本资料涵盖了几乎所有的语音增强方面的方法，主要有谱减法，听觉掩蔽，最小均方误差，维纳滤波以及一些非主流的方法，这些对于研究语音增强的人来说是很有帮助的-The data cover almost all aspects of speech enhancement methods, the main spectral subtraction, auditory masking, minimum mean square error, Wiener filtering as well as some

语音增强是影响语音识别系统性能的重要成分。为了比较语音增强算法的性能，采用Matlab软件进行了数值仿真，对不同噪声环境下的语音用3种不同的方法进行降噪，采用信噪比、端点检测等方法来降噪效果，并对几种增强算法的性能进行了比较分析。结果表明，在变噪声环境下短时谱MMSE法最佳，谱减法和维纳滤波法各有优点。-Speech enhancement of voice recognition is an important component of system performance. In order

1. 给一段原始的语音信号（可以是自己录制的一段语音），加上一频率为3.8kHz的高频余弦噪声和频率为3.6kHz的高频正弦噪声（幅度自己可以选择），用窗函数设计一滤波器（要求最小阻带衰减为50dB）对加噪后的语音信号进行滤波，画出滤波器的频率响应曲线，画出滤波前后的时域图和频谱图。 需要用到的函数： fir1 用窗函数设计FIR滤波器的函数 2. 用GUI设计一界面（如图1所示）完成如下功能： 1） 输入一语音信号，画出语音信号的时域图和频谱图； 2） 对语音信号加噪处理，

短时综合的滤波器组相加法的matlab程序的实现，使用的是先调制后滤波的方法-Synthesis filter bank to achieve short-sum method matlab program, using a filter after the first modulation method