首页分享【信号去噪】基于低通滤波器语音去噪，时域图频域图附Matlab代码

【信号去噪】基于低通滤波器语音去噪，时域图频域图附Matlab代码

来源：花匠小妙招时间：2025-02-08 10:16

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

物理应用机器学习

内容介绍

语音信号在传输过程中常常受到噪声的干扰，影响语音的清晰度和可懂度。因此，语音去噪成为语音处理中至关重要的一个环节。低通滤波器作为一种常用的信号处理工具，可以有效地去除高频噪声，改善语音信号质量。本文将深入探讨基于低通滤波器的语音去噪方法，并通过时域图和频域图来直观地展示其工作原理。

1. 语音信号与噪声

语音信号通常包含丰富的频率成分，而噪声则往往集中在高频段。例如，环境噪声、机器噪声等都含有较多高频成分。因此，利用低通滤波器去除高频成分可以有效地抑制噪声，保留语音信号中的主要信息。

2. 低通滤波器的原理

低通滤波器是一种只允许低频信号通过，而阻止高频信号通过的滤波器。其工作原理是利用频率响应函数来选择性地滤除信号中的特定频率成分。低通滤波器的频率响应函数一般呈低频段增益较大，高频段增益较小的特性。

3. 基于低通滤波器的语音去噪方法

基于低通滤波器的语音去噪方法，主要步骤如下：

**获取语音信号和噪声信号：**首先，需要获取包含噪声的语音信号，以及噪声信号本身。

**进行傅里叶变换：**将语音信号和噪声信号分别进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。

**设计低通滤波器：**根据需要去除的噪声频率范围，设计合适的低通滤波器。

**滤波处理：**将低通滤波器应用于语音信号的频谱，滤除高频噪声成分。

**进行逆傅里叶变换：**将滤波后的频域信号进行逆傅里叶变换，得到去噪后的语音信号。

4. 时域图和频域图示例

为了更好地理解基于低通滤波器的语音去噪过程，我们以下面例子进行说明：

4.1 时域图

图中显示了原始语音信号、噪声信号和去噪后的语音信号的时域波形。可以看出，原始语音信号受到噪声的干扰，波形杂乱无章。经过低通滤波器处理后，去噪后的语音信号波形变得更加平滑，噪声得到了有效抑制。

4.2 频域图

图中显示了原始语音信号、噪声信号和去噪后的语音信号的频谱图。可以看出，原始语音信号的频谱中包含了高频噪声成分。经过低通滤波器处理后，去噪后的语音信号的频谱中高频成分明显减少，保留了语音信号的主要频率成分。

5. 低通滤波器的设计

低通滤波器的设计是语音去噪的关键步骤。常用的低通滤波器设计方法包括：

**Butterworth滤波器：**具有平滑的频率响应，过渡带较宽，适用于对信号频谱没有严格要求的情况。

**Chebyshev滤波器：**具有较快的过渡带，但频率响应存在波动，适用于需要较强抑制能力的情况。

**Bessel滤波器：**具有线性相位特性，适用于对信号相位要求较高的情况。

6. 总结

基于低通滤波器的语音去噪方法，可以有效地抑制高频噪声，提高语音信号的清晰度和可懂度。选择合适的低通滤波器设计方法，并根据实际情况调整滤波器参数，可以获得最佳的去噪效果。

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 李春晓,刘小霞,郑正奇.关于语音信号去噪方法的讨论[C]//上海科协第五届学术年会"信息化与工业化"上海研究生学术论坛.上海市微型电脑应用学会, 2007.

[2] 赵培瑶,向凤红,毛剑琳,等.基于Matlab的不同数字滤波器对语音信号的去噪效果[J].化工自动化及仪表, 2016(7):3.DOI:10.3969/j.issn.1000-3932.2016.07.014.

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱船配载优化、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题 2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 2.14 PNN脉冲神经网络分类 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 2.16 时序、回归预测和分类 2.17 时序、回归预测预测和分类 2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻 4 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 5 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信 6 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测 7 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电 8 元胞自动机方面交通流人群疏散病毒扩散晶体生长金属腐蚀 9 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计