基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡的語音增強算法研究.pdf

1、語音信號在獲取和傳輸?shù)倪^程中，不可避免地會受到周圍環(huán)境噪聲的影響而使語音質量在不同程度上下降。語音增強的目的就是從含噪語音中提取盡可能純凈的原始語音。
　　小波變換是當今信號處理領域一種較為活躍的理論。本文對基于小波變換的語音增強方法展開了較為系統(tǒng)的研究，小波閾值去噪的主要思想是，先用小波函數(shù)對信號進行分解，得到含噪信號的小波系數(shù)，然后根據(jù)噪聲和語音信號的小波系數(shù)的統(tǒng)計性能的差異，對小波系數(shù)進行各種非線性的數(shù)學處理，來消除噪聲的影

2、響，從而達到語音增強的目的。
　　針對小波閾值增強算法中的兩大核心問題:閾值函數(shù)的選取和閾值的設定，本文分別做了改進。對于閾值函數(shù)的選取，在分析了常用的軟、硬閾值函數(shù)的缺陷及不足的基礎上，構造了一個性能更優(yōu)良的閾值函數(shù)。在閾值的設定上，采用基于TEO能量算子的閾值估計方法，這種方法不依賴于信噪比估計、噪聲幀檢測，實施過程簡單有效。但是這種方法在低信噪比情況下存在過度閾值的問題。把譜減法和基于TEO的閾值自適應算法相結合，先用譜減法

3、來提高信噪比，然后再用TEO閾值自適應算法語音增強，有效避免了閾值過度問題。另外，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡方法，用小波函數(shù)來代替神經(jīng)網(wǎng)絡的隱層函數(shù)，來進行語音增強，針對小波神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡結構復雜，運算量大的特點，采用差分進化算法進行網(wǎng)絡優(yōu)化，增強了網(wǎng)絡的泛化能力。
　　大量的matlab仿真結果表明，我們提出的新閾值函數(shù)方法以及譜減法和基于TEO能量算法相結合的方法以及差分進化小波神經(jīng)網(wǎng)絡算法在語音增強主觀和客觀兩方面都取得了較好的增強效果