基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法
发布时间:2021-06-13 22:28
针对以往电子音乐信号降噪算法因未在降噪处理前分离无噪声电子音乐信号以及噪声信号,导致无法全面清除噪音,提出一种基于改进傅里叶变换的电子音乐信号降噪算法。该算法对电子音乐信号进行鲁棒主成分分析,将电子音乐信号转化为低秩矩阵以及稀疏大噪声矩阵之和,通过核范数优化方法优化以上矩阵之和,有效分离无噪声电子音乐信号以及噪声信号,利用改进傅里叶变换算法即小波变换算法进行电子音乐信号降噪处理时,通过经典阈值方法选取最优阈值,依据该阈值选取阈值滤波法进行电子音乐信号的小波系数处理,去除噪声信号的小波系数,通过小波逆变换滤波后的信号获取降噪后电子音乐信号。实验结果表明,该算法可以清晰地将电子音乐信号与噪声信号分离,并有效去除噪声信号,信号还原度高,且对10种电子音乐信号进行降噪能量损失量均低于2%。
【文章来源】:现代电子技术. 2020,43(07)北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
原始电子音乐信号波形图
在原始电子音乐信号中加入不规则的说话噪声,噪声来源于开源数据库,加入噪声后电子音乐信号波形图如图2所示。分别采用三种算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理。采用本文算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理后结果如图3所示。
分别采用三种算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理。采用本文算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理后结果如图3所示。通过图3可以看出,采用本文算法进行降噪处理的电子音乐信号与原电子音乐信号基本一致,说明本文算法可以清晰地将电子音乐信号与噪声信号分离,并有效去除噪声信号,具有较高的还原度,说明本文算法是一种有效的降噪算法。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于字典学习的碰摩声发射信号降噪算法[J]. 彭威,张祺威. 电子器件. 2019(01)
[2]基于广义加权贝叶斯估计的语音增强算法研究[J]. 黄张翼,周翊,刘金刚,刘宏清. 计算机仿真. 2018(11)
[3]一种无透镜傅里叶变换数字全息的散斑降噪方法[J]. 梁明大,陈丽,林伟涛,陈永昊. 激光与光电子学进展. 2018(11)
[4]基于加窗傅里叶变换的弱电网阻抗测量算法[J]. 袁小平,胡秀娟,孙英洲,武中文,陆鹏飞. 电力系统保护与控制. 2018(10)
[5]基于最小二乘支持向量机的电子音乐识别研究[J]. 周婧,范凌云. 现代电子技术. 2018(09)
[6]基于稀疏傅里叶变换的哈希映射宽带频谱感知算法[J]. 张煜培,赵知劲,郑仕链. 信号处理. 2017(08)
[7]基于改进EMD的信号降噪方法[J]. 王强,王莉,陈晨,李伟伟. 火力与指挥控制. 2017(08)
[8]改进阈值函数在振动信号降噪中的仿真研究[J]. 孙红星,张洋. 系统仿真学报. 2017(08)
[9]基于超复数傅里叶变换的自适应显著性检测[J]. 黄侃,张涌,吕波. 计算机应用. 2017(S1)
[10]CEEMD阈值滤波在MEMS陀螺信号消噪中的应用[J]. 肖乐杰,孙付平,蔡韧鸣,彭文生,刘科,张帅. 大地测量与地球动力学. 2017(05)
本文编号:3228468
【文章来源】:现代电子技术. 2020,43(07)北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
原始电子音乐信号波形图
在原始电子音乐信号中加入不规则的说话噪声,噪声来源于开源数据库,加入噪声后电子音乐信号波形图如图2所示。分别采用三种算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理。采用本文算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理后结果如图3所示。
分别采用三种算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理。采用本文算法对加入噪声的电子音乐信号进行降噪处理后结果如图3所示。通过图3可以看出,采用本文算法进行降噪处理的电子音乐信号与原电子音乐信号基本一致,说明本文算法可以清晰地将电子音乐信号与噪声信号分离,并有效去除噪声信号,具有较高的还原度,说明本文算法是一种有效的降噪算法。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于字典学习的碰摩声发射信号降噪算法[J]. 彭威,张祺威. 电子器件. 2019(01)
[2]基于广义加权贝叶斯估计的语音增强算法研究[J]. 黄张翼,周翊,刘金刚,刘宏清. 计算机仿真. 2018(11)
[3]一种无透镜傅里叶变换数字全息的散斑降噪方法[J]. 梁明大,陈丽,林伟涛,陈永昊. 激光与光电子学进展. 2018(11)
[4]基于加窗傅里叶变换的弱电网阻抗测量算法[J]. 袁小平,胡秀娟,孙英洲,武中文,陆鹏飞. 电力系统保护与控制. 2018(10)
[5]基于最小二乘支持向量机的电子音乐识别研究[J]. 周婧,范凌云. 现代电子技术. 2018(09)
[6]基于稀疏傅里叶变换的哈希映射宽带频谱感知算法[J]. 张煜培,赵知劲,郑仕链. 信号处理. 2017(08)
[7]基于改进EMD的信号降噪方法[J]. 王强,王莉,陈晨,李伟伟. 火力与指挥控制. 2017(08)
[8]改进阈值函数在振动信号降噪中的仿真研究[J]. 孙红星,张洋. 系统仿真学报. 2017(08)
[9]基于超复数傅里叶变换的自适应显著性检测[J]. 黄侃,张涌,吕波. 计算机应用. 2017(S1)
[10]CEEMD阈值滤波在MEMS陀螺信号消噪中的应用[J]. 肖乐杰,孙付平,蔡韧鸣,彭文生,刘科,张帅. 大地测量与地球动力学. 2017(05)
本文编号:3228468
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