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基于小波包变换的多阈值法语音信号去噪净化 总被引:1,自引:2,他引:1
文中在小波包变换和传统阈值法的基础上,提出了一种基于小波包变换的多尺度多阈值语音信号去噪净化方法。采用小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用多尺度多阈值方法,通过改进噪声方差估计方法,在去噪的同时,进一步提高信噪比。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。 相似文献
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提出了一种基于小波包变换的自适应阈值语音去噪净化方法。采用双正交小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阚值方法,通过最佳阈值的估计,在去噪的同时进一步提高信噪比。仿真实验结果表明.方法能在有效去除噪声的过程中保证相位不失真和较好保留语音细节,语音净化效果明显优于其他方法。 相似文献
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压缩感知理论在语音信号去噪中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
针对小波阈值滤波的局限性,将压缩感知理论应用到语音信号去噪中,并与小波阈值滤波方法进行了比较,仿真实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除语音信号中的噪声,并且去噪效果优于传统小波阈值滤波方法,对工程中音频信号的降噪具有指导意义。 相似文献
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基于改进遗传算法的小波阈值语音去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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《现代电子技术》2015,(23):54-59
地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。 相似文献
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语音增强目的是从带噪语音中尽可能纯净的原始语音,即消除含噪语音信号中的噪声成份,提高输入信号的信噪比.在实际应用环境中,语音都会不同程度受到噪声的干扰,噪声会影响语音质量,严重的情况下将语音完全淹没到噪声中,无法分辨.本文将读入的语音信号加入正态随机噪声,然后对含噪声的语音信号进行小波分解,估计噪声的方差,然后获取去噪的阈值并对小波分解的高频系数进行阈值量化,得到去噪后的语音信号.仿真证明此方法具有很好的增强效果. 相似文献
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语音信号由于其时变特性,传统的小波算法虽然能够衰减语音中含有的噪声,但易造成语音的失真。丈中提出了基于小波变换的语音净化新方法,改进了阈值的选择和小波系数量化算法。仿真实验结果表明,在去除噪声和提高信噪比方面,本文方法是一种有效语音净化方法。 相似文献
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基于小波包的阈值语音去噪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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利用小波包理论对车载移动电话的接收信号进行小波包变换,通过设定一合适的阈值对变换后的信号进行量化处理.提取出主要由发动机产生的噪声信号,然后用实际检测信号减去小波包变换信号,得出汽车司机的语音信号.从而达到消除噪声的目的。利用MATLAB的小波工具箱对所提出的方法进行验证,结果表明提取后的信号与驾驶员的声音信号十分相似,误差较小,对发动机噪声有明显的抑制作用。 相似文献
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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。 相似文献
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基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
去噪是小波分析的一个重要应用领域,相对于其它方法,小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中,如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法,通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数,而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明,该方法和现有的阈值去噪方法相比,具有显著的优势,能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。 相似文献
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ZHANG De-xiang GAO Qing-wei CHEN Jun-ning 《中国电子科技》2006,4(1):39-42
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… 相似文献