基于小波熵自适应阈值的语音信号去噪新方法

发布时间：2018-09-09 17:51

【摘要】：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。
[Abstract]:A wavelet entropy adaptive threshold de-noising method is proposed for speech signal denoising. Firstly, wavelet transform is used to decompose the noisy speech signal, then the wavelet entropy of the sub-band interval of the wavelet decomposition signal is calculated, and then the threshold of the high frequency coefficient of each layer is determined by combining the wavelet entropy with the adaptive threshold. The speech signal after noise reduction is reconstructed by using the eclectic exponential threshold function. Finally, the performance of wavelet entropy adaptive threshold, minimum threshold, fixed threshold and unbiased risk threshold are compared. The experimental results show that when the input SNR is 5 dB, the output SNR of the wavelet entropy adaptive threshold denoising method is the largest, and the SNR curve of the wavelet entropy adaptive threshold denoising method is higher than that of the other three threshold denoising methods. It is proved that the algorithm has better denoising performance.
【作者单位】： 东北电力大学信息工程学院;中国长江电力股份有限公司葛洲坝电厂;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271115)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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1 李晶皎;安冬;王骄;;基于EEMD和ICA的语音去噪方法[J];东北大学学报(自然科学版);2011年11期

2 贾勇;何正友;赵静;;基于小波熵和概率神经网络的配电网电压暂降源识别方法[J];电网技术;2009年16期

3 李从清;孙立新;龙东;李洙梁;戴士杰;;小波变换的语音去噪方法[J];计算机工程与应用;2009年36期

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6 姚瑶;;基于小波变换的语音信号去噪研究[J];信息通信;2013年02期

7 谢巍盛;杨根科;;基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法[J];上海交通大学学报;2012年09期

8 李优;林煜明;黄德根;;模拟语音信号的加噪去噪实验研究[J];仪器仪表学报;2006年S1期

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【共引文献】

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9 王蓉,谢元旦;基于小波的图像融合算法的实现[J];鞍山科技大学学报;2003年05期

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2 王重阳;彭圆;张风珍;牟林;;CWT奇异值在水中目标回波信号特征提取中的应用[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年

3 何正嘉;訾艳阳;陈雪峰;王晓冬;;内积变换原理与机械故障诊断[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年

4 段培超;;基于小波变换和CB形态学的航空图像边缘检测[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年

5 林梓;宋鹏;;基于小波变换的1/f类分形信号的噪声抑制[A];第十届全国信号处理学术年会（CCSP-2001）论文集[C];2001年

6 刘东辉;孙晓云;孙会琴;郭立炜;;一种有效去除测量噪声的新方法[A];第十一届全国信号处理学术年会（CCSP-2003）论文集[C];2003年

7 邹博文;李静波;王国华;;基于小波分析的电喷汽油机失火诊断研究[A];2007年APC联合学术年会论文集[C];2007年

8 吴铁洲;周杨;柏yN山;黄圣超;;下一代光网络动态带宽分配策略[A];湖北省电工技术学会、武汉电工技术学会2008年学术年会暨理事会换届大会论文集[C];2008年

9 董新洲;毕见广;;配电线路暂态行波的分析和接地选线研究[A];中国水力发电工程学会继电保护专业委员会成立大会暨学术研讨会学术论文集[C];2005年

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8 徐晓东;基于CCSDS IDC星载图像压缩算法的FPGA实现技术[D];山东大学;2011年

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10 吴文杰;基于信息融合的航空发动机故障诊断方法[D];电子科技大学;2011年

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2 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年

3 吴国曾;实时信号小波分析中边界处理方法及应用[D];郑州大学;2010年

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5 朱明;基于信息熵的导航传感器故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

6 杨维洲;基于数学形态学和亚像素提取的图像检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

7 叶东华;基于全景视觉的图像配准方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

8 李建军;基于电力系统的电能质量检测与分析[D];哈尔滨工程大学;2010年

9 马稳;基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D];大连理工大学;2010年

10 袁铄;基于小波网络音频信号处理技术[D];大连理工大学;2010年

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2 池庆玺;司锡才;;基于格拉布斯准则的雷达信号分选方法的探讨[J];传感技术学报;2006年06期

3 张德干,郝先臣,高光来,赵海;一种基于快速傅立叶变换的小波变换方法[J];东北大学学报;2000年06期

4 张庆超;肖玉龙;;一种改进的电压暂降检测方法[J];电工技术学报;2006年02期

5 赵慧元;张志丰;赵彩宏;辛理夫;肖立业;;一种新的电压凹陷检测及补偿控制策略研究[J];电气应用;2007年06期

6 刘山林;蔡宗平;;固定指数加权模糊自适应EKF研究及其应用[J];弹箭与制导学报;2009年02期

7 张文涛;王成山;;基于小波熵的电容器扰动识别和定位[J];电力系统自动化;2007年07期

8 王宾,潘贞存,徐丙垠;配电系统电压跌落问题的分析[J];电网技术;2004年02期

9 李妍,余欣梅,熊信艮,段献忠;电力系统电压暂降分析计算方法综述[J];电网技术;2004年14期

10 何正友,刘志刚,钱清泉;小波熵理论及其在电力系统中应用的可行性探讨[J];电网技术;2004年21期

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1 王小旭;非线性SPKF滤波算法研究及其在组合导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年

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3 向礼;非线性滤波方法及其在导航中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年

4 蒋蔚;粒子滤波改进算法研究与应用[D];哈尔滨工业大学;2010年

5 王小刚;非线性滤波方法在无人机相对导航上的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

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3 矫媛;赵志刚;黄斌文;;基于平稳小波变换的邻域依赖自适应软阈值图像降噪[J];科技信息(科学教研);2007年28期

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5 郭伟;崔小弟;倪国强;;基于四叉树复小波变换的卫星图像去噪[J];光学技术;2006年05期

6 刘成云;陈振学;马于涛;;自适应阈值的小波图像去噪[J];光电工程;2007年06期

7 高俊楠;丁建江;王鹏;;低信噪比下雷达信号脉内特征提取新方法[J];空军雷达学院学报;2008年01期

8 郭洪;陈昌孝;申正义;;低信噪比下频率编码信号参数估计[J];雷达科学与技术;2008年01期

9 章琳;汪胜前;谢志华;甘丽新;舒正华;;基于遗传算法的多小波自适应阈值去噪研究[J];激光与红外;2008年02期

10 沈士U，

本文编号：2233124