基于时变维纳滤波器的语音去噪算法及Matlab实现
语音信号在传递过程中易受到环境噪声的干扰，因此需要通过信号处理技术进行去噪。本文介绍一种基于时变维纳滤波器的语音去噪算法，并使用Matlab实现。
时变维纳滤波器可以看作是带有自适应滤波器的信号模型。该模型利用以往的输入输出数据对滤波器参数进行逐步更新，从而使得滤波器在时域上具有自适应性。该模型还能够根据输入信号的统计特性对输出信号进行预测，从而去除噪声成分。
算法流程如下：
采集含有噪声的语音信号，并将其分帧（通常每帧长度为20ms）；对每帧信号进行DFT变换，并计算信号的功率谱密度；通过降噪因子计算出每帧信号的Wiener滤波器系数；将Wiener滤波器系数输入到时变维纳滤波器中，获得每帧的滤波输出；对所有帧的滤波输出进行加窗重叠并通过IDFT变换合成一个完整的语音信号。
以下为Matlab实现代码：
% 读入含噪声语音文件，并进行预处理[noisySignal, Fs] = audioread(
oisySignal.wav);frameSize = round(0.02*Fs);overlapSize = round(0.01*Fs);[Pxx, f] = pwelch(noisySignal, hamming(frameSize), overlapSize, [], Fs);% 计算每帧的Wiener滤波器系数N = size(Pxx, 2);alpha = 0.8;prevPxx = Pxx(:, 1);filterCoefficients = zeros(size(Pxx));for i = 1:NcurrentPxx = alpha * pr
