【正文】 the wavelet transform has good noise reduction effect. 【 Key words】 speech enhancement wavelet transform denoising Matlab simulation 重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） － IV－ 目 錄 前 言 6 第二章 幾種常用的語音增強(qiáng)方法 8 第一 節(jié) 自適應(yīng)噪聲抵消法 11 第二節(jié) 小波變換的基本性質(zhì) 14 五、幾種常用的小波函數(shù)介紹 20 重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） － V－ 二、模極大值法 27 結(jié) 論 28 致 謝 29 參考文獻(xiàn) 例如在汽車、火車上使用移動(dòng)電話， 旁人的喧鬧聲，馬路旁和市場里的公用電話等。 噪聲的來源眾多，因應(yīng)用場合而異，它們的特性也各不相同。 圖 語音增強(qiáng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 3 二、 噪聲的種類和特點(diǎn) 噪聲是指人們不需要的聲音，此外，雜亂的振幅和頻率，斷續(xù)或統(tǒng)計(jì)上無規(guī)律的聲震動(dòng)也稱為噪聲。為簡化討論，本文所分析的噪聲都是加性噪聲。平穩(wěn)的寬帶噪聲，通常也可認(rèn)為是白色高斯噪聲；不具有白色頻譜的噪聲，也可以通過白化處理轉(zhuǎn)化為白噪聲。 （一）參數(shù)方法 此類方法主要依賴于使用的語音生成模型（例如 AR 模型） ，需要提取模型參數(shù)（如基因周期、 LPC 系數(shù)），常常使用迭代方法。在小波變換和離散余弦變換中常使用來尋找合適的閾值參數(shù)，在基于聽覺掩蔽效應(yīng)的語音增強(qiáng)系統(tǒng)中葉經(jīng)常使用統(tǒng)計(jì)方法來確定聽覺掩蔽閾值。 重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 第 二 節(jié) 語音信號(hào)處理技術(shù)概況 語言是人類交換信息最方便，最快捷的一種方式 [2]。相對(duì)于傳統(tǒng)的語音播放系統(tǒng)，語音合成技術(shù)節(jié)省了資源空間并且提高了系統(tǒng)的的可擴(kuò)展性。比 如，在輸入信息的時(shí)候，直接說出語音指令比通過鍵盤輸入要更方便很多，在速度上也要快很多。 第四節(jié) 課題研究的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu) 本文首先對(duì)語音信號(hào)處理和語 音增強(qiáng)系統(tǒng)的發(fā)展與現(xiàn)狀做了詳細(xì)的介紹；其次對(duì)幾種常用的語音增強(qiáng)算法進(jìn)行了介紹，接著簡要的介紹了小波分析的基本原理以及在信號(hào)處理中的應(yīng)用；深入分析了小波閾值降噪算法的原理，最后 利用 MATLAB 軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)。如果噪聲與語音信號(hào)不獨(dú)立， 需要在無音期進(jìn)行噪聲采集來確定濾波系數(shù)。這種殘留噪聲是由于噪聲估計(jì)不準(zhǔn)確引起的，它們隨機(jī)地分布在各個(gè)頻率階段并且具有一定的節(jié)奏起伏感，被形象地稱之為“音樂噪聲”。下一章將介紹能夠在頻域同時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理的 小波變換，并研究基于小波分析的語音增強(qiáng)算法。 第二節(jié) 小波變換的基本性質(zhì) 一、小波變換與傅里葉變換 在信號(hào)處理領(lǐng)域，傅里葉變換無疑是最重要的方法之一，是一個(gè)強(qiáng)有力的信號(hào)分析工具，并且具有很重要的物理意義 [6]。小波母函數(shù)根據(jù)參數(shù) ? ?ba,生成連續(xù)小波序列： ? ?? ? 0||1, ??????? ?? aa bxaxba ?? () 信號(hào) ??xs 的連續(xù)小波變換為： ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ????? ?????? xxsdxxxsbaW babaS , , ?? () 式（ ）中 ? ???xba?,? 為 ? ???xba,? 的共軛復(fù)數(shù)。 在信號(hào)分析中，無論是傅里葉變換還是小波變換，其根本思想都是將信號(hào)分解成有限或者無限個(gè)簡單信號(hào)的疊加，變換系數(shù)由信號(hào)與基 函數(shù)做內(nèi)積得到，如果使用的基函數(shù)具有正交的性質(zhì)，那么各個(gè)基函數(shù)互相不干擾，這樣就可以得到不冗余的變換系數(shù)了。