基于小波变换的语音增强去噪方法

将小波变换应用到语音识别系统中,提出了在语音信号预处理阶段基于小波变换估计的维纳滤波算法,结合小波变换的阈值处理方法对语音信号进行去噪处理,模拟实验表明该方法去噪效果较好.     

基于小波变换在语音信号处理中的研究

本文主要基于小波变换对语音信号去噪进行研究,首先介绍了基于小波变换的信号去噪方法以及在语音去噪中的应用,在语音去噪中最关键的问题就是如何有效的选定合适的阈值,本文对几种阈值选取规则进行了讨论。     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

基于小波阈值法的语音增强算法研究

随着小波变换理论的不断发展,小波变换去噪法不断丰富,小波阈值去噪法以算法简单、计算量小,吸引了众多研究者。通过对小波阈值去噪法传统阈值函数的研究,发现软硬阈值函数都存在着缺点;改进的半软阈值法综合了两者的优点,改正了两者的缺陷,明显改善了语音增强效果。并提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法,在较低信噪比下进行仿真,很好地抑制背景噪声和音乐噪声,减少语音信号的失真。     

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     

基于改进的小波阈值去噪和二级判断模型的说话人识别

针对目前说话人识别系统中噪声使得识别率严重下降的问题,在特征提取前用小波阈值去噪方法对带噪语音进行去噪处理.对于小波阈值函数以及阈值的选取进行研究,提出一种改进的阈值函数,小波阈值中的噪音方差估计采用基于实际噪音方差估计的谱熵法,将改进的小波阈值去噪结合一种二级判断模型提高噪声环境下的说话人识别率.在不同信噪比条件下进行试验,改进的小波阈值去噪法优于传统小波阈值去噪方法,改进后的阈值函数与二级判断模型相结合的识别率比原始语音DTW模型提高了7.9%,比原始语音GMM提高了4.6%,对于短时语音有较好的识别率.     

基于波原子变换的语音信号去噪

波原子转换是在小波转换的基础上扩展出的一种转换方式,由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够去除一部分语音信号中的噪声,但造成有用语音信号尤其是清音部分的损失,导致去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比。针对这一问题,该文利用了波原子变换法对语音信号进行去噪,通过相同阈值下小波去噪后的效果,该方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

基于改进小波阈值函数的语音增强算法研究

针对传统的小波阈值去噪算法中的阈值函数不足,提出一种优于非负死区阈值函数的改进的阈值函数.改进阈值函数不仅具有良好的连续性、可导性,并且克服了非负死区阈值函数没有考虑小波变换模值的衰减符合指数规律这一特点.另外在阈值的选取中,考虑了带噪语音信号的不同特性,采用谱平坦度函数修正阈值.仿真实验表明,与传统的非负死区阈值函数去噪算法相比,改进的阈值函数能更有效地消除背景噪声,在提高输出信噪比的同时,更好地保持语音质量和清晰度.     

一种改进的语音去噪方法(英文)

为了提高语音信号去噪效果,首先改进了小波包算法,提出了一种基于改进小波包的语音去噪方法.该方法将语音信号进行改进小波包分解,为每个终端结点提供一个阈值进行去噪处理.仿真实验表明,该方法比传统硬、软阈值方法更有效也更优越,能够比较准确地去除语音噪声.     

基于小波变换与傅里叶变换对比分析及其在信号去噪中的应用

本文对比经典的傅里叶变换和小波变换,从理论方面给出了两者的比较分析,对基于小波变换的去噪方法进行了重点分析.对阈值去噪方法,软、硬阈值,阈值选取方式以及阈值的选取做了分析,分别做了四种阈值选取方式的对比实验;软、硬阈值去噪对比实验以及傅里叶去噪与小波去噪对比实验,分析了这些因素对去噪效果的影响,并且对传统傅里叶去噪与小波去噪进行了比较.     

基于听觉模型的小波包变换的语音增强

由于人耳频率分辨率是非线性的 ,用传统的线性信号处理方法 (如FFT)来模拟人耳基底膜的频率分析特性是比较困难的 .小波包算法有灵活的时频分析能力 ,可较好地符合人耳基底膜的频率分析特性 .在模拟人耳的听觉机理方面 ,用动态阈值法成功地对含噪语音进行了去噪处理 ,在去噪处理中引入音乐噪声的问题也较好地得到解决 .实验表明 :在单声道的条件下 ,其语音增强效果比传统的频谱减法有更高的清晰度和可懂度     

基于听觉模型的子波变换语音增强

基于听觉模型的子波变换语音增强林宝成，富煜清黄志同（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）（南京理工大学自控系，南京２１００１４）在许多实际的语音信号处理中，都迫切需要进行语音增强，例如，噪声环境中的语音识别［２］、语音编码、语音合成等。尽管有各种...     

跟踪共振峰的小波包语音增强仿真研究

通过仿真实验,研究和分析了语音共振峰的子波时频特性,发现在各子带可跟踪并找到共振峰,结合听觉感知,提出了一种跟踪共振峰的小波包自适应阈值语音降噪新算法.该算法能拟合人耳听觉特性,紧密跟踪语音信号的能量变化,通过系数实时调节子带阈值,消噪同时能有效减少语音弱分量损失.仿真实验表明,相对较传统算法,新算法在低信噪比输入时,能有效提高增强语音的输出信噪比、保持较小的波形失真度、获得较好的听觉效果.     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.     

基于听觉小波包自适应语音增强方法

建立了听觉模型的小波包，考察了传统小波分析的软硬阈值与Donoho提出的小波阈值之间的关系，提出了一种新的自适应动态阈值的计算方法．实验证明，该算法不仅较好地解决了音乐噪声的问题，而且其语音增强效果也比传统的算法具有更高的清晰度和可懂度．     

基于小波变换的语音信号去噪

讨论了离散小波变换在语音去噪中的应用。根据语音中浊音段和清音段的特点，采用了不同的阈值方案，可以保证在失真较小的前提下，获得更好的去噪效果。     

基于改进S变换的语音信号时频分析

STFT分辨率固定,小波变换会出现局部相位信息且时间-尺度关系不适合直观视觉分析。提出基于改进S变换的语音信号时频分析。样条小波作为小波变换母小波乘以相位因子得到改进S变换,具有多分辨率和相位因子,并适合直观视觉分析。仿真实验得到的时频分布结构图与STFT、小波变换分布比较,显示改进S变换时频结构更加细致。     

基于小波变换的语音增强和噪声消除的研究

介绍了在小波领域中去除叠加在信号上的噪声的一种方法,采用门限法把噪声语音的小波系数中的噪声成份滤掉,实验结果证明应用小波变换的语音增强算法是很有效的。