基于掩蔽效应的改进型自适应语音增强算法

在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小.     

基于时序结构的听觉感知语音信号端点特征检测

针对传统方法在高信噪比情况下检测性能较好、但在低信噪比情况下性能很差的问题,提出一种新的基于时序结构的听觉感知语音信号端点特征检测方法。利用有限长窗时间序列结构对听觉感知语音信号进行采集,实现时序分析,得到听觉感知语音信息的一般形式,在此基础上,获取时序结构下听觉感知语音信号的短时能量特征。对含噪声的听觉感知语音信号进行离散小波变换处理,获取含噪声的小波系数,通过阈值对小波系数进行处理,将未超过阈值的小波系数看作噪声,通过高于阈值的小波系数对听觉感知语音信号进行重构,完成语音信号去噪处理。利用双门限-三态转换判断体系实现听觉感知语音信号端点特征检测。实验结果表明,本文方法在低信噪比状态下仍可保证高检测精度。     

基于多小波噪声方差阈值的信号滤波方法

对信号和噪声的多小波变换进行了研究，根据它们多小波变换下呈现出的截然相反的特征，即随着变换尺度的增大，噪声的变换值迅速减小，而信号的变换值增大，利用相关算法推导并给出了多小波噪声方差阈值的计算公式，基于阈值提出了一种新的多小波信号滤波方法，该方法在噪声方差估计的基础上，对噪声信号变换系数进行处理，减小由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数进行处理，减少由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数重构信号，对该方法用典型的GHM双小波进行了仿真分析，结果表明，本文的方法具有很好的滤波效果。     

一种新的基于小波变换的语音消噪方法

提出一种新的语音消噪处理方法:二次小波分解全局阈值法.该方法不同于传统阈值消噪方法,首先对语音信号高频部分做了二次分解,然后应用阈值消噪的方法对信号进行消噪处理.该方法在MATLAB上进行了模拟实验.试验结果表明该种方法鲁棒性很好,提高了信噪比,去除了大部分噪声,同时有效信号的能量也相当完整地保留下来,能够很好地解决噪声对语音信号的干扰问题.     

经验模式分解域自适应滤波方法

为了利用经验模式分解法提取信号边缘信息,提出一种基于经验模式分解的自适应滤波方法,并给出了噪声功率阈值的两种选取方法．该滤波方法首先对信号进行经验模式分解; 其次对相邻尺度上残差分量一阶导数信号进行空间相关性计算,并对归一化空间相关函数与残差分量一阶导数进行逐点比较,实现对残差分量一阶导数的滤波; 最后根据噪声功率阈值判断自适应滤波过程是否结束．仿真实验结果显示,本方法可以准确提取信号边缘信息,同时抑制噪声信号．     

基于小波消噪和自适应滤波的FECG提取

应用小波分析和自适应滤波消噪相结合的方法提取胎儿心电(feta electrocardiogram,FECG)信号.对样本信号对软阈值去噪和硬阈值去噪进行了对比分析,发现软阈值去噪较好.把去噪后的信号作为自适应滤波消噪的参考信号,将腹部信号作为主输入信号,构建了基于RLS自适应噪声抵消(recursive least squares adaptive noise cancellation)系统,并对其进行了样本试验.     

基于小波消噪和自适应滤波的FECG提取

应用小波分析和自适应滤波消噪相结合的方法提取胎儿心电（feta electrocardiogram, FECG）信号．对样本信号对软阈值去噪和硬阈值去噪进行了对比分析，发现软阈值去噪较好．把去噪后的信号作为自适应滤波消噪的参考信号，将腹部信号作为主输入信号，构建了基于RLS自适应噪声抵消（recursive least squares adaptive noise cancellation），并对其进行了样本试验．     

基于多窗谱估计的维纳滤波语音增强算法

针对维纳滤波在复杂背景噪声情况下,语音信号成分衰减过大的问题,提出了一种基于多窗口谱估计和维纳滤波相结合的语音增强方法。该方法先将带噪语音进行多窗口谱估计,再通过小波阈值去除噪声项得到近似纯净的语音谱;然后与维纳滤波处理后的语音谱相比较,根据不同的失真类型选择相应的谱作为最终增强的语音谱。仿真结果表明,在不同类型的噪声和信噪比条件下,该方法在抑制噪声和降低语音信号衰减上优于均方预测误差(MSCEP)和预白化子空间(PSS)方法。     

基于LMS算法自适应滤波器的设计

对语音信号及噪声信号的特点进行了分析研究,提出了基于LMS算法自适应滤波噪声抵消模型,能够根据背景噪声的能量分布特征,将被污染的语音信号降噪提出,并且不发生信息丢失现象。采用M atlab软件完成数字滤波去噪声的功能。实验数据表明,该算法简单,可靠性高,能在受坦克、卡车噪声污染且较低的信噪比情况下,对语音信号起到去噪增强作用。     

基于小波变换的多尺度多阈值语音信号去噪

本文介绍了小波变换在语音去噪上的应用概况，用多尺度多阈值的小波变换方法进行了实验，证明该方法能有效地抑制语音信号的噪声。最后，用谱减法去噪和前者做了比较。