一、引言

语音增强是语音信号处理领域的重要研究方向，旨在从含噪语音中提取出纯净语音，提高语音的可懂度和舒适度。传统方法如谱减法、维纳滤波等虽有一定效果，但在处理非平稳噪声和保留语音细节方面存在局限。小波变换作为一种时频分析工具，因其多分辨率特性，在语音增强中展现出独特优势。Matlab作为强大的数学计算软件，提供了丰富的小波变换工具箱，使得小波变换语音增强的实现变得高效便捷。

二、小波变换理论基础

1. 小波变换原理

小波变换是通过将信号分解到不同尺度的小波基上，实现信号的时频局部化分析。与傅里叶变换相比，小波变换能够同时捕捉信号的时域和频域信息，特别适合处理非平稳信号。在语音信号中，语音的音素、音节等具有不同的时频特性，小波变换能够自适应地调整分析窗口，有效分离语音和噪声。

2. 小波基选择

小波基的选择对小波变换的效果至关重要。常用的小波基包括Daubechies小波、Symlets小波、Coiflets小波等。不同小波基在时域和频域的支撑长度、对称性、消失矩等方面存在差异，应根据语音信号的特点和应用需求选择合适的小波基。例如，Daubechies小波因其紧支撑性和良好的正交性，在语音增强中应用广泛。

3. 多分辨率分析

小波变换的多分辨率分析特性允许将信号分解到不同层次的细节系数和近似系数上。近似系数反映信号的低频成分，细节系数反映信号的高频成分。在语音增强中，可以通过调整不同层次的系数，实现噪声的抑制和语音细节的保留。

三、基于Matlab的小波变换语音增强实现

1. 语音信号读取与预处理

使用Matlab的audioread函数读取含噪语音文件，并进行预加重、分帧、加窗等预处理操作。预加重可以提升高频成分，分帧和加窗则有助于减少频谱泄漏。

% 读取语音文件
[y, Fs] = audioread('noisy_speech.wav');
% 预加重
pre_emph = [1 -0.95];
y_pre = filter(pre_emph, 1, y);
% 分帧与加窗
frame_length = 256; % 帧长
overlap = 128; % 帧移
num_frames = floor((length(y_pre) - overlap) / (frame_length - overlap));
y_framed = zeros(frame_length, num_frames);
for i = 1:num_frames
    start_idx = (i-1)*(frame_length-overlap)+1;
    end_idx = start_idx + frame_length - 1;
    y_framed(:,i) = y_pre(start_idx:end_idx) .* hamming(frame_length);
end

2. 小波变换与系数处理

使用Matlab的小波变换工具箱对每帧语音信号进行小波分解，得到不同层次的细节系数和近似系数。然后，根据噪声和语音在不同层次上的能量分布，对细节系数进行阈值处理，抑制噪声成分。

% 选择小波基和分解层次
wname = 'db4'; % Daubechies4小波
level = 5; % 分解层次
% 对每帧进行小波分解
for i = 1:num_frames
    [c, l] = wavedec(y_framed(:,i), level, wname);
    % 阈值处理细节系数
    thr = wthrmngr('dw1ddenoLVL','sqtwolog',c,l); % 使用通用阈值
    c_denoised = wdencmp('lvd', c, l, wname, level, thr, 's');
    % 小波重构
    y_denoised_frame = waverec(c_denoised, l, wname);
    % 存储去噪后的帧
    if i == 1
        y_denoised_framed = zeros(frame_length, num_frames);
    end
    start_idx = (i-1)*(frame_length-overlap)+1;
    end_idx = start_idx + frame_length - 1;
    y_denoised_framed(:,i) = y_denoised_frame(1:frame_length);
end

3. 语音信号重构与后处理

将去噪后的各帧语音信号通过重叠相加法进行重构，得到完整的去噪语音信号。然后，进行去加重等后处理操作，恢复语音的原始特性。

% 重叠相加法重构语音
y_denoised = zeros(length(y_pre), 1);
for i = 1:num_frames
    start_idx = (i-1)*(frame_length-overlap)+1;
    end_idx = start_idx + frame_length - 1;
    y_denoised(start_idx:end_idx) = y_denoised(start_idx:end_idx) + y_denoised_framed(:,i);
end
% 去加重
de_emph = [1 -1/0.95];
y_denoised_final = filter(de_emph, 1, y_denoised);
% 保存去噪后的语音
audiowrite('denoised_speech.wav', y_denoised_final, Fs);

四、效果评估与优化

1. 客观评估指标

使用信噪比（SNR）、分段信噪比（SegSNR）、对数谱失真测度（LSD）等客观指标评估去噪效果。SNR反映了去噪后语音与噪声的能量比，SegSNR则考虑了语音信号的时变特性，LSD衡量了去噪前后语音频谱的差异。

2. 主观听感评估

通过主观听感测试，邀请听者对去噪前后的语音进行评分，评估语音的可懂度和舒适度。主观评估能够反映人的听觉感知特性，与客观指标相互补充。

3. 优化策略

针对小波变换语音增强中可能出现的音乐噪声、语音失真等问题，可以采用改进的阈值处理方法、结合其他语音增强技术（如谱减法、深度学习）等方式进行优化。例如，使用自适应阈值代替固定阈值，能够根据语音信号的局部特性动态调整阈值，提高去噪效果。

五、结论与展望

基于Matlab的小波变换语音增强技术通过利用小波变换的多分辨率特性，有效去除了语音信号中的噪声，提升了语音质量。本文详细介绍了小波变换的理论基础、Matlab实现步骤以及效果评估方法，为语音处理领域的开发者提供了实用的技术指南。未来，随着深度学习等新技术的发展，小波变换语音增强可以与深度学习相结合，进一步提升去噪性能和语音质量。