基于汉宁窗FIR滤波器实现语音信号的去噪处理

在语音通信中，由于种种原因，常常存在着各种噪声，这些噪声会极大地影响语音信号的质量和清晰度。为了解决这个问题，我们可以采用基于汉宁窗FIR滤波器的方法来对语音信号进行去噪处理。

一、理论基础
汉宁窗（Hanning Window）是数字信号处理中常见的窗函数之一，它的形式为：

w(n) = 0.5 - 0.5*cos(2πn/(N-1))，其中N为窗口长度，n为序号

FIR滤波器（Finite Impulse Response Filter）是一种有限长冲激响应滤波器，它的输出仅仅与当前输入和有限个以前的输入有关系。FIR滤波器可以通过内核为系数的线性滤波器来实现，其频率响应为：

H(f) = ∑h(n)e^(-j2πfn)

其中 h(n) 是FIR滤波器的系数，且n为滤波器的阶数，f为频率。

二、具体步骤
1.读取纯净语音信号和含噪语音信号；
2.计算两段语音信号的功率谱，并进行语音信号分帧；
3.对每一帧信号乘以汉宁窗函数，然后进行 DFT 变换得到频谱；
4.设置滤波器长度和截止频率，然后设计滤波器；
5.将滤波器和噪声信号的功率谱相乘，得到处理后的功率谱；
6.将处理后的功率谱进行 IDFT 变换，从而得到时域信号；
7.将每一帧处理后的时域信号进行叠加，得到去噪后的语音信号。

三、Matlab源码实现
清华大学翻译程序设计课程提供了一个基于 MatLab 的滤波器实现，下面是相关源代码：

% fs 采样频率

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