基于小波變換的語音閾值去噪算法研究.pdf

1、在實(shí)際的語音應(yīng)用過程中，如語音通信、語音合成、語音識(shí)別等，所使用的語音信號(hào)不可避免的受到外來的各種各樣的噪聲干擾，這些干擾將嚴(yán)重影響語音設(shè)備功能的發(fā)揮。因此，有必要對(duì)被噪聲干擾的語音信號(hào)進(jìn)行去噪處理。語音去噪目前已發(fā)展成為數(shù)字信號(hào)處理的一個(gè)重要分支，它的主要作用就是降低含噪語音信號(hào)的噪聲，增強(qiáng)語音的清晰度。
　　 目前語音去噪的算法多種多樣，其中小波分析由于在時(shí)域、頻域同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)和多分辨率分析的特點(diǎn)，它通過伸縮、平

2、移等運(yùn)算功能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，能有效地從信號(hào)中提取信息，因此利用小波去噪不僅能滿足各種去噪要求，如低通、高通、陷波、隨機(jī)噪音的去除等，而且與傳統(tǒng)的去噪方法相比較，有著無可比擬的優(yōu)點(diǎn)，成為信號(hào)分析的一個(gè)強(qiáng)有力工具。
　　 小波去噪的主要方法可以分成三大類：模極大值去噪法、相關(guān)去噪法以及閾值去噪法。其中的小波閾值去噪方法，由于計(jì)算簡(jiǎn)單而得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 本文從語音和噪聲的特性入手，在分析并比較了現(xiàn)有的各種語音

3、去噪方法之后，主要分析了小波變換應(yīng)用到語音去噪的相關(guān)理論，研究了基于小波閾值的語音去噪方法。重點(diǎn)針對(duì)小波閾值去噪法中小波基、小波分解層數(shù)、閾值及閾值函數(shù)幾個(gè)重要參數(shù)的合理選取問題，進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究。
　　 其中閾值函數(shù)關(guān)系著重構(gòu)信號(hào)的連續(xù)性和精度，對(duì)小波去噪的效果有很大影響。目前，Donoho的硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)在實(shí)際中得到廣泛的應(yīng)用，也取得了較好的效果。但硬閾值函數(shù)的不連續(xù)性使去噪后的信號(hào)仍然含有明顯的噪聲；采用軟閾值

4、方法雖然連續(xù)性好，但估計(jì)小波系數(shù)與含噪信號(hào)的小波系數(shù)之間存在恒定的偏差，當(dāng)噪聲信號(hào)很不規(guī)則時(shí)顯得過于光滑。本文針對(duì)小波閾值去噪法中軟、硬閾值函數(shù)的不足，提出了一種新的閾值函數(shù)，不僅克服了硬閾值函數(shù)不連續(xù)的缺點(diǎn)，而且解決了軟閾值函數(shù)存在恒定偏差的問題。
　　 最后，通過實(shí)驗(yàn)仿真證明，使用本文改進(jìn)后的閾值函數(shù)進(jìn)行語音去噪，能有效去除語音信號(hào)含有的白噪聲，在信噪比指標(biāo)上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的閾值函數(shù)方法，可獲得更好的去噪效果，由此證明本文提出