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[Y,FS,NBITS]=wavread('4.wav');%读入语音信号

Z=resample(Y,1,10); %重采样

[m,n]=size(Z);

figure(1);

plot(linspace(0,10*m/FS,m),Z);

title('原始纯净语音信号')

xlabel('t')

ylabel('Sound')

N = awgn(Z,30); %往纯净语音信号加入噪音

figure(2);

plot(linspace(0,10*m/FS,m),N);

title('污染后的语音信号')

xlabel('t')

ylabel('Sound+Noise')

y= linspace(1,2,500);%添加趋势项

P=resample(N,10,1);

wavwrite(P,FS,NBITS,'noise.wav') %处理后的数据写成wav文件

imf=emd(N); %emd分解

emd_visu(N,1:length(N),imf)

[A,f,tt]=hhspectrum(imf);

[im,tt]=toimage(A,f);

disp_hhs(im);

colormap(flipud(gray))

imf1=imf(1,:); %画出imf1

figure(7);

plot(imf1);

title('imf1')

[thr1,sorh1,keepapp1]=ddencmp('den','wv',imf1);%阀值处理imf1

s1=wdencmp('gbl',imf1,'db3',2,thr1,sorh1,keepapp1);

figure(8);

plot(s1);

title('处理后的imf1') %画出处理后的imf2

imf2=imf(2,:);

[thr2,sorh2,keepapp2]=ddencmp('den','wv',imf2);

s2=wdencmp('gbl',imf2,'db3',2,thr2,sorh2,keepapp2);

figure(9);

plot(s2);

title('处理后的imf2')

imf3=imf(3,:);

[thr3,sorh3,keepapp3]=ddencmp('den','wv',imf3);

s3=wdencmp('gbl',imf3,'db3',2,thr3,sorh3,keepapp3);

figure(10);

plot(s3);

title('处理后的imf3')

[thr4,sorh4,keepapp4]=ddencmp('den','wv',imf(4,:));

s4=wdencmp('gbl',imf(4,:),'db3',2,thr4,sorh4,keepapp4);

figure(11);

plot(s4);

title('处理后的imf4')

[thr5,sorh5,keepapp5]=ddencmp('den','wv',imf(5,:));

s5=wdencmp('gbl',imf(5,:),'db3',2,thr5,sorh5,keepapp5);

figure(12);

plot(s5);

title('处理后的imf5')

[thr6,sorh6,keepapp6]=ddencmp('den','wv',imf(6,:));

s6=wdencmp('gbl',imf(6,:),'db3',2,thr6,sorh6,keepapp6);

figure(13);

plot(s6);

title('处理后的imf6')

%figure(13);

%plot(imf(7,:));

%title('imf7')

imf_temp1=s1+s2+s3+s4+s5+s6; %信号重组

imf_temp2=imf(7,:)+imf(8,:)+imf(9,:)+imf(10,:)+imf(11,:)+imf(12,:);

imf_temp=imf_temp1+imf_temp2;

figure(14);

plot(linspace(0,10*m/FS,m),imf_temp);

title('去噪后的语音信号')

K=resample(imf_temp,10,1);

wavwrite(K,FS,NBITS,'result.wav') %处理后的数据写成wav文件

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hht去噪matlab实现,hht语音去噪 代码运行速度慢 程序报错 能帮我看下嘛相关推荐

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