基于可调Q-因子小波变换的语音增强算法

发布时间：2018-03-28 05:23

  本文选题：可调Q-因子小波变换　切入点：语音增强　出处：《计算机应用研究》2014年11期

【摘要】：针对语音增强算法中传统的小波阈值法的局限性,提出一种基于可调Q-因子小波变换和清浊音分离的语音增强算法。首先用过零率和短时能量法判别清音和浊音;然后在可调Q-因子小波变换下,对清、浊音采用不同的阈值处理,在不同尺度上,分别结合系数能量和噪声方差得到的阈值作为清音和浊音的阈值确定准则;再利用改进的阈值函数分别处理清音和浊音的小波系数,估计出不含噪声的系数;最后进行小波逆变换,得到抑制了噪声的语音信号。对含有高斯白噪声和有色噪声的语音进行仿真实验,结果表明:与目前许多经典的去噪方法相比,该方法在去噪效果和提高语音可懂度方面均有一定的改善。
[Abstract]:Aiming at the limitation of traditional wavelet threshold method in speech enhancement algorithm, a speech enhancement algorithm based on adjustable Q factor wavelet transform and turbidizing separation is proposed. Firstly, zero crossing rate and short time energy method are used to distinguish clear and turbid tone. Then, under the adjustable Q- factor wavelet transform, different threshold is used to determine the threshold of clear and turbid sound. In different scales, the threshold of coefficient energy and noise variance is combined with the threshold of noise variance to determine the threshold of clear and turbid sound. Then the improved threshold function is used to deal with the wavelet coefficients of clear and turbid tones respectively, and the coefficients without noise are estimated. Finally, the inverse wavelet transform is carried out. The speech signal containing Gao Si white noise and colored noise is simulated. The results show that compared with many classical denoising methods, This method has some improvement in denoising effect and improving speech intelligibility.
【作者单位】： 合肥工业大学数学学院;
【基金】：合肥工业大学博士专项科研基金资助项目(2012HGBZ0653) 安徽省自然科学基金资助项目(1308085MA09) 安徽省教育厅基金资助项目(2013AJZR0039)
【分类号】：TN912.35;TP301.6

【参考文献】

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【共引文献】

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