1.主要内容

在语音通信与语音识别领域，背景噪声的干扰会严重影响语音信号的质量与可识别性。为提升语音的清晰度和可懂度，语音增强技术应运而生。本文基于 MATLAB 平台，构建完整的语音增强系统，结合了传统谱减法（Spectral Subtraction）和LMS自适应滤波器（Least Mean Squares Adaptive Filter），并通过信噪比（SNR）分析与可视化手段对比验证了系统的有效性。

(1)整体功能

读取语音信号；

加入背景噪声；

基于谱减法进行频域语音增强；

利用 LMS 自适应滤波器进一步精细增强；

计算增强前后 SNR；

可视化波形与语谱图。

(2)谱减法介绍

• 传统谱减法

谱减法通过将语音信号转换到频域，对每一帧信号的幅度谱进行减噪，保持相位不变，从而重构时域增强信号。

关键步骤：帧间重叠（Overlap）+ 加窗处理（Hamming窗）；FFT频域转换；估计噪声幅度谱并减去；重建频谱并IFFT回到时域；加窗归一化处理。

• 自适应LMS谱减法

谱减后的信号仍存在部分残余噪声，本文进一步引入 LMS（最小均方误差）自适应滤波器，利用原始干净语音作为期望信号，调整滤波器系数最小化误差。

LMS核心迭代公式：

2.实验结果

3.代码链接获取

Matlab数字信号处理——基于谱减法与LMS自适应滤波的语音增强系统设计与实现

最后：

小编会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner，gui设计、simulink仿真......希望能帮到你！