维纳滤波器降噪和语音增强

维纳噪声抑制器基于Decision-Directed方法与TSNR HRNR算法。

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更新2020年10月23日

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两步降噪(TSNR)技术消除了恼人的混响效果,同时保持decision-directed方法的好处。然而,经典的短时降噪技术,包括TSNR,增强演讲介绍谐波失真。要解决这个问题,一个方法称为谐波再生降噪(HRNR)是为了实现改进用于计算光谱的先验信噪比增益能够保护提出的演讲谐波Plapous et al。
”(“改善信噪比估计的语音增强,IEEE ASLP, 14卷,问题6,第2108 - 2098页,2006年11月)。

% % car.wav吵闹的演讲文件示例
> > [x, fs] = audioread (“car.wav”);
> > [,~]= WienerNoiseReduction (x, fs 10000) % 10000样本噪声样本(不说话)
> > soundsc ((1:122000), fs)

引用作为

帕斯卡Scalart (2023)。维纳滤波器降噪和语音增强(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/24462-wiener-filter-for-noise-reduction-and-speech-enhancement), MATLAB中央文件交换。检索

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1)由几个用户提到的错误已经修正(数据改为ns)
2)的介绍了最小值滤波器增益(在107和135行)
3)介绍了一个振幅归一化因素(在147和148行)

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