基于提升小波的語音增強(qiáng)算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、語音增強(qiáng)已經(jīng)發(fā)展成為語音信號(hào)處理的一個(gè)重要的研究方向。在許多語音處理的應(yīng)用中，例如移動(dòng)通信、語音識(shí)別和助聽器，語音信號(hào)的處理不得不在具有噪聲的環(huán)境下進(jìn)行。在過去的幾十年里，人們提出了許多方法去消除噪聲和減少語音失真，例如譜減法，基于小波的方法，隱式馬爾科夫模型法和信號(hào)子空間法等。
　　 小波變換的特點(diǎn)是可以采用一個(gè)可變的時(shí)間窗來處理不同的頻率成分。通常，我們可以使用較長(zhǎng)的時(shí)間窗來獲取更精確的低頻信息，而使用較短的時(shí)間窗來獲取高頻

2、信息。傳統(tǒng)的基于小波的語音去噪算法可以有效的消除帶噪語音信號(hào)中的高斯白噪聲，但是這種算法不能很好的去除現(xiàn)實(shí)生活中經(jīng)常遇到的非平穩(wěn)噪聲。這種算法的缺點(diǎn)是所使用的簡(jiǎn)單的時(shí)不變的閾值不僅會(huì)消除背景噪聲，也會(huì)消除語音信號(hào)中的有用的清音成分。這會(huì)導(dǎo)致增強(qiáng)后語音質(zhì)量的下降。
　　 為了更好的消除現(xiàn)實(shí)生活中廣泛存在的非平穩(wěn)噪聲，本文提出了一種基于提升小波的語音增強(qiáng)算法。這種算法包括感知小波包變換和自適應(yīng)噪聲估計(jì)。小波閾值是隨著自適應(yīng)噪聲估計(jì)所

3、計(jì)算出來的帶噪語音信噪比的變化而變化的。該算法不需要語音暫停檢測(cè)。與傳統(tǒng)的離散小波變換相比，提升小波具有速度快，計(jì)算復(fù)雜度低，節(jié)省硬件資源的特點(diǎn)。采用了提升小波算法實(shí)現(xiàn)了感知小波包的分解和重構(gòu)，這是整個(gè)算法的關(guān)鍵，為以后該算法的硬件實(shí)現(xiàn)打下了基礎(chǔ)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法相比，在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下，所提出的算法具有更好的去噪效果。
　　 在對(duì)所提出算法研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種該算法的硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。語音增強(qiáng)算法的硬