从wav文件，MATLAB中删除噪音

Question

我只使用MATLAB作为计算器，所以我不熟悉程序。我希望有一个善良的人可以指导我，因为谷歌目前不我的朋友。

我在下面的链接中有一个wav文件，其中有人声和背景中的一些噪音。我希望去除噪音。有没有人能告诉我如何在MATLAB中做到这一点？

https://www.dropbox.com/s/3vtd5ehjt2zfuj7/Hold.wav

Answer 1

这是一个非常不完美的解决方案，特别是因为某些噪音嵌入的频率范围与您在文件中听到的声音相同，但这里什么都没有。我所谈论的频谱是，如果你听到声音，背景噪音的嗡嗡声很低。这属于频谱的低频范围，而语音具有更高的频率。因此，我们可以应用带通滤波器来消除低噪声，捕获大部分语音，并且较高端的任何噪声频率也将被取消。

以下是我采取的步骤：

1. 使用audioread读取音频文件。
2. 播放原始声音，这样我就可以听到它的声音。通过创建audioplayer对象来执行此操作。
3. 绘制左右声道以查看时域中的声音信号...如果它提供了任何线索。看看频道，它们看起来都是一样的，所以看起来只是一个麦克风被映射到两个频道。
4. 我接受了傅立叶变换并看到了频率分布。
5. 使用（4）我想出了应该切断频率的粗略近似值。
6. 设计了一个带通滤波器，可以切断这些频率。
7. 过滤信号，然后通过构建另一个audioplayer对象来播放它。

让我们走吧！

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第1步

%% Read in the file
clearvars;
close all;
[f,fs] = audioread('Hold.wav');

audioread将为您读取音频文件。只需在''中指定所需的文件即可。此外，请确保将工作目录设置为存储此文件的位置。 clearvars, close all只是为我们清理。它会关闭所有窗口（如果有的话），并清除MATLAB工作区中的所有变量。 f是读入MATLAB的信号，而fs是信号的采样频率。 f这里是一个2D矩阵。第一列是左声道，第二列是右声道。通常，音频文件中的通道总数由通过audioread读入的此矩阵中的总列数表示。

步骤＃2

%% Play original file
pOrig = audioplayer(f,fs);
pOrig.play;

此步骤允许您创建一个audioplayer对象，该对象接收您在（f）中读取的信号，采样频率为fs，并输出存储在{{1}中的对象}}。然后使用pOrig在MATLAB中播放文件，以便您可以听到它。

步骤＃3

pOrig.play

stem是一种在MATLAB中绘制离散点的方法。每个时间点都有一个圆绘制的点，从水平轴到该时间点绘制一条垂直线。 subplot是一种在同一窗口中放置多个数字的方法。我在这里没有进入，但您可以通过引用this StackOverflow post I wrote here来详细了解%% Plot both audio channels N = size(f,1); % Determine total number of samples in audio file figure; subplot(2,1,1); stem(1:N, f(:,1)); title('Left Channel'); subplot(2,1,2); stem(1:N, f(:,2)); title('Right Channel'); 的工作原理。上面的代码生成如下所示的图：



以上代码非常简单。我只是在每个子图中单独绘制每个通道。

步骤＃4

subplot

看起来最可怕的代码是上面的代码。如果从信号和系统中回忆起来，我们信号中表示的最大频率是采样频率除以2.这称为Nyquist frequency。音频文件的采样频率为48000 Hz，这意味着音频文件中表示的最大频率为24000 Hz。 fft代表Fast Fourier Transform。可以将其视为计算傅里叶变换的一种非常有效的方法。传统公式要求您对输出中的每个元素执行多个求和。 FFT将通过要求更少的操作来有效地计算这一点，并且仍然可以给出相同的结果。

我们正在使用%% Plot the spectrum df = fs / N; w = (-(N/2):(N/2)-1)*df; y = fft(f(:,1), N) / N; % For normalizing, but not needed for our analysis y2 = fftshift(y); figure; plot(w,abs(y2)); 来查看信号的frequency spectrum。您可以通过指定所需的输入信号作为第一个参数来调用fft，然后使用第二个参数指定要评估的点数。通常，您将FFT中的点数指定为信号的长度。我这样做是通过检查我们的声音矩阵中有多少行。当你绘制频谱时，我只用了一个通道来简化，因为另一个通道是相同的。这是fft的第一个输入。另外，请记住我除以fft，因为这是正常化信号的正确方法。但是，因为我们只想拍摄频域的概况，所以您并不需要这样做。但是，如果您计划以后使用它来计算某些内容，那么您肯定需要。

我写了一些额外的代码，因为默认情况下光谱是未经验证的。我使用fftshift使得中心映射到0 Hz，而左侧跨越0到-24000Hz，而右侧跨越0到24000 Hz。这是我直观地看到频谱的方式。您可以将负频率视为以相反方向传播的频率。理想情况下，负频率的频率分布应等于正频率。绘制频谱时，它会告诉您频率对输出的贡献。这是由信号的幅度定义的。你可以通过abs函数找到它。您获得的输出如下所示。



如果你看一下情节，低频范围周围会有很多尖峰。这对应于你的哼唱，而声音可能映射到更高的频率范围，并没有那么多，因为没有听到很多声音。

步骤＃5

通过反复试验并查看步骤＃5，我发现从700赫兹到下的所有内容都对应于嗡嗡声，而噪声贡献则高于12000赫兹以上。

步骤＃6

您可以使用信号处理工具箱中的butter功能来帮助您设计带通滤波器。但是，如果您没有此工具箱，请参阅this StackOverflow post，了解用户制作的功能如何实现相同的功能。但是，该过滤器的顺序仅为2.假设您具有N功能，则需要确定您希望过滤器的顺序。订单越高，它的工作就越多。我选择butter开始。您还需要标准化您的频率，以便奈奎斯特频率映射到1，而其他所有频率都映射到0和1之间。一旦您这样做，您可以像这样调用n = 7：

butter

[b,a] = butter(n, [beginFreq, endFreq], 'bandpass'); 标志表示您要设计带通滤波器，bandpass和beginFreq映射到您想要用于带通滤波器的标准化开始和结束频率。就我们而言，那是endFreq和beginFreq = 700 / Nyquist。 endFreq = 12000 / Nyquist是用于过滤器的系数，可帮助您执行此任务。你下一步就需要这些。

b,a

步骤＃7

%% Design a bandpass filter that filters out between 700 to 12000 Hz
n = 7;
beginFreq = 700 / (fs/2);
endFreq = 12000 / (fs/2);
[b,a] = butter(n, [beginFreq, endFreq], 'bandpass');

您使用filter使用从步骤＃6获得的信息来过滤信号。 %% Filter the signal fOut = filter(b, a, f); %% Construct audioplayer object and play p = audioplayer(fOut, fs); p.play; 将是您的过滤信号。如果你想听它播放，你可以根据输出信号以与输入相同的采样频率构造和fOut。然后使用audioplayer在MATLAB中听到它。

试一试，看看它是如何运作的。你可能需要在第6步和第7步中尽情玩耍。这不是一个完美的解决方案，但足以让你开始我希望。

祝你好运！