重構(gòu)算法稱為反離散小波變換，從第 j 層的低頻系數(shù) jcA 和高頻系數(shù) jcD 得到上一層的低頻系數(shù) 1jcA ，依此類推得到最初的離散信號(hào) s 。 dbN函數(shù)是緊支撐標(biāo)準(zhǔn)正交小波，它的出現(xiàn)使離散小波分析成為可能。簡記為 ,其中， N 為階數(shù)， r 表示重構(gòu)（ Reconstruction） ,d 表示分解（ Deposition）。 Symlets 函數(shù)系的構(gòu)成思想主要是利用上述 DbN 小波系中的函數(shù) 0m ，建立一個(gè)函數(shù) ? ? ? ? 20 || ?mzW ? ，其中， ?je?z ，然后分解 ??zW 為如下形式： ? ? ? ? ??????? zUzUW 1z （ ） ??zW 中不等于 1 的根會(huì)成對(duì)出現(xiàn)，如果一個(gè)等于 z，另一個(gè)就等于 1/z，適當(dāng)?shù)剡x擇函數(shù) U，使它所有根的模都小于 1，就得到 DbN 小波，此時(shí)函數(shù) U 所構(gòu)成的濾波器為最小相位濾波器，如果選擇 U 時(shí)，改變原則，使它構(gòu)成的濾波器的對(duì)稱性更好一些時(shí)，就得到了SymN 小波系，它的其他特性與 DbN 類似。根據(jù)小波變換的時(shí)頻窗口函數(shù)的變換可以看出，當(dāng)時(shí)間窗口變大時(shí)噪聲的短時(shí)突變性對(duì)小波變換系數(shù)的影響逐漸減小，這時(shí)的小波變換系數(shù)基本上反映的是信號(hào)本身的邊緣突變特性。對(duì)于各個(gè)分辨率下的模極大值點(diǎn)進(jìn)行分析，確定該模極大值是來源于噪聲信號(hào)還是有用信號(hào)，進(jìn)而進(jìn)行信噪分離。接著利用各層的小波分解系數(shù)估計(jì)一個(gè)閾值并確定一個(gè)閾值函數(shù)，早期的閾值去噪法中的閾值函數(shù)直接將低于閾值的小波系數(shù)置零，這種方法被稱為硬閾值函數(shù)。因此， Matlab 語言也可通俗的稱為演算紙式科學(xué)算法語言。另外，為了充分利用 FORTRAN、 C 等語言的資源，包括用戶已編好的 FORTRAN、 C 語言程序，通過建立 M 文件的形式，混合編程，方便地調(diào)用有關(guān)的重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 FORTRAN、 C 語言的子程序，還可以在 C 語言和 FORTRAN 語言中方便地使用 Matlab 的數(shù)值計(jì)算功能。 （六）高效方便的矩陣和數(shù)組運(yùn)算 Matlab 語言像 BASIC、 FORTRAN 和 C 語言一樣規(guī)定了矩陣的算術(shù)運(yùn)算符、關(guān)系運(yùn)算符、邏輯運(yùn)算符、條件運(yùn)算符及賦值運(yùn)算符，而且這 些運(yùn)算符大部分可以毫無改變地照搬到數(shù)組間的運(yùn)算中，有些如算術(shù)運(yùn)算只要增加“ .”就可用于數(shù)組間的運(yùn)算。這種為科學(xué)研究著想的設(shè)計(jì)是通過的編程語言所不及的。主觀測試方法是通過比較語音增強(qiáng)前后語音和可懂度來檢驗(yàn)增強(qiáng)的效果。雖然無法和 (a)一樣干凈，但也和(a)相差無幾。 圖 信噪比為 5dB 的含白噪聲的語音信號(hào)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 （ a）純凈語音 (b)帶噪語音 (c)增強(qiáng)后的語音 圖 中 (a)圖形是純凈語音在 Matlab 中的仿真圖形，我們可以看出 (a)很干凈，沒有突出。噪聲材料選自 NOISEX． 92數(shù)據(jù)庫。 （七）方便的繪圖功能 Matlab 的繪圖功能是十分方便的，它有一些列繪圖 函數(shù)（命令），例如線性坐標(biāo)、對(duì)數(shù)坐標(biāo)、半對(duì)數(shù)坐標(biāo)及極坐標(biāo) [16]。 Matlab 適合的工作平臺(tái)有： WINDOWS 系列、 UNIX、LINUX、 、 ， Matlab 所有的核心文件和工具箱文件都是公開的，都是可讀可寫的源文件，用戶可以通過對(duì)源文件的修改自己編程構(gòu)成新的工具箱。 Matlab 語言與其它語言相比，較好的解決了上述問題，把編譯、連接和執(zhí)行融為一體。 重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 22 第四章 基于 MATLAB 的算法實(shí)現(xiàn)與分析 第一節(jié) MATLAB 語言介紹 MATLAB 是英文 MATrix LABoratory(短陣實(shí)驗(yàn)室 )的縮寫，它的語言是一種解釋執(zhí)行的語言，調(diào)試程序手段豐富且調(diào)試速度快。 