改进型阈值函数寻优法的小波去噪分析

发布时间：2018-05-24 11:31

  本文选题：语音增强 + 小波变换　； 参考：《信号处理》2017年01期

【摘要】：小波阈值函数去噪目的是保留带噪语音信号中有用语音小波系数,除去噪声小波系数,因此阈值函数获取以及对阈值的估计直接决定该方法去噪效果。针对现存的小波阈值函数不连续、不同分解层数阈值恒定以及会产生恒定误差等缺点。提出一种改进的带调整参数小波阈值函数,并采用粒子群优化算法寻找改进阈值函数在某一背景噪声环境中的最优参数值,将改进的小波阈值函数与贝叶斯阈值方法相结合,重构处理后得到最优小波系数的语音信号。改进阈值函数与传统阈值函数去噪相比,其仿真结果表明在语音输出信噪比、降低有用信号失真和有效抑制背景噪声等方面都有一定的提高。
[Abstract]:The purpose of wavelet threshold function denoising is to retain the useful speech wavelet coefficients in noisy speech signals and remove the wavelet coefficients of noise. Therefore, the threshold function acquisition and the estimation of the threshold value directly determine the denoising effect of the method. An improved wavelet threshold function with adjusted parameters is proposed, and a particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal parameter in a background noise environment. The improved wavelet threshold function is combined with the Bayesian threshold method to reconstruct the speech signal with the optimal wavelet coefficients, and the threshold function is improved. Compared with the traditional threshold function denoising, the simulation results show that the signal to noise ratio of the speech output, the reduction of the useful signal distortion and the effective suppression of the background noise are improved.
【作者单位】： 深圳大学光电工程学院;
【基金】：国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ230659)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1928892