基于小波变换的语音去噪.

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基于小波变换的语音增强-阙值去噪的研究

ｌＬＬ卜＿
小波阙值去噪方法中关键是如何进行小波系数估计。对了ｆ）（连续作几次小波分解之ｋ后，由于空间分布不均匀，原始信号ｓ）对应（所ｋ的各尺度上小波系数，在某些特定的位置有较大的值，这些点对应于原始信号ｓ）（的奇异ｋ位置和重要信息，而其他大部分位置的ｗ时值较小；对于白噪声ｎｋ，（）它所对应的小波系数ｗ在每一尺度上分布是均匀的，并随着尺度的增加ｗｎ系数的幅值有所减小。因此，通常的去噪的办法是寻找一个合适的作为阙值，把低于的小波系数（主要由噪声引起）为零，设面对高于的小波系数（主要由信号引起）则予以保，留或进行收缩，从而得到估计小波系数它可理解为基本上是由信号ｓ）（引起的，ｋ然后对进行重构，就可重构原始信号。小波阙值的去噪方法中，步骤ａＣ和分别是小波分解与重构过程，已有现成的算法，因此，该方法的核心是步骤ｂ，即小波系数的估计，或称阙值处理。１．２小波阙值去噪的相关问题
ｆ
＝
，
ｌｊ一ｇ ’ 一），ｊＷｓ（ｎ ’ ‰ ｛０，ｊ，ｙ（）噪效果。Ｉ＜－３１２２其它４结论
ｌ１．一＋一
软、硬阈值方法，运用新阈值函数的方法不仅能较好地反映原始信号的概貌，而且有良去好的
Ｉ
其中
１ｅｐ２，／）＋ｘ（ｗ
图２在ｈｌ是＝，
＇ｈ３，／情况下的新阈值函数。／＝２新阙值函数的分析－２

小波分析的语音信号噪声消除方法

小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。

在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。

下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。

一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。

1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。

近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。

1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。

这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。

1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。

1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。

常见的选择方法有软阈值和硬阈值。

1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。

这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。

1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。

这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。

二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。

在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。

2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。

2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。

2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。

2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。

三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。

小波变换语音消噪(改进阈值)

改进阈值函数进行语音信号消噪，但是在程序运行过程中频频报错。

本人经验不足调试不出，希望求得各位指导改进函数表达式附图clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmse(x1,y')%求得信噪比均方误差figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];y1=waverec(c2,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmse(x1,y1')%求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));else (abs(a)<b)gd=0;endfunction [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);QQ截图20130516175535.png(11.18 KB, 下载次数: 0)改进函数表达式本帖最后由罗志雄于 2013-5-16 21:58 编辑function [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);修改后程序清单如下：clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道x1=x1-mean(x1);t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmsel(x1',y)%求得信噪比均方误差snr1=SNR_singlech(x1',y)figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a.*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));elsegd=zeros(size(a));endy1=waverec(c1,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmsel(x1',y1) %求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);小波去噪软阈值和硬阈值的matlab仿真程序硬阈值、软阈值这里有一段不知道有用没%设置信噪比和随机种子值snr=4;init=2055615866;%产生原始信号sref和高斯白噪声污染的信号s[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr=1;%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];s3=waverec(c2,l,'db1');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];s4=waverec(c3,l,'db1');%对上述信号进行图示subplot(5,1,1);plot(sref);title('参考信号');subplot(5,1,2);plot(s);title('染噪信号');subplot(5,1,3);plot(s3);title('硬阈值处理');subplot(5,1,4);plot(s4);title('软阈值处理');matlab小波除噪，为何硬阈值和软阈值除躁信噪比一样了？load leleccum;index=1:1024;f1=leleccum(index); % 产生含噪信号init=2055615866;randn('seed',init);f2=f1+18*randn(size(x));snr=SNR_singlech(f1,f2) %信噪比subplot(2,2,1);plot(f1);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,2);plot(f2);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); %用db5小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(f2,3,'db6');a3=appcoef(c,l,'db6',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);sigma=wnoisest(c,l,1);thr=wbmpen(c,l,sigma,2);%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];f3=waverec(c2,l,'db6');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];f4=waverec(c3,l,'db6');%对上述信号进行图示subplot(2,2,3);plot(f3);title('硬阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,4);plot(f4);title('软阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); snr=SNR_singlech(f1,f3)snr=SNR_singlech(f1,f4)信噪比函数SNR_singlech(I,In)function snr=SNR_singlech(I,In)% 计算信噪比函数% I：riginal signal% In:noisy signal(ie. original signal + noise signal)snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal powerPn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);小波去噪程序Matlab小波去噪（默认，强制，给定三种情况）%% 利用小波分析对监测采集的信号进行去噪处理，恢复原始信号%小波分析进行去噪有3中方法：%1、默认阈值去噪处理。

