基于小波变换和参数滤波的音素分段算法
基于小波域低频系数的自适应数字音频水印算法[1]
![基于小波域低频系数的自适应数字音频水印算法[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/522dfd9583d049649b665849.png)
频部分嵌入水印。
ｋ…＝沿Ｄ勰：州２磐吼ｑ¨娟‘ Ｄｕ
—Ｉ ｝片（１），ｏ Ｐｒ’ｌ，Ｊ，Ｐ
ｌｌＵＪ
（１０）ｔｈ
其中｛（０≤ｋ＜（Ｍ。－１）×（Ｍ，－１）），０≤ｉ≤Ｌ｝，
Ｗ（ｋ）为第ｋ段音频信号嵌入的经过混沌加密后的水印，
Ｄ。㈦为嵌入水印后的第ｋ段音频信号经过小波变换后第
Ｈ层的细节分量。
（４）根据调整后的小波系数ＡＫＨ，Ｄ。…，Ｄ。卜１，…，Ｄ。１，
Ｖ Ｊ－０，－ｏ
Ｙ’‘ｏ，－ｏ
式中，Ｗ为原始水印，Ｗ。为提取的水印，大小为
（Ｍ．一１）×（Ｍ，－１）。其中Ｔ在０—１之间。Ｔ值小，虚警慨
率提高而漏警概率降低；Ｔ值大，则反之。因此，本文选
取Ｔ＝０．７５。
频信号各分段的低频部分。图３是原始音频信号，图４足
含水印的音频信号，嵌入后的信噪比为４２．３７，和原始音 频信号听起来几乎没有差别。
进行离散小波逆变换，最后得出已嵌入水印的数字音频信
万方数据
号Ｙ’ｅ。 （５）将Ｙ’ｅ代替Ｙｅ，代回公式（６），得出最终含水印
的数字音频信号。
３数字音频水印的提取
本文算法二值水印的提取需要原始音频信号，提取水
医互Ｈ互互卜臣）亟１丘酮 印的过程也是水印嵌入的逆过程。其水印提取流程如图２
所示。
一．————翼＝■—；二二＝＝—１ 臣亘丑一臣互子臣三卜（画ｉ一世型 Ｉ竺兰查！卜＿—叫 兰！！！！竺！卜叫 竺竺！！竺ｌ
ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｈｅ ａｔｔａｃｋｓ ｓｕｃｈ ａｓ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ，ＭＰ５ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ ａｎｄ ｓｏ ｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｈｉｄｉｎｇ；ｄｉｇｉｔａｌ ａｕｄｉｏ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ；ｃｈａｏｔｉｃ ｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ；ＤＷＴ
小波变换在声音合成中的特征提取与转换方法
小波变换在声音合成中的特征提取与转换方法声音合成是一种将人类语音或其他声音转化为电子信号的过程。
在声音合成中，特征提取和转换是非常重要的步骤。
而小波变换作为一种有效的信号处理方法，被广泛应用于声音合成中的特征提取和转换。
首先，让我们了解一下小波变换的基本原理。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并且可以同时提供时域和频域的信息。
在声音合成中，我们可以利用小波变换提取声音信号的特征，比如音调、音色和音量等。
在声音合成中，特征提取是指从原始声音信号中提取出具有代表性的特征。
而小波变换可以通过将声音信号分解成不同频率的子信号来实现特征提取。
通过对每个子信号进行小波变换，我们可以得到不同频率的能量分布，从而可以提取出声音信号的频谱特征。
这些频谱特征可以用来描述声音的音调和音色等特性。
另外，小波变换还可以用于声音信号的转换。
在声音合成中，转换是指将一种声音信号转化为另一种声音信号的过程。
通过对声音信号进行小波变换，我们可以将其转换为具有不同音调、音色或音量的声音信号。
这种转换可以通过调整小波变换的参数来实现，比如改变小波函数的频率和幅度。
通过这种方式，我们可以实现声音信号的多样化合成。
除了特征提取和转换，小波变换还可以用于声音合成中的降噪和增强。
在实际应用中，声音信号往往会受到噪音的干扰，而小波变换可以通过滤波的方式去除噪音，从而提高声音信号的质量。
另外，小波变换还可以通过增强声音信号的高频成分，使声音更加清晰和明亮。
总结起来，小波变换在声音合成中具有重要的作用。
它可以通过特征提取和转换来实现声音信号的多样化合成，同时还可以通过降噪和增强来提高声音信号的质量。
在实际应用中，我们可以根据不同的需求和目标，选择合适的小波函数和参数，来实现声音合成中的特征提取和转换。
尽管小波变换在声音合成中具有广泛的应用，但仍然存在一些挑战和问题。
比如，如何选择合适的小波函数和参数，以及如何平衡特征提取和转换的效果等。
音频信号处理基于小波变换尺度域特征提取
音频信号处理基于小波变换尺度域特征提取音频信号处理是指在音频领域对音频信号进行采样、分析、重构和提取特征等处理过程。
而小波变换则是一种在尺度域上对信号进行分解和重构的数学工具。
本文将探讨音频信号处理中基于小波变换尺度域的特征提取方法。
1. 小波变换概述小波变换是一种能够同时提取出信号的时间和频率信息的信号分析方法。
与传统的傅里叶变换相比，小波变换具有时频局部性的特点，能够更好地捕捉信号的短时变化。
小波变换将信号分解成若干个不同频率和时频分辨率的小波基函数，然后通过小波基函数与信号的卷积运算来实现信号的分解和重构。
2. 小波变换尺度域特征在音频信号处理中，小波变换尺度域特征是指在不同尺度下提取的信号特征。
