基于小波變換的語音信號增強(qiáng)方法研究-文庫吧資料
2025-05-10 00:34本頁面
【正文】 。 ? 由于本論文去除信號的噪聲，故盡量將噪聲去除，使得噪聲的檢測概率最大。 1 1/ 2a ?1 1/2a ? /??? 小波閾值的選取在小波閾值去噪法中是一個關(guān)鍵的問題。再利用該準(zhǔn)則來確定各尺度上的小波閾值 ,進(jìn)行信號去噪處理。 (一 ) 5 1 2 3 4 5S c A c D c D c D c D c D? ? ? ? ? ??能量元定義 :設(shè)某數(shù)據(jù)序列為 則該序列的能量元為 其中 稱為能量元， N為序列中的數(shù)據(jù)長度。 ? 在大部分情況下，信號去噪不僅要求去除信號中地噪聲，而且必須盡可能的恢復(fù)原始信號，以達(dá)到最佳地去噪效果。 ? 在小波閾值去噪的過程中，將信號部分增強(qiáng)，得到更好的去噪效果。原始信號長度為 1024； ? 噪聲為高斯白噪聲，采用國際通用的 NOISEX92的噪聲數(shù)據(jù)包； ? 信噪比 SNR=8dB，采用的小波基為 sym8，最大分解尺度為 4 ； ? 新閾值函數(shù)取 a=， ? 方法：新閾值函數(shù)法和傳統(tǒng)軟、硬閾值法。 ? 當(dāng) 時 ,通過對軟閾值函數(shù)圖形的分析，利用指數(shù)函數(shù)的特點(diǎn)，可以得到新的閾值函數(shù)如下： ? 結(jié)合以上兩種情況，并增加另一個閾值變量 得到改進(jìn)后的新閾值函數(shù) 。 其中 圖是在 λ = 1 ， γ=λ /3情況下的新閾值函數(shù) 。 ?小波分解層數(shù)的選擇 對一般的信號而言，若信噪比 20，則最大分解尺度取 3 ，否則，最大分解尺度取 4好。 小波閾值去噪法的主要原理 : ?帶噪信號進(jìn)行小波變換； ?在不同尺度上選取合適的閾值； ?最后進(jìn)行小波逆變換，得到去噪后的重構(gòu)信號。根據(jù)能量元和 NeymanPearson準(zhǔn)則，針對語音信號的特點(diǎn)，本文給出一種基于能量元和新閾值規(guī)則的小波語音去噪法，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn) 。針對軟、硬閾值函數(shù)的不足，提出一種新閾值函數(shù)，對新閾值函數(shù)進(jìn)行分析，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。 ? 對三種小波去噪方法進(jìn)行了分析、研究和總結(jié)。 ?對小波閾值去噪法中的閾值選取規(guī)則進(jìn)行研究與探討 。 ?對小波去噪的原理和小波去噪的方法進(jìn)行了分析、研究和總結(jié)。 小波變換能將語音信號在多個尺度
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