基于小波与独立分量分析的语音信号分离算法研究

混合语音信号的分离是盲源分离的重要内容,也是信号处理领域中的一个难题.对含噪声的混合信号采用小波滤波对信号进行去噪预处理,再采用基于信息极大分离算法提取信号的独立分量.实验结果表明,与传统的滤波方法相比,该算法在消除噪声的同时,对其他信号的细节几乎没有破坏,能够很好地分离频率相同或者相近的语音信号,而且去噪性能也比传统的滤波方法好.     

子波变换去噪的一种新算法

在图象平滑中，经常采用均值滤波和中值滤波。然而均值滤波对高斯白噪声比较有效而中值滤波对脉冲噪声比较有效。因而寻求对两种噪声都有效的去噪算法是我们所希望的。本文在概要介绍子波变换的基础上，首先从理论分析和实验计算两个方面详细讨论了脉冲信号和高斯白噪声的子波变换特性。然后说明了一种对脉冲噪声和高斯白噪声同时有效的新的去噪算法。最后利用改进的去噪算法对一维信号和二维信号进行了实验，并给出了数字仿真的结果。     

Chaotic Signal Denoising Algorithm Based on Self-Similarity

Inspired by the self-similar fractal proper-ties of chaotic attractors and the heuristics of similarity filtering of images, a novel chaotic signal denoising algorithm is proposed. By grouping the chaotic signal with similar segments, the denoising of one-dimensional input is transformed into a two-dimensional joint filtering problem. Singular value decomposition is performed on the grouped signal segments and the transform coefficients are processed by thresholding to attenuate noise and finally undergo inverse transformation to recover the signal. Because the similar segments in the grouping have good correlation, the two-dimensional transformation of the grouping can obtain a more sparse representation of the original signal compared with the threshold value denoising in the direct one-dimensional transform domain, thereby having better noise suppression effect. Simulation results show that the algorithm can improve the reconstruction accuracy and has better signal-to-noise ratio than existing chaotic signal denoising algorithms.     

一种远场语音信号去噪算法研究与实现

针对远场语音信号易受噪声污染的问题,分析了远场语音信号特点,总结出现有语音信号增强方法,提出一种对谱相减法去噪的改进算法设计。并通过仿真与实验证明,此方法有效抑制了去噪后引入的“音乐噪声”,提高了语音信号可懂度。     

一种基于自适应滤波的语音降噪方法研究

分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差（LMS）的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

结合时变滤波和时频掩码的语音增强方法

本文提出了一种结合鲁棒时变滤波和时频掩码的语音增强方法。首先在带噪语音的时频域中,结合图像处理方法估计出初始瞬时频率信息。然后基于该瞬时频率信息,利用鲁棒时变滤波算法构建降噪后的语音信号。最后根据重构语音的时频特征预测时频掩码。该掩码在带噪语音的时频域中能够有效地保留语音成分且抑制噪声成分,从而达到语音增强的目的。实验结果表明,在几种常见背景噪声环境下,所提语音增强算法在抑制背景噪声干扰、提升语音整体质量方面表现良好,尤其是在低信噪比环境下具有明显的优势。      

一种小波域与空域相结合的图像滤波方法

利用小波阈值去噪方法和传统空间域Lee 滤波的特点, 提出了一种图像去噪的的组合滤波方案。首先在小波域对图像阈值去噪, 得到预去噪图像; 再在空间域上利用自适应Wiener 滤波器进一步提高恢复图像的精度。为了保证小波域和空间域两种算法之间的匹配, 对预去噪图像中残留噪声的分布进行了研究, 对其噪声方差估计做了改进, 提出了一种估计噪声方差的近似最优公式。仿真实验表明, 与单独的在小波域或空域去噪相比, 该方法的均方误差和信噪比指标均得到了改善。     

包络滤波算法及其在图像去噪中的应用

针对图像处理中的图像去噪问题,研究和提出了一种基于包络线的包络滤波方法.该方法通过对包络线进行修正并进行均值,得到原始信号的一种逼近,这种逼近能够有效地保持信号的主要波形成分和边沿,同时抑制信号中的低幅度噪声扰动,从而达到滤除噪声保持边沿的目的.将这一算法应用于图像去噪可以很好地去除低幅度噪声,并保持图像的轮廓与边缘,结果大大优于加权平均、中值滤波和小波去噪技术.     