通过分析不同尺度下的小波系数，我们可以获得信号的局部信息、频率信息和能量分布等。
常用的小波尺度域特征包括小波包能量、小波包熵、小波包标准差等。
3. 特征提取方法在音频信号处理中，基于小波变换尺度域的特征提取方法可以用于音频分类、语音识别、音乐信息检索等应用。
下面介绍几种常见的特征提取方法：3.1 小波包能量小波包能量是指在小波尺度域下，信号在不同频带内的能量分布。
通过计算每个小波包系数的平方和，可以得到不同频带的能量值。
小波包能量可以用于音频信号的分类和鉴别，如语音音素分类、音乐乐器分类等。
3.2 小波包熵小波包熵是指在小波尺度域下，信号在不同频带内的信息熵。
通过计算每个小波包系数的概率分布，可以得到不同频带的熵值。
小波包熵可以用于音频信号的特征提取和相似性计算，例如音频指纹比对、音频检索等。
3.3 小波包标准差小波包标准差是指在小波尺度域下，信号在不同频带内的标准差。
通过计算每个小波包系数的标准差，可以得到不同频带的离散程度。
小波包标准差可以用于音频信号的节奏分析和节拍检测，例如音乐鼓点检测、音频节拍提取等。
4. 应用案例基于小波变换尺度域特征的音频信号处理方法已广泛应用于音频相关领域。
以下是几个应用案例的描述：4.1 语音识别在语音识别中，通过提取音频信号的小波包能量、小波包熵和小波包标准差等特征，可以用于语音识别模型的训练和分类。
小波变换中的滤波器设计和参数调整方法详解
小波变换中的滤波器设计和参数调整方法详解小波变换（Wavelet Transform）是一种在信号处理和图像处理领域广泛应用的数学工具，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并提供了一种有效的方式来分析和处理信号。
在小波变换中，滤波器设计和参数调整是非常重要的步骤，本文将详细介绍这两个方面的方法。
一、滤波器设计在小波变换中，滤波器是用来分解信号和重构信号的关键组成部分。
滤波器的设计可以根据不同的需求和应用来进行选择和调整。
1. 低通滤波器（Low-pass Filter）低通滤波器用于提取信号中的低频成分，通常被称为近似系数（Approximation Coefficients）。
设计低通滤波器的常用方法是通过选择合适的滤波器响应函数，如Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器或FIR滤波器。
这些滤波器可以通过调整截止频率、阶数和滤波器类型来满足不同的需求。
2. 高通滤波器（High-pass Filter）高通滤波器用于提取信号中的高频成分，通常被称为细节系数（Detail Coefficients）。
设计高通滤波器的方法与低通滤波器类似，只是需要调整滤波器的频率响应和特性以适应高频信号的提取。
3. 带通滤波器（Band-pass Filter）带通滤波器用于提取信号中的特定频率范围内的成分，可以通过将低通滤波器和高通滤波器组合而成。
带通滤波器的设计通常需要考虑到滤波器的通带范围、截止频率和滤波器类型等因素。
二、参数调整方法在小波变换中，参数的选择和调整对于信号的分析和处理结果有着重要的影响。
以下是一些常用的参数调整方法：1. 尺度选择（Scale Selection）尺度选择是指选择合适的小波基函数（Wavelet Basis）来分析信号。
不同的小波基函数具有不同的特性和性能，如Haar小波、Daubechies小波和Morlet小波等。
根据信号的特点和分析的目的，可以选择合适的小波基函数来进行尺度选择。
基于小波分析的语音信号处理技术研究
基于小波分析的语音信号处理技术研究第一章：引言语音信号处理技术是当今信息处理领域中广泛关注的一个重要领域。
在现代通信、计算机语音识别、语音合成、信息传输、多媒体技术等众多领域，语音信号处理技术都扮演着重要角色。
而小波分析作为一种能够完成信号分析、压缩和降噪等多种功能的分析工具，近年来在语音信号处理领域中广泛应用。
本文将围绕基于小波分析的语音信号处理技术展开研究，以期进一步提升语音信号处理技术的研究和应用水平，为相关行业做出更大贡献。
第二章：小波分析概述小波分析，又称小波变换，是在正交基函数的基础上，利用基函数长度不同的正交性来对信号进行表示的一种分析方法。
与傅里叶分析相比，小波分析能够对非稳态信号或不规则信号进行较好的分析，特别适用于音频信号处理。
小波分析在音频信号压缩、降噪、去除杂音、特征提取等方面有着广泛的应用。
第三章：小波变换在语音信号处理中的应用3.1 语音信号压缩语音信号具有很高的冗余性，采用小波分析将其分解成若干频带，只需保存重要的频带信息即可实现语音信号的压缩。
3.2 语音信号降噪小波分析在语音信号降噪方面拥有显著的应用。
通过小波阈值去除信号的高频噪声，以此实现对语音信号的降噪处理。
3.3 语音信号去除杂音小波分析的去噪效果同样可以应用到去除语音信号中的杂音。
采用小波分析去除语音信号中的杂音，可以大大提高语音信号的质量和清晰度。
3.4 语音信号特征提取将语音信号转换到小波域中进行分析，可以有效地提取语音信号中的特征信息。
这种小波域的语音信号特征在语音信号识别中有着广泛的应用。
第四章：基于小波分析的语音识别技术研究语音信号的识别一直是语音信号处理技术中的一个热门研究领域。
利用小波变换的相关算法，可以对语音信号进行特征提取和分类。
其中，小波包分析是一种非常常见且实用的与语音信号特征提取相关技术。
