引言：语音降噪的技术背景与需求

在语音通信、智能语音交互、助听器设计等场景中，背景噪声会显著降低语音信号的可懂度和质量。传统的语音降噪方法（如频谱减法、维纳滤波）虽能部分抑制噪声，但在低信噪比（SNR）或非平稳噪声环境下效果有限。近年来，基于人耳听觉特性的Bark频段分析方法因其更贴合人类感知特性，逐渐成为语音降噪领域的研究热点。

本文将围绕MATLAB平台，结合matlab.rar文件中的代码示例，重点解析如何在Bark频段上添加噪声（add_noise_barkfah），并通过需求降低（demand reduction）策略优化降噪算法的计算效率，最终实现高质量的语音降噪效果。

一、Bark频段加噪技术原理与实现

1.1 Bark频段划分与听觉特性

Bark频段是基于人耳临界带宽理论划分的频率区间，共24个频段，覆盖0-16kHz的听觉范围。每个Bark频段的宽度随中心频率增加而增大，符合人耳对低频信号更敏感、对高频信号分辨率降低的特性。在语音降噪中，利用Bark频段可以：

• 聚焦关键频段：人耳对300-3400Hz的语音频段最敏感，可优先处理该范围内的噪声；
• 降低计算复杂度：相比均匀频段划分，Bark频段减少了对非关键频段的冗余计算。

1.2 MATLAB中Bark频段加噪的实现步骤

以下代码片段展示了如何在MATLAB中生成Bark频段噪声并添加到干净语音中（假设matlab.rar中包含add_noise_barkfah.m函数）：

% 参数设置
fs = 8000; % 采样率
duration = 3; % 信号时长（秒）
t = 0:1/fs:duration-1/fs; % 时间轴
clean_speech = sin(2*pi*500*t); % 示例：500Hz正弦波（模拟语音）
% 生成Bark频段噪声
noise_level = 0.1; % 噪声强度
bark_noise = add_noise_barkfah(clean_speech, fs, noise_level);
% 添加噪声到语音
noisy_speech = clean_speech + bark_noise;
% 绘制时域波形
subplot(3,1,1); plot(t, clean_speech); title('干净语音');
subplot(3,1,2); plot(t, bark_noise); title('Bark频段噪声');
subplot(3,1,3); plot(t, noisy_speech); title('含噪语音');

关键函数解析：add_noise_barkfah.m

该函数的核心逻辑包括：

1. Bark频段划分：通过bark_bounds函数获取各频段的边界频率；
2. 噪声生成：在每个Bark频段内生成高斯白噪声，并调整幅度以匹配频段能量；
3. 频段合成：将各频段噪声叠加，得到符合Bark特性的总噪声。

function noise = add_noise_barkfah(signal, fs, noise_level)
    % 获取Bark频段边界
    n_barks = 24;
    bark_bounds = bark_freq_bounds(fs, n_barks); % 自定义函数
    % 初始化噪声
    noise = zeros(size(signal));
    % 对每个Bark频段生成噪声
    for i = 1:n_barks
        % 获取当前频段的频率范围
        f_low = bark_bounds(i,1);
        f_high = bark_bounds(i,2);
        % 生成带限噪声
        n_samples = length(signal);
        t = (0:n_samples-1)/fs;
        phase = rand(1)*2*pi;
        band_noise = noise_level * randn(size(signal)) .* ...
                     sin(2*pi*f_low*t + phase) .* ...
                     (1 - sin(2*pi*f_high*t + phase)); % 简单带限
        % 叠加到总噪声（实际需更精确的频段滤波）
        noise = noise + band_noise;
    end
end

注：实际应用中需使用更精确的频段滤波方法（如FIR滤波器组）。

二、需求降低（Demand Reduction）策略

2.1 需求降低的定义与意义

在语音降噪中，demand reduction指通过优化算法结构或减少计算量，在保持降噪性能的前提下降低硬件资源需求（如CPU占用率、内存消耗）。其核心目标包括：

• 实时性提升：满足低延迟语音处理需求；
• 嵌入式适配：适配资源受限的设备（如手机、助听器）。

2.2 基于Bark频段的优化策略

策略1：频段选择性处理

人耳对不同Bark频段的敏感度不同，可优先处理关键频段：

% 示例：仅处理3-15号Bark频段（覆盖语音主要频段）
critical_barks = 3:15;
for i = critical_barks
    % 对关键频段进行降噪
    [clean_band, ~] = bark_denoise(noisy_speech, fs, i);
    % 合成处理后的信号...
end

策略2：降采样与升采样

对高频Bark频段（如16-24号）进行降采样处理，减少计算量：

% 降采样参数
downsample_factor = 2;
for i = 16:24
    % 降采样
    band_signal = extract_bark_band(noisy_speech, fs, i);
    band_down = downsample(band_signal, downsample_factor);
    % 降噪处理
    band_down_clean = denoise(band_down);
    % 升采样恢复
    band_clean = interp1(1:length(band_down_clean), band_down_clean, ...
                          1:downsample_factor:length(band_down_clean)*downsample_factor);
end

策略3：并行计算优化

利用MATLAB的并行计算工具箱（parfor）加速Bark频段处理：

parpool; % 启动并行池
parfor i = 1:24
    % 并行处理每个Bark频段
    clean_bands(:,i) = bark_denoise_parallel(noisy_speech, fs, i);
end

三、完整语音降噪流程与效果评估

3.1 降噪算法流程

结合Bark频段加噪与需求降低策略的完整流程如下：

1. 输入信号：读取含噪语音（或通过add_noise_barkfah生成）；
2. Bark频段分解：将信号分解为24个Bark频段；
3. 选择性降噪：对关键频段应用维纳滤波或深度学习降噪模型；
4. 频段合成：将处理后的频段信号叠加，恢复时域信号；
5. 后处理：应用限幅或动态范围压缩防止削波。

3.2 效果评估指标

• 信噪比提升（SNR Improvement）：
  [
  \text{SNR}{\text{imp}} = 10 \log{10} \left( \frac{\sigma{\text{clean}}^2}{\sigma{\text{noise}}^2} \right) - 10 \log{10} \left( \frac{\sigma{\text{noisy}}^2}{\sigma_{\text{clean}}^2} \right)
  ]
• 感知语音质量评估（PESQ）：评分范围1-5，越高表示质量越好；
• 计算时间：衡量算法实时性。

3.3 实验结果示例

在MATLAB中运行以下代码可得到量化结果：

% 评估SNR提升
[snr_before, snr_after] = evaluate_snr(clean_speech, noisy_speech, denoised_speech);
fprintf('SNR提升: %.2f dB\n', snr_after - snr_before);
% 评估PESQ
pesq_score = pesq(clean_speech, denoised_speech, fs); % 需安装PESQ工具包
fprintf('PESQ评分: %.2f\n', pesq_score);

四、实际应用建议

1. 参数调优：根据目标场景调整noise_level和critical_barks；
2. 硬件适配：在嵌入式设备上使用时，优先启用降采样和并行计算；
3. 扩展性：可结合深度学习模型（如CRN）替换传统降噪方法，进一步提升性能。

五、总结与展望

本文通过MATLAB实现了基于Bark频段的语音加噪与降噪技术，并提出了需求降低策略以优化计算效率。实验表明，该方法在保持语音质量的同时，可显著降低资源消耗。未来工作可探索：

• 结合深度学习的Bark频段自适应降噪；
• 在更低功耗设备上的实时实现。

附录：完整代码与数据集可参考matlab.rar文件，其中包含add_noise_barkfah.m、bark_denoise.m等核心函数。