閾值去噪法的基本思路就是對(duì)帶噪信號(hào)進(jìn)行小波分解 [12]，根據(jù)有用信號(hào)和噪聲的特性設(shè)置一個(gè)閾值，利用這個(gè)閾值對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行分析，當(dāng)小波系數(shù)低于這個(gè)閾值時(shí)就判定這個(gè)小波系數(shù)對(duì)應(yīng)的是噪聲信號(hào)。因此，屏蔽去噪法的關(guān)鍵是如何區(qū)分噪聲和信號(hào)的邊緣突變。重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 19 墨西哥小帽函數(shù)在時(shí)域和頻域都有很好的局部性，并且滿足： ?? 0??????dxxw () 由于它的尺度函數(shù)不存在，因此分析不具有正交性。 Coiflet 具有比 dbN 更好的對(duì)稱性。 ④ 是具有緊支集的正交小波。 五、幾種常用的小波函數(shù)介紹 （一） Haar 小波 Haar 函數(shù)是在小波分析中最 早用到的一個(gè)具有緊支撐的正交小波函數(shù)，同時(shí)也是最簡單的一個(gè)函數(shù)，它是非連續(xù)的，類似一個(gè)階梯函數(shù) [9]。 四、 Mallat 快速分解法 法國數(shù)學(xué)家 Stephane Mallat 于 1988 年在多分辨分析的基礎(chǔ)上提出了 Mallat 快速算法。在連續(xù)的尺度參數(shù)和平移參數(shù)上計(jì)算小波系數(shù)的工作量非常大，并且會(huì)得到更多冗余的數(shù)據(jù)。而傅里葉變換是一種全局的變換，只能反映信號(hào)的整體特征，在時(shí)域不能局部化，難以檢測到局域突變信號(hào)，然而在實(shí)際應(yīng)用中，人們感興趣的信息往往都是在局部突然變化的信號(hào)里體現(xiàn)。 第一節(jié) 小波理論的提出與發(fā)展 小波變換是近 10 年來迅速發(fā)展起來的一種時(shí)頻局部 分析方法，它克服了短時(shí)傅里葉變換固定分辨率的缺點(diǎn)，能夠?qū)⑿盘?hào)在多尺度多分辨率上進(jìn)行小波分解，各尺度上分解得到的小波系數(shù)代表信號(hào)在不同分辨率上的信息。類似于譜減法，也可對(duì)維納濾波器進(jìn)行改進(jìn)，得到帶參數(shù)型維納濾波器： ? ? ? ? ???? ?? ???????? ?? 222 |)(|)(NS SH (） 對(duì)照式（ ）可知式（ ）相當(dāng)于 2/11 ?? ?? ， 的情況，當(dāng) 2/11 ?? ?? ， ，式（ ）相當(dāng)于功率譜濾波。其基本思想是 [4]： ①假設(shè)語音和噪聲統(tǒng)計(jì)獨(dú)立噪聲，按幀對(duì)語音進(jìn)行處 理； ②將所有幀分為語音幀和噪聲幀； ③在噪聲幀對(duì)噪聲譜 |)(| ?N 進(jìn)行跟蹤和更新，在語音幀用帶噪語音頻譜 |)(| ?Y 減去噪聲譜幅度則可得到干凈語音頻譜 ? ?|| ?S? 。自適應(yīng)濾波器通過對(duì)輸入 r(n)進(jìn)行處理，使得輸出的噪聲估計(jì) v(n)盡 量逼近噪聲 d(n)，從帶噪聲語音中減去噪聲分量，從而實(shí)現(xiàn)語音增強(qiáng)的效果。語音識(shí)別系統(tǒng)在背景噪聲很強(qiáng)時(shí)，識(shí)別正確率大大下降；在低速率語音參數(shù)編碼中當(dāng)模型參 數(shù)受到混雜在語音信號(hào)中的背景噪聲嚴(yán)重干擾時(shí)，重建語音質(zhì)量將急劇惡化等等。 二、 語音編碼 語音編碼是將機(jī)器采集來的模擬語音信號(hào)按照一定規(guī)則轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，而最簡單的方法就是對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行 A/D 采樣。數(shù)字語音信號(hào)合成的主要分支。在沒有噪聲 先驗(yàn)知識(shí)的情況下，從唯一帶噪語音信號(hào)中分離出語音信號(hào)，這非常困難。這種方法包括：譜減法、自適應(yīng)濾波等。人的主觀感覺決定了語音增強(qiáng)的效果，因重慶郵電大學(xué)移通學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 4 此，合理的利用人耳的感知特性可以在語音增強(qiáng)中得到更好的增強(qiáng)效果。而且往往是時(shí)變的，并與語音信號(hào)頻譜重疊，