【Vuvuzela 声音去噪算法】基于流行的频谱减法技术的声音去噪算法研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
Vuvuzela是一种喇叭形状的乐器，在足球比赛等场合中经常被使用。然而，Vuvuzela产生的噪声往往会对音频录音和通信应用造成干扰。基于流行的频谱减法技术的声音去噪算法可以用于去除Vuvuzela噪声。
频谱减法是一种常见的声音去噪技术，它基于噪声和信号在频域上的差异。该算法的主要思想是对输入信号进行频谱分析，并通过减去估计的噪声频谱来抑制噪声成分，从而实现去噪效果。
对于Vuvuzela声音去噪的研究，首先需要获取一段包含Vuvuzela噪声的录音样本。接下来，在时域上对录音样本进行分帧处理，每帧的长度通常是几十毫秒到几百毫秒。
然后，对每一帧的信号进行快速傅里叶变换 (FFT) 转换到频域。在频域上，可以将噪声和信号的频谱进行分离，并通过减去估计的噪声频谱来抑制Vuvuzela噪声成分。估计的噪声频谱通常通过平均多个帧或使用递归滤波器等方法得到。
最后，将去除噪声的频谱通过逆快速傅里叶变换 (IFFT) 转换回时域，得到去除Vuvuzela噪声的音频信号。
需要注意的是，频谱减法技术也存在一些局限性，例如可能会引入信号畸变、减少语音清晰度或对非噪声部分产生副作用。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行参数调整和优化，以平衡去噪效果和信号质量。此外，还可以结合其他声音处理方法，如时域滤波和混合滤波等，来进一步提高去噪效果。
📚2 运行结果
部分代码：
%show temporal signals
figure
subplot(2,1,1);
t_index=find(T>t_min & T<t_max);
plot([1:length(x)]/Fe,x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
hold on;
noise_interval=floor([T(t_index(1))*Fe:T(t_index(end))*Fe]);
plot(noise_interval/Fe,x(noise_interval),'r');
hold off;
legend('Original signal','Vuvuzela Only');
title('Original Sound');
%show denoised signal
subplot(2,1,2);
plot([1:length(output_signal)]/Fe,output_signal );
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Sound without vuvuzela');
%show spectrogram
t_epsilon=0.001;
figure
S_one_sided=max(S(1:length(F)/2,:),t_epsilon); %keep only the positive frequency
pcolor(T,F(1:end/2),10*log10(abs(S_one_sided)));
shading interp;
colormap('hot');
title('Spectrogram: speech + Vuvuzela');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
figure
S_one_sided=max(STFT(1:length(F)/2,:),t_epsilon); %keep only the positive frequency
pcolor(T,F(1:end/2),10*log10(abs(S_one_sided)));
shading interp;
colormap('hot');
title('Spectrogram: speech only');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1] Steven F. Boll, "Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction", IEEE Transactions on Signal Processing, 27(2),pp 113-120, 1979
[2] Y. Ephraim and D. Malah, “Speech enhancement using a minimum mean square error short-time spectral amplitude estimator,” IEEE. Transactions in Acoust., Speech, Signal Process., vol. 32, no. 6, pp. 1109–1121, Dec. 1984.
[3] S. Mallat, "A Wavelet Tour of Signal Processing", Academic Press, 3rd edition, 2008.