同时，小波神经网络的方法也在语音识别任务中取得了不错的效果。
第五章：小波分析在语音信号处理中存在的问题及解决方案小波分析在语音信号处理中存在的问题主要涉及到小波变换的阶数、小波基函数的选择以及小波变换的参数设置等。
基于小波变换的语音音调识别算法研究
基于小波变换的语音音调识别算法研究1.引言语音音调识别在语音信号处理领域具有重要应用，是人机交互、语音识别和语音合成等领域的基础。
传统的语音音调识别算法往往基于时域或频域特征提取方法，然而，这些方法在处理噪声、非线性变形等复杂环境下表现不佳。
而小波变换作为一种多分辨率分析方法，具有较高的时频局部性和奇异特征的捕捉能力，逐渐被引入到语音音调识别领域。
本文将重点研究基于小波变换的语音音调识别算法，并对其在实际应用中的效果进行评估和分析。
2.相关理论2.1 小波变换小波变换是一种时间-频率分析方法，能够对信号进行多尺度分解，并能够捕捉其时域和频域的局部特征。
小波变换在信号处理领域具有广泛的应用，能够对非平稳信号进行分析和重构。
2.2 语音音调识别语音音调识别是指根据语音信号的频率特征来识别其所表达的音调信息。
传统的语音音调识别算法主要依靠基频提取和共振峰分析等方法，然而，这些方法存在对噪声和非线性变形敏感的问题。
因此，基于小波变换的语音音调识别算法具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。
3.基于小波变换的语音音调识别算法3.1 数据预处理在进行小波分析之前，首先需要对语音信号进行预处理。
预处理包括去除背景噪声、降低非线性变形等。
常用的预处理方法有滤波器设计、信号增益和去噪等。
3.2 小波分析小波分析是基于小波变换的核心步骤，通过将信号分解成几个尺度的子带，提取不同频率范围内的信息。
常用的小波函数有Morlet小波和Daubechies小波等。
根据信号特点，选择合适的小波函数进行分析。
3.3 特征提取在小波分析过程中，从每个分解系数子带中提取相关特征。
常用的特征包括能量、平均值和标准差等。
这些特征能够反映信号的时频局部性和奇异特征。
3.4 音调识别基于小波分析和特征提取的结果，利用分类器进行音调识别。
常用的分类器有高斯混合模型、支持向量机和人工神经网络等。
通过训练和测试集的对比和分析，可以评估算法的性能和准确性。
滤波器的小波变换和频谱分解方法
滤波器的小波变换和频谱分解方法滤波器是信号处理中常用的工具，它可以通过降噪、去除不需要的频谱成分等方式对信号进行处理。
在滤波器的设计和应用中，小波变换和频谱分解方法是两种常见的技术手段。
本文将介绍滤波器的小波变换和频谱分解方法，以及它们在信号处理中的应用。
一、小波变换方法小波变换是一种时频分析的方法，可以将信号从时域转换到小波域。
在小波域中，信号的时频特性可以得到更精确的描述。
小波变换的核心是小波基函数，它可以根据信号的特点选择合适的小波基函数进行变换。
小波变换可以用于信号的去噪、信号的压缩等应用。
其中，小波去噪是通过对信号进行小波变换，设置合适的阈值，将小波系数中的噪声成分滤除，从而得到更清晰的信号。
小波压缩是通过对信号的小波系数进行适当的处理，去除冗余信息，从而达到减少数据量的目的。
二、频谱分解方法频谱分解是一种将信号拆分成不同频率成分的方法。
在频谱分解中，常用的技术手段有傅里叶变换、快速傅里叶变换等。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，得到信号在不同频率上的能量分布。
通过分析信号的频谱，可以了解信号的频率成分，进而进行滤波、频率特征提取等操作。
快速傅里叶变换是一种对傅里叶变换进行加速计算的方法，可以提高计算效率。
频谱分解方法可以应用于信号的频率分析、频谱绘制等应用。
在滤波器设计中，通过分析输入信号和输出信号的频谱，可以确定滤波器的频率响应，从而实现对信号的滤波。
三、小波变换与频谱分解方法的应用小波变换和频谱分解方法在信号处理中有着广泛的应用。
例如，在图像处理中，可以通过小波变换对图像进行去噪处理，提高图像质量。
在音频处理中，可以使用小波变换对音频进行压缩，减小存储空间和传输带宽的需求。
在通信系统中，可以利用频谱分解方法对信号进行调制和解调，实现信号的传输。
此外，小波变换和频谱分解方法还可以结合其他信号处理技术进行应用。
例如，可以将小波变换和自适应滤波器相结合，实现对非线性系统的建模和识别。
基于小波变换的音频信号处理技术
基于小波变换的音频信号处理技术随着音频处理技术的日新月异，基于小波变换的音频信号处理技术逐渐成为一股新的潮流。
相比于传统的时域和频域分析，小波变换能够在时频域同时捕捉到信号的变化特征，从而有效地进行信号识别和处理。
本文将从小波变换的基本原理、常用变换方法以及音频信号的处理应用等方面介绍基于小波变换的音频信号处理技术。
一、小波变换的基本原理小波变换作为一种新的信号分析方法，其基本原理与傅里叶变换有所不同。
傅里叶变换是在频域内描述信号的特征，其分析重点在于频率成分的分解，从而实现信号的滤波、分离和重构等操作。
而小波变换则是将信号时间轴和频率轴相结合，分析信号在时频域上的变化规律。
小波变换可以对信号进行分解，从而获得不同尺度和频率的信号分量，在最小尺度上可以分离出信号的局部细节，从而提高信号的分析和处理效率。
二、基于小波变换的常用变换方法1.离散小波变换(DWT)离散小波变换是小波分析中最常见的一种变换方法，通常可分为单层离散小波变换和多层离散小波变换两种形式。