基于感知加权滤波的卡尔曼滤波语音增强

结合人耳听觉掩蔽效应,提出一种基于听觉感知加权的卡尔曼滤波语音增强方法。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号频谱分量幅度获得的,引入听觉感知加权滤波器在频域上使共振峰区域残留噪声更多,而共振峰之间及语音幅度谱较低的区域残留噪声减少,这样符合人耳的听觉特性,从而使得主观感觉到的噪声最小。采用语音质量感知评估对语音增强的效果进行评测,与传统的卡尔曼滤波语音增强算法相比,实验结果显示该算法提高了增强语音的质量。     

激光主动成像图像噪声抑制方法

针对激光主动成像图像特点及实际应用需要,提出了一种基于同态滤波与双数复值小波变换级联的图像降噪算法。首先通过同态滤波将乘性散斑噪声变换为加性噪声;然后用基于改进Q-shift滤波器的双树复值小波对含噪图像进行分解,通过Bayes自适应阈值法修正小波系数;最后再进行相应的逆变换得到去噪图像。该算法具有近似平移不变性、多方向选择性及精确重构性,采用信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和运行时间作为算法去噪性能的评价标准进行实验。实验结果表明该算法能够有效抑制图像中的散斑噪声,计算效率高,且很好地保护了图像细节。     

结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法

为了抑制小型语音通信设备中的方向性噪声干扰问题,提出了一种结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法。该算法首先利用一阶差分阵列技术,对两麦克风采集到的带噪语音信号进行处理,得到语音通道信号和噪声通道信号。接着利用差分阵列处理后的两通道信号对语音通道信号的信噪比进行估计。最后利用幅度谱减法对语音通道信号中残留噪声进行消除。针对语音通道信号的信噪比估计,本文给出了两种新奇的计算方法。仿真实验表明,该算法有效的抑制了方向噪声,改善了语音的质量,去噪效果及语音质量均优于对比算法。      

A distributed compressed sensing approach for speech signal denoising

Compressed sensing, a new area of signal processing rising in recent years, seeks to minimize the number of samples that is necessary to be taken from a signal for precise reconstruction. The precondition of compressed sensing theory is the sparsity of signals. In this paper, two methods to estimate the sparsity level of the signal are formulated. And then an approach to estimate the sparsity level directly from the noisy signal is presented. Moreover, a scheme based on distributed compressed sensing for speech signal denoising is described in this work which exploits multiple measurements of the noisy speech signal to construct the block-sparse data and then reconstruct the original speech signal using block-sparse model-based Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) algorithm. Several simulation results demonstrate the accuracy of the estimated sparsity level and that this denoising system for noisy speech signals can achieve favorable performance especially when speech signals suffer severe noise.     

Wavelet domain denoising method based on multistage median filtering

There are two main problems in the threshold denoising method based on wavelet transform. One is the difficulty of threshold selection, and the other is the inconsistence of the dip and curved events in the low signal-to-noise ratio (SNR) seismic data after denoising. In image denoising, multistage median filtering can preserve the details of the signal. So we proposed a denoising algorithm in wavelet transform domain based on multistage median filtering. Using this method the flat region and the edge region are differentiated by the difference between the maximum mid-value and the minimum mid-value, which preserves the details, thus improves the denoising effect. The simulation data and the real data processing results reveal that this method has stronger ability in separating signal from noise than that of the threshold denoising method.     

