怎么把该程序最后结果图片的样点数变换成时间

[filename,yxj]=uigetfile('*.wav','请选择纯净语音文件:');

tidy=wavread([yxj filename])';

[wavin,NOISE]=noisegen(tidy,20);              %加入10dB白噪声

%---------------------参数定义--------------------------

frame_len=256;                                   %帧长

step_len=0.5*frame_len;                          %分帧时的步长，相当于重叠50%

wav_length=length(wavin);

R=step_len;

L=frame_len;

f=(wav_length-mod(wav_length,frame_len))/frame_len;

k=2*f-1;                                         %帧数

h=sqrt(1/101.3434)*hamming(256)';                %汉明窗乘以系数的原因是使其符合条件要求

wavin=wavin(1:f*L);                              %带躁语音与纯净语音长度对齐

tidy=tidy(1:f*L);

win=zeros(1,f*L);

enspeech=zeros(1,f*L);

%--------------------------分帧-----------------------------------

for r=1:k

y=wavin(1+(r-1)*R:L+(r-1)*R);                %对带躁语音帧间重叠一半取值

y=y.*h;                                      %对取得的每一帧都加窗处理

w=fft(y);                                    %对每一帧都做傅里叶变换

Y(1+(r-1)*L:r*L)=w(1:L);                     %把傅里叶变化值放在Y中

end

%-------------------------估计噪声---------------------------------

NOISE=stationary_noise_evaluate(Y,L,k);

%---------------------------MMSE-----------------------------------

for b=1:L;

a=0.98;                                      %系数

q=0.2;                                       %第k个频率分量的语音存在概率

A=[0.1*abs(Y(b)),zeros(1,k-1)];              %语音幅度

s1=[a*abs(Y(b)).^2/NOISE(b),zeros(1,k-1)];   %先验信噪比

for t=1:k-1                                  %先算每一帧的第一点

x1(t+1)=abs(Y(b+t*L)).^2;                %带躁语音的幅度

r(t+1)=x1(t+1)/NOISE(b+t*L);             %后验信噪比

if r(t+1)>=700

r(t+1)=700;

elseif r(t+1)<1

r(t+1)=1.5;

end

s1(t+1)=a*(A(t).^2/NOISE(b+(t-1)*L))+(1-a)*max(r(t+1)-1,0); %先验信噪比

v(t+1)=(s1(t+1)/(1+s1(t+1)))*r(t+1);

if v(t+1)<0.1

expint(t+1)=-2.31*log10(v(t+1))-0.6;

elseif v(t+1)>=0.1&v(t+1)<=1

expint(t+1)=-1.544*log10(v(t+1))+0.166;

elseif v(t+1)>1

expint(t+1)=10.^(-0.52*(v(t+1))-0.26);

end

Gmmse(t+1)=(s1(t+1)/(1+s1(t+1)))*exp(0.5*expint(t+1));

w(t+1)=((1-q)/q)*(exp(v(t+1))/(1+s1(t+1)));

A(t+1)=(w(t+1)/(1+w(t+1)))*Gmmse(t+1)*abs(Y(b+t*L));

end

A1(1+(b-1)*k:b*k)=A(1:k);

end

%下面程序的作用是把每一帧的点依次还原成原来的存放顺序

for t1=1:k

for j=1:L

d(j)=A1(t1+(j-1)*k);

end

A2(1+(t1-1)*L:t1*L)=d(1:L);

end

for t2=1:k

S=A2(1+(t2-1)*L:t2*L);

ang=Y(1+(t2-1)*L:t2*L)./abs(Y(1+(t2-1)*L:t2*L));         %带躁语音的相位

S=S.*ang;    %因为人耳对相位的感觉不明显，所以恢复时用的是带躁语音的相位信息

s=ifft(S);                                               %取实部

s=real(s);

enspeech(1+(t2-1)*L/2:L+(t2-1)*L/2)=enspeech(1+(t2-1)*L/2:L+(t2-1)*L/2)+s;

%在实域叠接相加，把分帧后的序列恢复成原来序列的长度

win(1+(t2-1)*L/2:L+(t2-1)*L/2)=win(1+(t2-1)*L/2:L+(t2-1)*L/2)+h;

%窗的叠接相加

t2=(0:length(s)-1)/f;

end

enspeech=enspeech./win;                     %去除加窗引起的增益得到的增强的语音

figure(1)

subplot(3,1,1);plot(tidy);title('(a)原始语言');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 4 *10^4 -0.3 0.3]);

subplot(3,1,2);plot(wavin);title('(b)加躁语音(20dB白噪声)');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 4*10^4 -0.3 0.3]);

subplot(3,1,3);plot(enspeech);title('(c)MMSE');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 4*10^4 -0.3 0.3]);

clip_image002.gif

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2017-11-27 15:14 上传

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