单层离散小波变换直接对信号进行一次小波变换，分解成低频和高频两个子带，低频子带代表信号的近似部分，高频子带代表信号的细节部分。
而多层离散小波变换则是依次对每一级低频子带进行小波分解，得到更多的细节部分。
2.连续小波变换(CWT)连续小波变换与离散小波变换相比，其主要区别在于连续小波变换可以针对具有可变频率的信号进行分析，即在时间和频率域内均匀变化。
连续小波变换通常采用莫尔小波和高斯小波作为变换基，在时频域内均匀分析信号特征。
但由于计算复杂度较高，实际应用中较少采用。
三、基于小波变换的音频信号处理应用1.音频压缩音频压缩是基于小波变换的信号处理中应用最为广泛的领域之一。
小波变换可以有效地分离出信号的细节部分和近似部分，从而实现信号的压缩，以达到减小文件大小、减少存储空间的目的。
常用的音频压缩算法中，MP3和AAC等都是基于小波变换的算法。
2.音频降噪音频降噪需要对非线性和时变的信号进行处理，传统的时域和频域分析方法难以准确地描述信号的特征，而小波变换则可以对信号特征进行时频域分析，从而有效地分离出噪声和音频信号，并且实现对噪声信号的滤波和去除，从而提高音频信号的质量和清晰度。
基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现
基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现语音信号去噪是语音处理中的重要任务，它的目标是从含有噪声的原始信号中恢复出清晰的语音信号。
小波变换是一种常用的信号分析技术，可以对语音信号进行时频分析，从而帮助去除噪声。
小波变换的基本原理是将信号分解成不同的频率分量，并且可以根据需要选择不同的尺度或分辨率来分析信号的局部特征。
在语音去噪中，小波变换可以在时间和频率上分析语音信号，将含噪声的信号分解成不同频率的小波系数，从而更容易识别和去除噪声。
下面简要介绍一种基于小波变换的语音信号去噪算法，并给出具体的DSP算法实现。
1.预处理首先对原始语音信号进行预处理，包括去除直流分量、归一化处理等。
这一步的目的是为了使语音信号的幅值范围在合理的范围内，并且去除可能对噪声分析造成干扰的低频分量。
2.小波变换利用小波变换将语音信号分解成不同的尺度或频率分量。
可以选择不同的小波基函数和分解级数来适应不同的语音信号特征和噪声分布情况。
常用的小波基函数包括Daubechies小波、Haar小波等。
3.去噪处理通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。
一般可以选取软阈值或硬阈值方法。
软阈值方法将小于设定阈值的小波系数置零，保留大于等于阈值的小波系数，并根据其幅值大小进行调整。
硬阈值方法则将小于设定阈值的小波系数都置零，只保留大于等于阈值的小波系数。
4.信号恢复通过逆小波变换将去噪后的小波系数重构成语音信号，从而得到去噪后的语音信号。
以下是基于小波变换的语音信号去噪DSP算法的具体实现步骤：1.使用语音采集模块采集原始语音信号，并进行预处理，如去除直流分量。
2.对预处理后的语音信号使用小波变换分解成不同频率的小波系数。
3.根据小波系数的幅值大小，通过软阈值或硬阈值方法进行小波系数的阈值处理，去除噪声。
4.通过逆小波变换将处理后的小波系数重构成去噪后的语音信号。
5.对去噪后的语音信号进行后处理，如归一化处理。
6.输出去噪后的语音信号。
基于小波分析的语音信号处理技术研究
基于小波分析的语音信号处理技术研究随着信息时代和人工智能技术的不断发展，语音信号处理技术也应运而生。
基于小波分析的语音信号处理技术能够从语音信号中分离出有用的信息，如音位和音节，从而为语音识别、合成和压缩等领域提供了有力的支持。
一、小波分析的原理小波分析是一种可变时间分辨率的信号分析技术，可以将信号分解为时频互不干扰的一系列小波包。
小波包可以分为高频和低频两种，其中高频小波包对应信号的细节部分，低频小波包对应信号的平滑部分。
小波变换的目的是将信号从时域变换到小波域，以便更好地分析信号的时频特性。
二、小波变换在语音信号处理中的应用小波变换在语音信号处理中的应用主要包括以下几个方面：1. 语音信号的分解与重构通过小波变换，可以将语音信号分解为多个小波包，从而提取语音信号的不同频率成分。
根据实际应用需求，可以将某些小波包进行滤波和抽样，提取有用信息并降低数据量。
同时，在合成语音信号的过程中，也可以利用小波包进行信号的重构和调整，从而使合成语音更加自然。
2. 语音信号的降噪和去除回声在语音信号处理中，噪声、回声等干扰信号会严重影响语音信号的质量和识别率。
通过小波变换，可以将噪声、回声等干扰信号分解为高频和低频两种小波包，并根据不同干扰信号的特点，选择合适的小波包进行降噪或去除回声的操作，从而提高语音信号的质量和识别率。
3. 语音信号的分割和识别小波变换能够帮助对语音信号进行精细的分割和特征提取，从而为语音信号的识别提供更加准确的特征。
同时，小波变换还可以帮助进行语音信号的音素、音节的分离和识别，并对口音以及说话人的特征进行建模和分析。
三、基于小波分析的语音信号处理技术的发展趋势目前，基于小波分析的语音信号处理技术正向着更加准确、实时和个性化的方向发展。
其中，一些有代表性的研究领域包括：1. 基于端到端模型的语音信号识别端到端模型是一种利用深度学习技术，直接从原始数据中提取特征并输出预测结果的模型。
