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．     

基于小波变换的多尺度多阈值的语音增强算法

本文提出了基于小波变换的多尺度多阈值语音增强算法,采用软限幅函数对浊音和清音的小波系数作不同的阈值处理,仿真结果表明,这是一种有效的语音增强算法.     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

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.     

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．     

基于听觉模型的小波包括变换的语音增强

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FFT0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; 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。     

基于正交小波变换和谱减法的语音增强研究

随着语音处理技术研究的深入和实际应用的增多,各种语音处理系统面临着进一步提高性能的问题。语音增强技术广泛地用来提高语音处理系统前端预处理的抗噪声能力和输入信号的信噪比,改善语音质量、可懂度和系统的性能,而作为预处理或前端处理模块存在于语音处理系统中。因此,对语音增强技术的研究具有十分重要的意义。本文基于正交小波变换理论和谱减法对语音增强问题进行了研究。     

基于时域与小波域相结合的语音增强技术

实地采集的语音信号往往含有周期性噪声和随机的背景噪声,单一的时域增强法去噪效果不佳.对此,提出了时域和小波域相结合的联合增强方案并用MATLAB进行了计算机仿真;结果表明该技术能达到有效增强的目的.     

基于线性预测的自适应语音增强技术

提出了一种基于线性预测的自适应语音增强方法。该方法利用带噪语音的线性预测作为自适应滤波器的参考输入，使有色噪声的相关性隐含于参考输入之中，从而大大地提高了语音的信噪比。仿真实验证明．被环境噪声污染了的语音信号经自适应系统处理后，其信噪比提高了32．70dB。     

语音增强新方法的研究

对带噪语音信号进行增强处理,是语音信号处理中一个重要的研究课题.从算法提出的背景和算法性能分析两个方面对以下4种语音增强新方法进行了概括总结,即自适应滤波算法、分数阶谱相减法、小波域阈值法和语噪盲源分离算法.与传统的语音增强方法相比,实验数据表明这些新方法具有更好的降噪性能.     

基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪

提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。     

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...     

一种应用神经网络的实时语音增强方法

提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性．它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷,又可以实时、有效地增强语音,能够满足一些语音处理与识别系统的需要．     

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。     

基于阈值函数的诱发脑电小波特征增强

通过对脑-计算机接口中通信信号进行频谱分析,发现了靶刺激信号与非靶刺激信号的频谱在10Hz以下的低频段有较大的不同,采用Daubechies小波和Mallat算法对脑电信号进行多尺度分解,对高频分解系数简单置零、低频系数引入连续阈值函数进行滤波,使白噪信号在一定程度上得以滤除,靶刺激信号更加突出,提高了后续模式分类的正确率.