱补偿 (PSC) [1] 方法的基本实现，以及说明其用法的演示。 参考： [1] AP Stark、KK Wojcicki、JG Lyons 和 KK Paliwal，“用于语音增强的噪声驱动短时相位频谱补偿程序”，Proc。 INTERSPEECH 2008，澳大利亚布里斯班，第 549-552 页，2008 年 9 月。 [2] KK Wojcicki、M. Milacic、A. Stark、JG Lyons 和 KK Paliwal，“利用短时傅立叶频谱的共轭对称性进行语音增强”，IEEE 信号处理快报，卷。 15，第 461-464 页，2008 年。

这组代码是“Islam, MT, Shahnaz, C., Zhu, WP and Ahmad, MO, 2018. Enhancement of Noisy Speech with Low Speech Distortion based on Probabilistic Geometric Spectral Subtraction.arXiv preprint arXiv:1802.05125”的实现。 如果您使用代码，请引用论文。 手稿的 PDF 可在 ARXIV 或http://www.mdtauhidul.com/pub.html免费获得。

语音增强算法的FPGA实现.pdf

使用AutoEncoder实现语音增强.pptx，15页PPT内容；使用AutoEncoder实现语音增强.pptx

MATLAB功率分配代码