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.

根据语音信号降噪的问题， 我们建议 一种新颖的方法 在本文中，其中COMBIN ES Èmpirical模式分解（EMD），小波阈值去噪和我ndependent参照（ICA-R）成分分析。 因为只有一个混合记录，所以实际上是一个单通道独立分量分析（SCICA）问题，用传统的ICA方法很难解决。 EMD是 利用扩大 单-信道预先接收到的信号分成几个我ntrinsic模式功能（IMF分量），所以多维的传统ICA变得适用。 开始步骤，所接收的信号被分段来减少处理延迟。 其次，将小波阈值处理应用于噪声占主导的IMF 。 最后，引入快速ICA-R从处理后的IMF中提取目标语音成分，该IMF的参考信号是通过组合高阶IMF来构造的。 该模拟是在不同的噪声水平进行，所提出的方法的性能与EMD相比，小波阈值，EMD-小波和EMD-ICA接近。 仿真结果表明，所提出的方法表现出优异的性能去噪特别是当信号-到- 信噪比低，具有一半短的运行时间。

以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟信号验证方法的可行性,再进一步进行实际语音信号的仿真实验;通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

MATLAB 语音信号的数字降噪——汉宁窗函数法 FIR 低通数字滤波器的设计，MATLAB完整程序，可实现；完整实验报告；自备两个wav语音信号一个为滤波前原音频XXX.wav，一个为滤波后XXX2.wav

基于小波阈值对语音信号进行降噪处理（MATLAB实现）实现了两种传统阈值，一种改进阈值，还包括三种阈值降噪效果对比

算法带有部分注释，可读性较好，将代码复制到MATLAB打开，修改下录音文件路劲，路劲为你你自己录的语音文件所在处，既可以运行，无任何错误！