在语音信号识别中，基于端到端模型的方法可以直接使用原始语音信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型，直接输出语音信号的识别结果。
基于小波分析的音频信号处理技术研究
基于小波分析的音频信号处理技术研究随着数字化时代的到来，音频信号处理技术变得越来越重要。
它应用于音频的录制、存储、压缩和传输等各个环节。
当前，主流的音频处理技术有傅里叶变换、小波变换和时频分析等方法。
在这些方法中，小波分析因其高效的时间频率分析能力而备受瞩目。
一、小波分析基础小波分析(cWavelet Analysis)源于数学领域，是一种数学处理方法，通过小波函数对信号进行分解，分离出信号中不同频率的成分。
它的优势在于能够在时间和频域上进行分析，这点与傅里叶变换(FFT)不同，FFT只能在频域上进行分析，无法提供时间信息。
小波分析的信号分析过程如下：(1) 首先，将一个信号进行小波分解(cWavelet Decomposition)。
这一步是将信号分解成多个分量，每个分量代表不同频率的信号成分。
(2) 其次，进行小波重构(cWavelet Reconstruction)，将分解后的多个分量恢复成原信号的样子。
(3) 最后，在小波分解过程中，忽略小于一定阈值的频率分量，从而压缩数据，降低相应的存储需求。
基于小波分析的信号处理方法的主要优势在于：(1) 它能够在频域和时间域上提供具有高分辨率的图像;(2) 它能够快速得到信号中的高频分量;(3) 它能够通过一定的小波函数成分限制信号分解的频率范围，提高了分析的效率。
二、小波变换与音频信号分析基于小波分析的音频信号处理方法主要包括以下方面：1、音频压缩基于小波变换的音频压缩主要是通过分解和恢复音频文件，从而减少文件的大小。
较低的频率成分（平稳部分）对于数据的损失不敏感，较高的频率成分（无规则部分）对损失敏感。
通过小波变换和数据剪裁，可以达到较好的压缩效果，保证音质的同时减小了文件的大小。
2、音频降噪在实际录制过程中，音频受到多种干扰，导致最终的音效不佳。
通过小波变换，可以将音频信号拆分成多个频率分量，根据每个频率分量的幅度和相位关系，选择需要的分量并进行重构，去除噪声的影响，从而提高音频品质。
一种基于小波变换和谱减法的改进的语音增强算法
一种基于小波变换和谱减法的改进的语音增强算法卢景;赵风海【摘要】谱减法是目前受到广泛研究的语音增强算法之一,但谱减法分辨率固定及存在音乐噪声残留的问题,限制了谱减法的应用推广.本文针对以上问题,利用小波变换的多分辨率特性及谱减法运算量小、处理速度快的特点,提出了一种基于小波变换和改进的Berouti谱减法的改进语音增强算法.实验结果表明,该算法在抑制噪声,增强语音信号的可懂度及鲁棒性方面优于传统的谱减法.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2018(042)012【总页数】6页(P8-12,69)【关键词】谱减法;小波变换;语音增强【作者】卢景;赵风海【作者单位】南开大学电子信息与光学工程学院,天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室,天津300350;南开大学电子信息与光学工程学院,天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室,天津300350【正文语种】中文【中图分类】TN912.3语音增强是语音信号处理领域的一个重要研究课题，语音增强对含噪语音的去噪结效果，直接关系着语音样本的可用性。
语音去噪的目的即获取纯净的语音信号。
近年来，语音信号处理在现实生活中得到了极大的应用，如语音识别、说话人识别及性别识别等技术用于帮助听力障碍者[1]。
无噪声的语音信号可有效的提高语音信号处理系统的性能。
语音增强技术主要分为单通道、双通道和多通道三类，其中谱减法是单通道语音增强技术中发展最早，应用最为广泛的一种算法[2]。
谱减法由于算法简单、运算量小等优点获得了广泛的研究及关注。
该算法的主要缺点即处理语音信号后，信号频谱内残留音乐噪声。
针对这一问题，人们从听觉掩蔽特性、噪声分类处理及多分辨率等多方面提出了改进方法[3]，这些改进算法在一定程度上减小了音乐噪声的残留率。
20世纪80年代后期新兴的小波分析理论，克服了谱减法分辨率固定的缺点，在多分辨率下观测信号。
在含噪语音信号中，信号能量大部分分布在低频段，但噪声信号能量大部分分布在高频段，利用小波分析的多分辨率及与人耳听觉特性相似的特点[4]，将多频率组成的语音信号分解成不同频段的子信号，分析高频信号的时间窗口小，时域分辨率高；低频信号的时间窗口大，频域分辨率高[5]。
Bd小波的滤波参数与小波变换快速算法
量系数与细节分量系数, 后者即为信号在该尺度下
n= 2～ m
的小波变换系数。
{k= n- 2～ 0 {hm [ k+ 1 ]= (hm [ k+ 1 ]+ hm [ k ]) 2; }
5 Bd 小波的选择
hm [ 0 ]= hm [ 0 ] 2;
选择任何小波须根据被分析信号的特点与要求
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[ kp ]; } T = - T; }
} B d 小波滤波参数的计算简单快速, 使用时只需 将这段程序编入小波变换程序, 然后输入选定的 m 和 p 值即可。
4 Bd 小波的快速变换算法
由于 B d 小波满足的频域方程与生成M RA 的
