基于小波阈值和LMS算法语音降噪算法研究

语音信号降噪是语音信号处理的重要方面,对人们的日常生活有重要影响。常见的降噪算法包括自适应方法及小波变换等。LMS算法是自适应算法的一种,其优点是算法实现简单,复杂度低;其主要缺点是不能同时保证算法的收敛速度和实验精度。小波阈值在处理语音信号方面也有独特的优势,其主要缺点是处理高频信号时存在失真现象。提出将两种方法结合起来,对语音信号进行两次处理,保留了每种算法的优点,同时避免单一方法带来的不利影响。实验结果表明,该方法的效果显著优于单一算法。     

基于VDM和小波阈值的语音降噪方法研究

针对带噪声的语音信号,提出了基于变分模态分解（VMD）和小波阈值相结合的去噪方法。首先,采用VMD对带噪声道信号进行分解,从而得到分解后的固有模态（IMFs）信号;然后,引入T检验对各IMFs分量进行低频和高频区分,对其中的高频分量用小波阈值进行噪声滤除;最后,对将低频IMFs分量和滤波后的高频IMFs分量进行重构,从而得到降噪后的具有较高信噪比的语音信号。通过实验验证,本方法与EMD和小波阈值联合算法相比,具有更好的去噪性能,具有一定的实用价值。     

小波变换在语音信号降噪技术中的应用

小波变换是一种时频变换方法,它由短时傅立叶变换发展而来,继承了局部化的思想,克服了短时傅立叶变换窗口大小不随频率变化的缺点,并且可以提供随频率改变的时频窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。文中介绍了小波变换的基本理论及其在语音信号降噪中的具体方法,使用加入高斯白噪声的语音信号作为被处理信号进行小波降噪,并且对比了使用不同阈值小波变换的降噪效果,验证了小波降噪方法在语音信号降噪中的可行性。     

基于小波阈值法的雷达回波信号降噪

本文针对雷达回波信号的特点,提出了应用小波理论对信号进行降噪处理的理论及方法,分析了影响降噪效果的几个主要方面。通过大量仿真看到,应用小波方法对雷达信号降噪比传统方法更能有效提高信噪比,尤其在低信噪比时,小波方法比传统的FFT方法能够将信噪比平均多提高2dB以上。     

基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究

本文综合应用小波变换理论和维纳滤波技术,提出一种语音降噪算法,该算法不仅能够较好地提高信噪比,而且能够有效地抑制传统的维纳滤波所产生的音乐噪声。本文最后提供的实验结果表明,该算法对于受自噪声干扰的语音具有较好的降噪效果。     

声发射信号的小波阈值降噪研究

声发射技术检测到的信号是一种非平稳信号,而对于含有噪声的非平稳信号降噪效果较好的方法是小波分析法。通过理论分析和试验研究,论述了基函数和阈值的选取对声发射信号小波降噪效果的影响,分析了声发射信号降噪过程中小波变换和小波包变换的区别,以及小波节点能量与信号降噪效果的联系。     

小波阈值法降噪分析与改进

为了有效降低信号中的噪声,提高信噪比,本文研究了小波阈值法降噪的原理和小波系数估计方法,针对估计小波系数的硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点,提出通过引入α因子对小波系数的估计方法进行改进,给出了改进方案估计模型器的模型.数值实验结果表明,α因子取值适当,改进方案能够在一定程度上克服软阈值和硬阈值方法中固有的缺点,取...     

小波阈值法在语音去噪中的应用

本文介绍了小波变换在语音去噪方面的应用概况,小波变换的基础理论,详细阐述了在应用小波阈值方法去噪时,阈值法中的软阈值和硬阈值方法及它们的不足。本文提出了一种改进阈值方法,用matlab进行了模拟处理实验,为后续更有效的处理奠定了基础。     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于新阈值函数的小波阈值降噪方法

小波阈值降噪方法中,传统硬阈值函数连续性差,传统软阈值函数过于光滑,本文针对传统方法的缺点提出一种基于压缩能量思想的阈值函数。通过Matlab仿真表明,改进的阈值函数使用minimaxi阈值效果较好,改进的方案比传统的软、硬、半软阈值降噪能得到较高的信噪比,使信号得到较好的滤波效果。     

一种改进阈值函数的小波语音去噪方法

在分析了软阈值法和硬阈值法等常用用值函数的优缺点基础上,提出了一种改进的阈值函数,该阈值函数结合了折中阈值函数和μ律阚值函数的优点.实验仿真表明,不管语音信号输入信噪比高低,改进的方法均可获得满意的去噪效果.     

Single Channel Speech Enhancement by De-noising Using Stationary Wavelet Transform

It is classical problem to extract signal itself from noise signal in speech processing. We can separate them according to their different statistic characters. Commonly the frequency band of noise is wide but that of original signal is limited and mainly lies in low frequency bands. How to eliminate noise effect becomes a challenging problem in speech processing. Speech enhancement algorithms have been developing considerably, many theories and approaches have been brought forward to suppress…     

基于小波包的阈值语音去噪算法研究

传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。     

基于最优小波基函数的语音增强研究

小波分析具有时频局部化和多分辨率特性,而小波包分析是在小波分析的基础上对信号高频部分的更精细地分解,选取合适的小波基一直是小波包去噪分析中的关键问题。将熵函数作为选取最优小波基的评价标准,通过计算语音信号小波包分解系数的熵值来确定合适的分解方式,同时采用小波包阈值去噪算法对三种小波基进行小波包去噪仿真实验,并进行对比分析。仿真实验表明,两种熵函数选取的最优小波基都能较好地消除强噪声背景下的噪声,得到信噪比较高的语音信号。     

超声波检测中的小波降噪方法研究

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在去噪过程中,硬阈值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象;软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。为了去除这些现象,提出了一种新阈值函数,实验结果表明,新阈值函数消噪后的视觉特性较好,并且信噪比提高,从而说明了这种方法的有效性。     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。     

一种新的小波消噪阈值的估计方法

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法，对于非平稳信号的消噪，主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后，本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方案。该改进方案克服了传统阈值去噪方法的缺陷，并适用于进一步的自适应滤波的需求，仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性。     

基于改进遗传算法的小波阈值语音去噪

针对语音信号在传输和处理的过程中经常会受到不同程度噪声干扰的问题,在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了一种改进型去噪方法。该方法采用遗传算法对小波阈值参数进行自动寻优,并对传统遗传算法加以改进,克服了其容易陷入局部最优的缺点,实现了阈值的自适应选取,解决了人为选择阈值导致去噪效果不明显的问题。实验表明,改进方法能够较好的去除语音信号中的噪声干扰,信噪比较高,相比于通用阈值法提高了15%。     

小波阈值法在图像去噪中的应用

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。本文归纳了阈值的设置方法和阈值函数的选择方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同水平高斯白噪声的图像分别进行软、硬阈值函数去噪。实验得出软阈值函数的去噪效果比硬阈值函数的去噪效果好这个结论。