基于小波分析的阈值语音信号去噪研究

基于小波分析的阈值语音信号去噪技术是语音信号处理的一个重要热点,主要是围绕阈值函数的选取来讨论的,传统的阈值函数主要有硬阈值函数和软阈值函数,由于应用范围有限,使得这两种阈值函数不能满足很多方面的要求.基于传统的小波阈值函数改进的基础上,对语音信号进行去噪,效果较传统的阈值函数有了进一步的改善.     

基于最大信息熵的小波包阈值去噪语音增强算法

去噪算法在语音增强中占有极为重要的地位.而传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成部分有用语音信号的损失.为了更好地对含噪语音信号进行去噪,选用小波包分析法进行语音分解,采用一种新的阈值函数,同时基于最大信息熵的原理确定了阈值和加权阈值函数中的权因子.仿真结果表明,该算法能够很好地抑制噪声,保证重建信号质量.无论在听觉效...     

基于小波变换的语音增强方法研究

分析了小波去噪原理,根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系,同时考虑到语音中浊音和清音的特点,提出了一种改进阈值的小波域语音增强方法。在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得最佳的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间。利用改进阈值对染噪语音信号的小波系数进行阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段信息的损失。仿真结果表明,这是一种有效的语音增强方法。     

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在着偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于硬软阈值的折衷小波去噪算法。并采用四种常用的信号用matlab对去噪效果进行了仿真。仿真结果进一步表明了基于硬软阈值折衷去噪算法的优越性和有效性。     

一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法

低信噪比下,传统的小波去噪算法会造成语音信号中有用信息的损失,从而导致去噪性能的下降。针对这一问题,提出了一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法。采用谱减法去除部分噪声,再运用短时能量法判别清浊音,有效地降低了误判率;融入了小波包分解法以保护清音部分不被损失;根据各层的分解系数来动态地确定阈值,以避免过平滑真实信号;采用了一种新的阈值函数,有效弥补了软、硬阈值函数在去噪性能上的不足。仿真结果表明,该方法能较好地提高语音信号的重构质量。     

基于小波熵自适应阈值的语音信号去噪新方法

针对语音信号去噪问题, 提出小波熵自适应阈值去噪法。首先利用小波变换分解带噪语音信号, 计算小波分解后信号子带区间的小波熵, 然后将小波熵和自适应阈值相结合确定各层高频系数的阈值门限, 采用折中指数阈值函数对各层高频系数进行去噪处理, 重构降噪后的语音信号, 最后对比小波熵自适应阈值、极大极小阈值、固定阈值和无偏风险阈值去噪方法的性能。实验结果表明, 当输入信噪比为5 dB时, 小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的, 且其输入输出信噪比曲线高于其他三种阈值去噪法的输入输出信噪比曲线, 从而证实该算法具有更好的去噪性能。     

语音小波去噪效果的复倒谱分析

小波阈值去噪方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。本文在对所采集的带噪语音信号进行了小波阀值去噪以后,利用复倒谱对去噪前后的效果进行了对比,结果显示去噪后的语音信号的复倒谱相对于去噪前的相比,明显降低了峰值,说明小波去噪取得了良好效果。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

小波变换在信号滤波去噪方面得到广泛运用。本文在小波阈值函数去噪原理的基础上,对传统的软、硬阈值函数方法和Garrote函数阈值方法进行分析,提出一种基于Garrote函数的改进型阈值函数。Matlab仿真实验表明,新的改进型阈值函数去噪效果优于传统方法。     

基于小波和EMD的语音信号去噪

为了解决语音信号问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了提出了一种基于经验模态分解的小波阚值去噪算法,并与小波阂值去噪法和EMD去噪效果相比较,试验结果证明,基于经验模态分解的小波去噪效果是相当有效和稳定的．为研究语音信号去噪处理提供了新的手段。     

基于清浊音分离的优化小波阈值去噪方法

结合小波阈值去噪和清浊音分离技术,提出了一种优化的语音去噪新方法。首先,针对语音清音部分往往包含有许多类似噪声的高频成分的特点,对其直接进行小波阈值去噪很可能误除了这些高频成分,造成失真,因此有必要先对语音进行清浊音分离。其次,通过对不同小波函数、阈值选取规则以及阈值处理函数的优化,选择最佳的小波去噪方法。仿真结果表明,与经典小波阈值去噪方法相比,提出的方法既尽可能地去除噪声,又保留了原来语音的特征,较大地提高了语音质量。