二尺度方程形式相同, 因此可采用相应的快速变换
算法, 如M a lla t 算法[8], 如同M a lla t 样条小波不考
g
0 m
p
(k )。这里
h
(k )
,
g
(k )
与H
(z ) , G
(z ) 的关系为
6 H (z ) = h (k ) z k
(9)
k ∈z
6 G (z ) = g (k ) z k
一种鲁棒性音素分段算法
一种鲁棒性音素分段算法
马建芬;李鸿燕;张雪英;王华奎
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2006(000)006
【摘要】基于小波变换的鲁棒性因素分段算法的基本思想是在运用传统的参数滤波方法进行音素分段之前首先将语音信号在小波域中进行滤波,提出对听觉感知有效的语音分量,然后用传统的参数滤波方法进行分段.参数滤波是以一个变化的参数对信号进行滤波,得到信号在不同频带中的分量,可以证明,若滤波参数以一定的规律变化,则这些滤波分量的一阶自相关表示了信号的相关结构.利用新方法进行分段并测试其鲁棒性,实验证明新方法分段效果好且鲁棒性强,是一种有效的音素分段算法.【总页数】3页(P44-45,48)
【作者】马建芬;李鸿燕;张雪英;王华奎
【作者单位】太原理工大学,计算机与软件学院,山西,太原,030024;太原理工大学,计算机与软件学院,山西,太原,030024;太原理工大学,计算机与软件学院,山西,太原,030024;太原理工大学,计算机与软件学院,山西,太原,030024
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.一种用于鲁棒性说话人确认的分段概率分布参数规整方法 [J], 解焱陆;刘青松;戴蓓缮;李辉
2.基于小波变换的音素分段算法 [J], 黄蓉;汤一彬;孙大飞;吴镇扬
3.基于小波变换和参数滤波的音素分段算法 [J], 马建芬;张雪英;王华奎
4.一种基于离散小波变换的音素分段算法 [J], 马建芬
5.一种基于小波参数滤波的音素分段算法 [J], 马建芬
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基于小波变换的语音信号消噪处理设计
基于小波变换的语音信号消噪处理设计【摘要】本文介绍了小波变换的特点，分析了在语音信号消噪过程中所碰到的具体问题，并主要研究了阈值消噪方法。
在阈值消噪方法中，对于小波阈值消噪个四个关键因素：小波基函数、分解层数、阈值函数、软硬阈值处理方法选取的难点问题进行了设计探索，并通过设计程序仿真出直观图像对比以及数据分析得到适合的阈值消噪设计方案。
【关键词】语音信号;小波函数;阈值消噪1.引言语音处理正确性的高低依赖于信号特征量的准确精度。
以往常用的消噪方式，如滤波器法、傅里叶变换法，有保留信号局部特性与减弱噪声两者之间的矛盾问题。
而信号和随机噪声在不同尺度上进行小波分解时，存在一些不同的传递特性和特征表现，其特性取得对信号分析是非常有用的，从而能有效地从混合信号中提取出有用信号，在信号消噪中表现出传统方法不具备的优点。
2.基于小波变换的去噪方法基于小波变换的语音增强方法的基本思想是：带噪语音信号经小波变换后分解为具有时频特性的小波系数，然后选择合适的阈值，经过阈值处理后消除背景噪声，最后再经过小波逆变换对得到的新小波系数进行重构来得到去噪的语音信号。
图1展示了小波去噪的原理及流程。
图1 小波变换去噪具体流程图小波变换语音消噪方法有三大类：模极大值法消噪需要利用复杂的交替投影法进行重构，会造成重构信号的偏差，并且算法复杂;去相关性消噪法容易将幅值较大的噪声系数判为有用信号的系数从而影响消噪效果，且每个点都要计算相关系数，计算复杂;然而小波阈值消噪法在很好的去除噪声信号保留有用信号的同时算法也比较简单。
基于以上原因，本文使用小波阈值消噪法进行消噪设计，并对其消噪结果进行仿真。
3.小波阈值消噪处理方法3.1 阈值消噪基本步骤（1）原始信号的小波分解。
选择合适的小波和小波分解的层数N，然后对信号s（i）进行N层小波分解，得到相应的小波系数。
（2）小波系数的消噪处理。
用阈值和阈值函数对小波系数进行处理。
（3）用处理过的小波系数重构信号。
基于小波变换的语音去噪算法研究
基于小波变换的语音去噪算法研究摘要:利用小波变换进行语音去噪与其它去噪方法相比,有着明显的优越性,得到了广泛应用。
基于小波变换的去噪方法主要有模极大值去噪法、阈值去噪法和相关去噪法。
用以上三种算法对一维语音信号进行去噪处理,通过MATLAB仿真,对比研究其各自的优缺点。
关键词:小波变换语音去噪仿真1、引言语音是人类信息交流与传播最为方便有效的媒介物,然而在实际的语音通信工程当中,不可避免的受到外界多种噪声的干扰,这些干扰破坏了语音信号的传输准确性,因此对于语音信号的去噪处理成为了人们研究的永恒话题。
传统的傅里叶变换去噪法并不能将有用信号的高频部分与噪声引起的高频干扰进行有效区分,在实际应用当中存在着较大的局限性。
然而近年来,小波去噪法凭借其在时域和频域的优良局部化性质,得到了人们的广泛关注。
随着人们对小波去噪算法的研究,基于小波去噪的方法也日趋丰富了。
在小波去噪算法当中,主要的方法可分为三种:模极大值去噪法、阈值去噪法和相关去噪法。
本文主要对小波去噪理论进行分析,并对基于小波去噪算法的以上三种去噪法进行研究,通过MATLAB软件进行仿真,根据去噪前后的信噪比对比,深入研究这三种算法在计算量、稳定性、去噪效果以及适用范围等方面各自的特点。
