基于小波变换语音去噪的研究及应用

发布时间：2017-11-01 10:25

  本文关键词：基于小波变换语音去噪的研究及应用

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【摘要】：语音信号是一种时变、非平稳的随机信号。人们在语音通信过程中会受到来自周围环境、传输介质等各种因素带来的噪声干扰。当噪声与语音的频谱相似时,经典传统的语音信号去噪方法如时域、频域、加窗傅里叶变换、自适应滤波法、维纳滤波法等都各自有其局限性,对于常见的白噪声往往很难达到很好的去噪效果。而小波变换可以很好的对信号进行时频分析克服了经典传统去噪方法的不足之处。小波变换是由短时傅立叶变换的不断发展而来,同时克服了窗口大小不随频率变化等缺点,可以很好的对信号进行时频分析与处理。而且它也是一种多尺度的信号分析方法,可以通过伸缩因子和平移因子对信号进行多尺度分析。本文运用小波阈值法对含噪语音信号进行去噪分析,对阈值法中的四个重要参数包括:小波基、小波分解层数、阈值函数以及阈值进行详细的描述并仿真;于是通过综合方法一:对含噪语音信号进行分帧,再运用仿真得到的四个重要阈值参数值,对不同分帧下的各信噪比信号进行相应小波阈值去噪处理;与综合方法二:利用语音信号由清音与浊音组成的特性,同时结合小波变换阈值去噪进行去噪处理;对含噪语音信号进行去噪分析处理。通过四个基本的仿真实验得到小波语音阈值去噪的四个重要参数:小波基为sym8小波,小波分解层数为3层,阈值函数为软阈值函数,阈值为启发式阈值。同样也通过仿真实验得到综合方法一与综合方法二较由前面四个重要参数组成的一般小波语音去噪方法有较好的去噪效果提高。
【关键词】：语音信号 去噪 小波变换 阈值 sym8小波
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 选题的背景和意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 本文研究的主要内容11
• 1.4 本文的内容结构安排11-13
• 第二章 小波变换的基本理论13-29
• 2.1 从傅里叶变换到小波变换13-14
• 2.1.1 傅里叶变换13
• 2.1.2 短时傅里叶变换13-14
• 2.2 小波变换14-22
• 2.2.1 连续小波变换14-15
• 2.2.2 离散小波变换15-16
• 2.2.3 多分辨率分析和Mallat算法16-20
• 2.2.4 离散序列的小波分解与重构20-22
• 2.3 常用的几种基本小波基22-28
• 2.3.1 Morlet小波22-23
• 2.3.2 Marr小波（墨西哥草帽小波）23-24
• 2.3.3 Harr小波24-25
• 2.3.4 Daubechies小波25-26
• 2.3.5 Symlets小波26
• 2.3.6 Coiflets小波26-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 小波变换语音信号去噪分析29-49
• 3.1 含噪语音信号29
• 3.2 语音信号去噪技术29-30
• 3.3 传统语音去噪30-32
• 3.4 小波变换语音去噪原理32-33
• 3.5 常用阈值函数33-34
• 3.6 常用阈值34-37
• 3.7 去噪性能的评价标准37-38
• 3.8 小波变换语音去噪实验仿真及结果分析38-48
• 3.8.1 实验一：选取多种小波基来进行小波变换语音信号去噪分析38-41
• 3.8.2 实验二：确定小波分解层数41-43
• 3.8.3 实验三：阈值函数对小波语音信号去噪分析43-45
• 3.8.4 实验四：四种常用阈值的小波语音去噪分析45-48
• 3.9 本章小结48-49
• 第四章 小波变换语音去噪综合方法的分析49-56
• 4.1 综合方法一49-52
• 4.1.1 实验五：综合方法一50-52
• 4.2 综合方法二52-55
• 4.2.1 实验六：综合方法二53-55
• 4.3 本章小结55-56
• 总结与展望56-58
• 参考文献58-61
• 攻读学位期间取得的研究成果61-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 苏瑞文;;基于小波分析方法的图像边缘检测[J];硅谷;2011年15期

2 宋宇宁;郭荣;朱丽军;;基于小波基函数选取与阈值法的语音去噪算法研究[J];科技展望;2014年11期

3 崔立娜;陈鸿昶;刘力雄;;基于小波分析的话务流量模型研究[J];信息工程大学学报;2008年04期

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本文编号：1126415