基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

基于邻域相关性的小波图像自适应软阈值降噪

提出了一种新的基于邻域相关性的自适应软阈值降噪方法.软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其圆形邻域小波系数的相关性,同时结合自适应的贝叶斯阈值进行噪声滤除.并与NeighShrink、VisuShrink、SureShrink以及wiener2法进行比较试验,结果表明,本研究所提出的方法可以获得较之其它的方法更好的降噪效果.     

小波奇异值分解的瞬变弱信号检测

研究小波阈值法和奇异值分解法,分析最大分解层数、阈值函数、小波基函数的选取以及窗长和保留奇异值个数等参数的选择,并在此基础上提出小波与奇异值分解相结合降噪检测信号的方法。该方法首先将信号作小波分解,再对小波分解系数作奇异值分解,最后通过阈值法保留小波系数并重建降噪信号,利用重建信号进行信号检测。结果表明:该方法能更好地区分信号和噪声,获得更好的降噪和检测结果。     

基于小波包惩罚函数的烟机振动信号软阈值降噪

为解决烟机振动信号受到噪声干扰这一问题,研究基于小波包阈值降噪的原理和方法,给出了小波包阈值降噪的步骤,阐述了Birgé-Massart惩罚函数确定阈值的原则和软阈值的量化处理,分析了阈值、信噪比和均方误差随惩罚因子的变化规律.并将基于小波包惩罚函数的软阈值降噪与Rigrsure、Heursure、Sqtwolog、Minimax4种阈值降噪方法进行了比较.结果表明基于惩罚函数的小波包软阈值方法能有效降低噪声.基于该方法的烟机振动信号降噪在保留信号突变部分的同时,具有良好的光滑性.     

基于LabVIEW的小波阈值融合算法去噪分析

采用小波变换进行信号分解处理,通过分析阈值去噪所用的小波尺度及阈值选择法,提出选取BayesShrink自适应阈值估计,构建基于软、硬阈值折衷法和一种新阈值函数的多算法融合阈值处理方法.利用Matlab仿真实验分析该方法的可行性和有效性,在LabVIEW环境下进行实际工程信号的去噪测试.实例分析表明,该方法的主要优点在于它对随机强噪声的降噪效果明显.     

一种新小波阈值去噪算法

在小波阈值降噪方法当中,硬阈值方法可以很好的保留信号边缘等局部信息。与硬阈值方法相比,软阈值方法具有很好的降噪效果,但是会带来信号的失真现象。在此基础之上,本文提出了一种新的阈值函数,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值函数。克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

抑制震荡的自适应小波阈值去噪方法

分析了小波阈值去噪方法在信号的间断附近产生震荡的原因,根据产生机理的不同将它们分为属于伪Gibbs现象的震荡和由于小波阈值去噪在信号的间断部分因为去噪能力下降而属于噪声残留的震荡.为了消除这些震荡, 结合软、硬阈值方法的特点提出了一种新的阈值函数自适应地处理小波系数.试验表明,该方法有效地抑制了信号间断点处的震荡,获得了优于传统阈值方法的去噪效果.     

基于平稳小波变换的邻域依赖自适应软阈值图像降噪

传统正交小波变换降噪方法会引起图像边缘失真,针对其不足,研究了平稳小波变换图像降噪。平稳小波变换去除了下抽样处理,包含在小波系数中的信息是冗余的,同时结合贝叶斯估计的自适应软阈值,提出了一种新的图像降噪算法。通过仿真实验将该方法与Winner2,VisuShrink,BayesShrink方法进行比较,试验结果表明,该方法不仅有效地去除了噪声,而且提高了图像的峰值信噪比。     

小波基下的多分辨率SURE阈值信号估计

根据小波阈值估计理论，通过最小化风险的估计，可计算自适应于数据的阈值，提高估计的信噪比。分析了噪声和信号在小波分解下的特性，提出了小波基下自适应于每一尺度的多分辨率SURE阈值算法，并采用该算法对被噪声污染的信号进行了估计，阈值T选取统一阈值，噪声的标准差由中位公式求出。仿真结果表明，与传统的小波阈值法相比，该算法明显地提高了估计的SNR。     

一种新的几何约束自适应阈值图像去噪方法

文章提出了一种几何约束空间自适应阈值的图像去噪新方法。此方法基于非抽样小波变换的多分辨率分解,利用非抽样小波变换的冗余性来寻找小波系数之间的依赖关系。在BayesShrink阈值的基础上进行改进,采用空间自适应方法,为每一个小波系数确定自适应的阈值。在含噪系数的方差估计中,与以往的估计方法不同,不仅考虑到子带内小波系数之间的依赖关系,而且考虑了沿梯度方向的邻域内小波系数之间的依赖关系,使得含噪系数的方差估计更为准确。实验结果表明,与传统去噪方法相比,本文方法能更有效地去除噪声,具有更好的重建视觉效果。     

基于子带噪声的自适应小波阈值算法

该文提出了一种新的小波阈值的算法,它是在传统的Donoho阈值上的改进．传统的Donoho阈值没有考虑小波系数中不同的子带包含的噪声不同,均采用唯一的一个Donoho阈值对小波系数进行判别．这显然是不合适的．因此,作者提出了这种根据子带中的噪声自适应的调整小波阈值的算法,收到了比较满意的效果．     

自适应小波阈值与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.基于Dohono提出的小波阈值去噪,使用一种自适应小波阈值函数滤噪法并与平均算法相结合,实现信号与噪音的分离.该方法除噪完全,即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留信号的细节,获取满意的处理结果.     

小波分层阈值风机故障信号降噪

为剔除风力发电机故障信号中的干扰噪声,提出一种小波分层阈值降噪方法.通过构建一种在阈值处连续且可导的小波分层阈值函数,在MATLAB中采用仿真信号进行验证,采用不同的降噪方法与本文所用方法进行对比分析.仿真实验结果表明,该方法的信噪比为23.6814 dB,均方根误差为0.0258,均优于其他方法,有更好的降噪效果,比较适合风力发电机故障信号的降噪处理.     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题，提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型，即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数，对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试，实验结果表明在两种实验数据情况下，该方法均具有较好的噪声抑制能力．     

基于信号局部特征的自适应小波分析方法研究

提出了基于信号局部特征的自适应小波分析以及分段阚值自适应选择方法．针时旋转机械检测信号首先在时域中分析信号的局部特征，根据其局部特征分段自适应地选择小波函数进行信号处理，并分段计算其相应的阚值，进行小波信号处理，从而最大限度地保留信号特征，提高信号处理的性噪比．图2，参7．     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。