2、小波变换基本理论连续小波变换定义为:,函数内积为:（2.1）以上定义为的连续小波变换,简称CWT。
为小波变换系数。
连续小波变换一般只适用于理论分析推导,计算机一般采用数字处理模式,所以必须将连续小波离散化处理。
离散小波变换（DTW）是指对尺度因子和时间因子的离散化。
离散化的主要原因是:连续小波变换的系数是高度冗余的,要对其进行离散化,最大的消除和降低冗余性。
若对尺度因子按二进的方式离散化,就得到了二进小波和二进小波变换。
设小波函数的傅里叶变换为,若存在二常数,使得（2.2）称为二进母小波,式(2.3)为二进小波的稳定性条件。
对于任意整数j,二进小波函数为:（2.3）3、小波变换去噪方法一般情况下,对于一维信号的去噪流程如下图3-1所示:由以上图形可知,去噪成功的关键在于阈值的选取和采用什么准则去除属于噪声的小波系数,并增强属于信号的部分。
一种基于小波变换的语音信号去噪净化方法
一种基于小波变换的语音信号去噪净化方法
张飞
【期刊名称】《电子测量技术》
【年(卷),期】2009()6
【摘要】语音信号在传输之前快速有效的去噪净化,对于3G通信具有重要的现实
意义。
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,本文在分析小波变换原理和传统
软硬阈值法的基础上,建立了一种改进的阈值语音信号净化方法。
仿真实验结果表明,本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。
【总页数】4页(P68-71)
【关键词】小波变换;阈值法;语音;净化
【作者】张飞
【作者单位】南京铁道职业技术学院苏州校区
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.一种基于小波变换的图像去噪方法研究 [J], 李冬;柯秀文
2.一种基于曲率变分正则化的小波变换图像去噪方法 [J], 周先春;吴婷;石兰芳;陈
铭
3.一种改进的基于小波变换的相干斑去噪方法 [J], 余金澳;吴彦鸿
4.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒
5.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒
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基于小波变换的语音段起止端点检测算法
基于小波变换的语音段起止端点检测算法
董力;陈宏钦;马争鸣
【期刊名称】《中山大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(044)003
【摘要】提出一种基于小波变换的语音段起止端点检测算法.传统的语音段起止端点检测算法大都是在时域上根据能量累积的大小判别语音段和噪声段,这些算法只是适用于高信噪比的情况.对于低信噪比的情况,这些算法往往要借助平均过零率等辅助特征.这样做不但增加了算法的复杂度,而且也未必奏效.单音节或浊辅音汉字的平均过零率与噪声的平均过零率大致相当.根据小波变换的特性,针对主要由白色噪声组成的噪声背景,提出一种新的语音段起止端点检测算法.这种算法根据白色噪声在小波变换域各个子带的平均能量变化平缓的特点判别语音段和噪声段.实验结果表明,算法即使在低信噪比的情况下也能正确判别语音段和噪声段.
【总页数】3页(P116-118)
【作者】董力;陈宏钦;马争鸣
【作者单位】中山大学电子与通信工程系,广东,广州,510275;中山大学电子与通信工程系,广东,广州,510275;中山大学电子与通信工程系,广东,广州,510275
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于语谱图的语音端点检测算法 [J], 陈向民;张军;韦岗
2.一种语音段起止端点检测新方法 [J], 李祖鹏;姚佩阳
3.基于语音拖音段的端点检测算法研究 [J], 冯璐;陈威兵;吴宇
4.佤语语音语料端点检测算法 [J], 和丽华;江涛;潘文林;杨建香;解雪琴;王璐;余彩裙
5.基于小波变换和Teager能量算子浊音段提取 [J], 王义元;赵黎明
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文 章 编 号 １０ — ３ １ （０６ ２ — ０ ０ ０ 文献 标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３ － ２ ０ ）５ ０ ３ — ２ 中 图分 类 号 Ｔ ９ ２ Ｎ １
Ａ ｗ ｐ ｅ ｈ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ａ ｅｅ Ｎｅ Ｓ ｅ ｃ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｗ ｖ ｌｔ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｄ Ｐａ ａ ｔ ｉ ｌ ｒ ａ ｓｏ ｍ ｎ ｒ ｍｅ ｒｃ Ｆｉ ｅ ｔ
．
然 后 用参 数 滤 波 方 法进 行 分 段 。 数 滤 波 的 基 本 思想 是 以 一 个 变化 的参 数 对 信 号 进行 滤波 ， 到 信 号在 不 同频 带 中的 分 参 得
