摘要：对于一切基于语音智能发展的科技，都不可避免的涉及到语音前端去噪，增强，语音压缩编码等。本文介绍了几种简单的降噪算法：谱减法，小波包变换法以及最小均方准则法。本设计基于MATLAB平台，实际采集到的音频通常会有一定强度的背景音，这些背景音一般是背景噪音，当背景噪音强度较大时，会对语音应用的效果产生明显的影响，比如语音识别率降低，端点检测灵敏度下降等，本设计对所采集的语音信号加入高斯白噪声以及随机干扰，使用小波包变换法以及最小均方误差准则来实现加入了一定信噪比的高斯白噪声的语音去噪，并对比不同信噪比情况下两种算法的去噪情况，由此可以分析各种算法的优缺点和应用范围，并得出一些有价值的结论，为下一步的研究提供参考。当在低信噪比（小于3dB）的情况下，LMS方法明显优于小波包法，当在信噪比为10dB（不超过20dB）情况下，小波包法要明显优于最小均方误差准则（LMS）方法。使用谱减法来实现加入随机干扰的语音去噪。并对传统谱减法进行优化，降低音乐噪声的影响。然后详细介绍了仿真系统界面的设计方法以及生动形象的视觉效果的实现。

关键词：语音去噪；谱减法；小波包法；最小均方误差准则（LMS）；MATLAB

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题背景及意义-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 本文的主要内容-2

2语音去噪总体方案-3

2.1 系统基本概述-3

2.2 系统框架及其实现-3

2.3 系统初步流程图-4

3 语音信号去噪基本原理-5

3.1 谱减法-5

3.1.1传统谱减法原理分析-5

3.1.2传统谱减法去噪结果分析-6

3.1.3改进后谱减法去噪原理-6

3.1.4改进后谱减法去噪结果分析-7

3.2小波包法分析-8

3.2.1小波包法原理分析-8

3.2.2小波包去噪结果分析-9

3.3最小均方误差准则分析-10

3.3.1最小均方误差准则原理分析-10

3.3.2最小均方误差准则去噪结果分析-10

3.4小波包变换法和LMS方法比较-11

4语音信号去噪仿真系统界面设计-14

4.1图形用户界面设计-14

4.2语音的采集与打开-14

4.3语音信号的去噪界面显示-16

4.3.1小波包去噪界面显示图-16

4.3.2 LMS去噪界面显示图-17

4.3.3谱减法去噪界面显示图-17

结    论-18

参 考 文 献-19

附录A程序-20

致    谢-23