MATLAB 小波降噪处理音频文件代码示例

该代码实现了对声音文件的小波降噪处理。具体步骤如下：

读入声音文件，得到采样频率、时间等信息。
对声音数据进行预处理，消除直流分量，并将幅值归一化。
使用 wden 函数对声音数据进行小波降噪处理，具体参数选取可以结合人耳试听和原理进行选择。
计算降噪前后的信噪比。
绘制降噪前后的波形对比。
播放降噪后的声音文件。
另存降噪后的音频文件。

%一、读入声音
path='D:\毕设\声音处理\声音处理\音视频文件\2022-12-05拾音器现场采集声音\三号冷床下料\三号冷床下料_01.wav';

%path='D:\毕设\声音处理\声音处理\音视频文件\2022-12-05拾音器现场采集声音\三号冷床下料\三号冷床下料.wav';

[Y,FS]=audioread(path); %将声音放到matlab中
info=audioinfo(path); %得到声音的格式、数位、频率等
T=1/FS; %采样时间
t=(0:length(Y)-1)*T;%时间
yz=Y(:,1);%左声道
 
Y=Y-mean(Y);                         % 消除直流分量
x=Y/max(abs(Y));                      % 幅值归一化
N=length(x);

%二、小波降噪wden函数 具体参数选取 原理+结合人耳试听
%wname = 'coif5';'db2';'sym4'

lev=15;

xdDWT= wden(yz,'heursure','h','mln',lev,'db3');
%[dnsig4s,c4,l4,threshold_heursure] = wden(yz,'heursure','h','mln',lev,wname);
 

snr1=SNR_Calc(x,xdDWT);            % 计算初始信噪比
%snr2=SNR_Calc(x,signal);            % 计算降噪后的信噪比
%snr=snr2-snr1;
fprintf('snr1=%5.4f   ',snr1);



%三、绘制降噪前后的波形对比
figure(1)
subplot(2,1,1)
plot(t,yz)
title('降噪前');
subplot(2,1,2)
plot(t,xdDWT)
title('降噪后');
 
%四、播放声音
%sound(xdDWT,FS);
 
%五、另存降噪后音频
str=['D:\graduation design\切头掉钢jz-', 'db2', '-lev', num2str(lev), '.wav'];
audiowrite(str,xdDWT,FS);

需要注意的是，该代码中使用的小波类型为 db3，小波分解层数为 15，降噪方法为 heursure。实际应用中，根据具体情况可以进行调整。例如，可以尝试不同的 wname 和 lev 值，并根据降噪效果选择最佳参数。同时，也可以尝试使用其他降噪方法，例如 sqtwolog 或 rigrsure。