量 。可 以证 明 若 滤 波参 数 以一 定 的规 律 变化 ， 则这 些滤 波 分 量 的 一 阶 自相 关表 示 了信 号 的相 关 结 构 。实验 表 明对 上 述 经 小 波域 滤 波后 的频 率 分量 进 行 基 于 参 数 滤 波 的音 素 分 段 会 得 到 较 准 确 的 分段 效 果
在 高 频 处 频 率 分 辨 率 低 而在 低 频 处 分 辨 率 高 ， 种 特 性 十分 类 这 似 于 耳 蜗对 声 音 的 感 知ｌ ｌ ｌ 。
３ 语音 信号 的 小波域 滤波
将 语 音 信 号 进 行 小 波 变 换 。 次 为 ５ 小 波 函 数 选 为 二 次 阶 ． 样 条 小波 ， 后 由第 ２３ ４阶 小 波 系 数 重 建 信 号 ， 建 时 第 １ 然 、、 重 阶小 波 系数 置 为零 ， ｄ 即
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｓ ｅ ｃ ｉ ｎ ｌ ｐ ｏ ｅ ｓ ｇ，ｐ ｅ ｈ ｓ ｇ ｎ ａｉｎ， ｖ ｌｔ ｔａ ｓｏ ｍ ， ａ ａ ｔ ｃ ｆ ｔ ｒ ｇ ｙ ｒ ｓ ｐ ｅ ｈ ｓｇ ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｓ ｅ ｃ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｏ ｗａ ｅ ｅ ｒｎ ｆ ｒ ｐ ｒ ｍｅｒ ｌ ｉ ｉ ｉ ｅｎ
ｓｅｃ ｉ ａ ｉ ｗ ｖｌ ｏ ｉ．ｓｏｊｃ ｖ ｓｔ ａ ｓａｔｔｅ ｓ ｎｌｃｍ ｏｅ ｔ ｔａ ａｅｉ ｐ ｒ ｎ ｎ ｈａ ｎ ．ｈ ｎｗ ｐｅｈ ｓ ｎ ｌ ｎ ａｅ ｔｄｍａ Ｉ ｂｅｔ ｅｉ ｏ ｂｔ ｃ ｈ ｉ ａ ｏ ｐ ｎｎｓ ｈ ｔ ｒ ｍ ｏ ａ ｔ ｅｒ ｇ ｅ ｅ ｇ ｅ ｎｔ ｉ ｒ ｇ ｔ ｉ ｉ Ｔ
ｓａｉ ｎ ｒ ｓｇ ａ ｃ ｎ ｅ ｈ ｒ ｃ ｅ ｚ ｄ ｙ ｈ ｓ ｎ ｔ ｒ ｏ ｃ ｒａｎ ｕ ｐ ｔ ｔｔ ｔｃ ｒ ｍ ａ ｅ ｉ ｅ ｆ ｔ ｒ ａ ｋ Ｉ ｓ ｔｔ ａ ｙ ｉｎ ｌ ａ ｂ ｃ ａａ ｔ ｒ ｅ ｂ ｔ ｅ ｉ ａｕ ｅ ｆ ｅ ｉ ｏ ｔ ｕ ｓａｉ ｉｓ ｆｏ ｏ ｉ ｇ ｔ ｓ ｄ ｓｇ ｄ ｉ ｅ ｂ ｎ ． ｉ ｎ ｌ ｔ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｔ ｉ ｓ ， ｓ ｄ ｈ ｉ — ｅ ｕ ｎ ｙ ｒ ｐ ｒ ｆ ｔ ｅ ａ ｅｅ ｔａ ｓｏ ｍ． ａ ｅ ｎ ｈｓ ｒｐ ｒ ｗｅ ｉ ｔ ｒ ｔ ｅ ｆ ｔ ｗｅ ｔ ｙ ｔ ｅ ｔ ｒ ｕ ｍｅ ｆ ｑ ｅ ｃ ｐ ｏ ｅ ｔ ｏ ｈ ｗ ｖ ｌｔ ｒ ｎ ｆ ｒ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｉ ｒ ｙ ｐ ｏ ｅ ｙ， ｆ ｅ ｈ ｔ ｌ
１ 引 言
汉 语 中音 素是 不 能 再 分 割 的 语音 的最 小 单 位 ， 有 相 对 平 具 稳 的 时域 、 域 及 听 觉 特 性 。 对语 音 音 素 进 行 自动分 段 是 语 音 频 信 号 编码 与 识 别 的基 础 ， 着重 要 的意 义 。 编 码 而 言 ， 确 地 有 就 正 进 行 音素 分 段 将有 利于 语 音 参 数 的提 取 和码 率 压 缩 ； 识 别 而 就
ｐ ｖ ｄ ｉ ｕ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ａ ｅ ｌ ｒ ｇ ｔ ｅ ｒ ｗ ｓ ｅ ｃ ｉ ａ ｒｔ ｗ ａ ｅ ｒ ｃ ｕ ａｅ ｓ ｇ ｎ ｅ ｕ ｔ ｏ ｒ ｅ ｎ ｏ ｒ ｅ ｐ ｒ ｎ ｈ ｔ ｗｈ ｎ ｆ ｔｉ ｈ ａ ｐ ｅ ｈ ｓｇ ｌｆ ｓｌ ｅ ｃ ｎ ｇ ｔ ａ ｍｏ ｅ ａ ｃ ｒ ｔ ｅ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ｉ ｉ ｅｎ ｎ ｉ ｙ， ．
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马建芬 张 雪英 王华奎
（ 太原理 工 大学计 算机 与软 件 学院 ， 太原 ０ ０２ ） ３０４
Ｅ ｍａ ： ａ ａｆｎ ｙｕ ｏ — ｉ ｍ ｊ ｎｅ＠ｅｏ． ｍ ｌ ｉ ｅ 摘 要 论 文 首 先 分 析 了 小波 的 时 频 特 性 ， 于 该特 性 对 语 音 信 号 进 行 小波 域 滤 波 ， 出对 听 觉 感 知 有 效 的 频 率 分 量 基 提
Ｍ Ａ ｉ ｎ ｆｎ ＺＨＡＮＧ ｅ ｙｎ Ｗ ＡＮＧ ａ ｋ ｉ Ｊａ — ｅ Ｘｕ — ｉ ｇ Ｈｕ — ｕ
（ ｃｏ ｌｏ ｏ ｕｅ Ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｓｆ ａｅ Ｔ ｉｕ ｎ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ，ａ ｕ ｎ ０ ０ ２ ） Ｓｈ ｏ ｆＣ ｍｐ ｔ ｃｅ ｃ ｎ ｏ ｗ ｒ ， ａ ａ ｎｖ ｓ ｙ ｆＴ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｔ ｉ ａ ３ ０ ４ ｒ ｔ ｙ ｅ ｉ ｏ ｙ