载一段音频信号，或录制一段各人自己的语音信号作为分析的对象，利用 Matlab 中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对原信号和含噪声的信号进行频谱分析。比较不同类型滤波器的性能，选择一种合适的数字滤波器的设计方法，对被噪声污染的信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放音频信号，分别绘制原信号、含噪声信号和滤波后信号的时域波形图和频谱图以及滤波器的频响特性曲线。
2022-12-22 12:35:40
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包含
1. 传统方法：NMSE、SS、WF
2. 基于机器学习：CNN、NMF、serGAN
3. 加噪处理代码
4. 评价指标代码：LLR、PESQ_STOI、segSNR
5. 时域图、语谱图绘制的MATLAB代码
全套代码、工程，亲测可用
2021-05-13 17:01:35
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按照信噪比公式SNR=10lg(PS/PN),其中Ps和Pn分别代表纯语音和纯噪声的平均功率，对纯语音和纯噪声进行批量合成。只需要将纯语音和纯噪声设置好路径，代码修改路径和信噪比即可批量合成。其中纯语音和纯噪声得都是单声道并且采样率相同的.wav文件。
修改：为防止削波现象，建议将含噪语音除以（1+k）
2019-12-21 21:48:44
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