自适应滤波算法在微弱振动测量中的应用

将递归最小二乘自适应滤波算法应用于激光多普勒测振技术中,搭建了相应的微弱振动测量装置。模拟仿真与实验中,通过与设计的切比雪夫低通滤波算法对比,结果表明:该递归最小二乘自适应滤波算法能够有效抑制随机高斯白噪声,还原出原始信号;能够对简谐振动信号实现有效滤波,并且可以还原出淹没在噪声中的低频20 Hz信号;文中算法可以去除语音噪声,使声音更加纯净,增强语音信号,以此验证了该算法在外差振动测量中的可行性。该算法简单易用、收敛性强、速度快,尤其对于随机噪声的去除比普通的低通滤波器更加有效。     

基于双域滤波与引导滤波的快速医学MR图像去噪

针对医学磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像 中存在Rician噪声较大以及双域滤波算法对Rician噪声处理不彻底、 运行时间较长的缺点,提出一种双域滤波与引导滤波相结合的快速医学MR 图像去噪算法。 该算法将引导滤波边缘保持后 的图像作为双域滤波算法的原引导图像,减少双域滤波算法的迭代次数,缩短算法运行时间 ;然后通过改进算法权重,结合 原始权重系数和指数核函数,构造新的权重系数,对噪声进行有效处理。实验结果表明,本 文算法能有效去除医学MR图 像噪声,保护图像细节,相比优秀的医学MR图像去噪算法,具有更高的峰值信噪比和结构 相似度;且相比经典双域滤波 算法,改进后的算法能将运行时间减少1/3,相比非局部均值算法, 可减少1/2。     

医学图像增强系统设计

为了改善医学图像的视觉效果,提高图像的清晰度,使之更适合于机器的分析处理以及人的视觉特性,并突出病灶点,为病理学诊断和临床诊断提供可靠依据。设计了一个对医学图像十分具有针对性的图像增强系统。针对CT图像的电子噪声提出了基于修正维纳滤波的小波包去噪算法;针对B型超声图像的散斑噪声提出了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法;针对医学图像对比度低,边缘信息模糊等特点,提出了基于小波变换的医学图像增强算法。当噪声方差为0.01时,基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法获得的PSNR比经Wiener滤波方法获得的PSNR高出9 dB。系统能快速找到噪声点进行定点去噪,能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,从而达到较好的处理效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据。     

遗传算法在音频去噪中的应用

在现实生活中,有很多音频信号是带有噪声的.由于噪声的影响,人们听到的音频信号不够清晰.为了提高音频信号的清晰度,需要将有用信号提取出来,从而达到去噪的目的.提供了一种音频去噪的模式:用遗传算法对当前最强干扰噪声进行频率估计,然后用陷波来进行去噪.在客观测试中,ODG值提高了0.469,说明去噪后语音与原始无噪语音更加接...     

基于分形理论的语音增强

在分析了语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时其传递特性不同的特征表现及其特点之后．给出了一种新的基于分形维数的语音信号增强方法。该方法根据带噪语音信号及子渡重构之后的分形维数不同对语音信号的小波变换系数作不同的阈值处理。既抑制了噪声，又减少了语音段的信息的损失，提高了佶噪比。仿真结果表明，这是一种有效的语音增强、去噪的方法。     

基于传声器阵的两级自适应滤波语音增强系统

基于自适应噪声对消思想，提出一种基于传声器阵的自适应语音增强结构，该结构经过两级自适应滤波，分离出增强语音信号。计算机仿真结果显示该系统能有效去除背景噪声。     

谱相减与波束形成相结合的语音增强算法

根据阵列信号语音增强的思想,提出一种基于频城处理的谱相减与波束形成相结合的语音增强结构。结构为多路信号输入,每路含噪信号在谱相减后,增加了波束形成结构,不仅有效地消除了背景噪声,也抑制了谱相减后的音乐噪声。并使用该算法对实际环境中采集到的含噪语音信号进行了仿真,结果显示经过该系统处理后的增强语音的信噪比有了较大的提高,主观试听效果也很好。