【MATLAB】语音信号识别与处理：小波去噪滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

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1 基本定义

小波去噪滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法，它通过对信号进行小波变换来分解信号的频率分量，并根据信号的特点选择合适的阈值处理方法来去除噪声。该算法的主要思想是将信号分解成多个频率分量，根据信号的特点选择合适的阈值处理方法对每个频率分量进行去噪处理，然后将去噪后的频率分量进行合成，得到平滑后的信号。具体来说，小波去噪滤波算法的步骤如下：

对信号进行小波分解，得到多个频率分量。
对每个频率分量进行阈值处理，去除噪声。
将去噪后的频率分量进行合成，得到平滑后的信号。小波去噪滤波算法的优点是可以有效地去除噪声，同时保留信号的整体趋势；缺点是需要选择合适的小波基和阈值处理方法，否则可能会影响滤波的效果。另外，小波去噪滤波算法对于信号中存在的快速变化的特征可以得到很好的保留，因此在一些需要保留信号快速变化特征的应用场景中，小波去噪滤波算法得到了广泛的应用。

谱相减算法呈现频谱：谱相减算法是一种音频降噪方法，通过将原始频谱与估计的噪声频谱进行相减，得到清晰的音频信号。该算法通常在频域进行操作，对频谱进行减法运算，并对结果进行逆变换以获得时间域的清晰信号。