基于正交小波包分解的语音去噪增强

ａｃｒｉｇｔ盯ｒｌ．Ｆｎｌｃｏｄｎｏ３ｕｅｉａｌｙ．ｔｅｄ — ｏｓｎｎａｃｄｓｅｃｅｒｂａｎｄｖａｔｅｉｖｒｅｗｖｌｔｐｃｅｈｅｎｉａｄｅｈｎｅｐｅｈｓｗｅｅｏｔｉｅｉｈｎｅａｅｅａｋｔｅｓｔｎｆｒｒｓｍ．ＢｓｄＯｌａｏａｅｉＭＡＡＢ，ｆｒｔｅｓｅｃｉｎｔｏｓｓｄｎｉｄａｄｅａｃｄＴＬｏｈｐｅｈｓａｗｉｎｉｅｗａｅｏｓｎｎｎｅ．Ｔｅｅｐｒｎｓｓｏｇｌｈｅｈｈｘｅｍｅｔｈｗ
３８・— ８－・ —
用动态阈值对小波系数进行噪声抑制，而可以有效地去除从
噪声，强语音。增
系数主要由语音信号控制。因此设置一个合适的阈值，仅利用超过阈值的那些显著的小波系数来重构语音信号，可较就
好地去除噪声。
一
２小波包阈值增强新算法
ｌ引言
噪声不仅影响语音可懂度和清晰度，且造成人耳听觉而
取阈值是小波包增强算法的关键。早期的文献通常局限于
不变阈值，Ｄｎｂ和Ｊｈｓｎ如ｏｏｏｏｎｔｅ提出的非线性小波变换阈ｏ
疲劳。语音增强的目的就是为了抑制背景噪声，改善语音质量，同时提高语音的可懂度和清晰度 … 。一般来说，语音增
强方法分为２大类：时域方法（子空间法）频域方法（如和如

小波变换去噪原理

小波变换去噪原理在信号处理中，噪声是不可避免的。

它可以是由于传感器本身的限制、电磁干扰、环境噪声等原因引入的。

对于需要精确分析的信号，噪声的存在会严重影响信号的质量和可靠性。

因此，去除噪声是信号处理的重要任务之一。

小波变换去噪是一种基于频域分析的方法。

它通过分析信号在不同频率上的能量分布，将信号分解成多个频率段的小波系数。

不同频率段的小波系数对应不同频率的信号成分。

根据信号的时频特性，我们可以对小波系数进行阈值处理，将低能量的小波系数置零，从而抑制噪声。

然后，将处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。

小波变换去噪的原理可以用以下几个步骤来描述：1. 小波分解：将原始信号通过小波变换分解成不同频率的小波系数。

小波系数表示了信号在不同频率上的能量分布情况。

常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等。

2. 阈值处理：对小波系数进行阈值处理。

阈值处理的目的是将低能量的小波系数置零，从而抑制噪声。

常用的阈值处理方法有硬阈值和软阈值。

硬阈值将小于阈值的系数置零，而软阈值则对小于阈值的系数进行衰减。

3. 逆变换：将处理后的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。

反变换过程是将小波系数与小波基函数进行线性组合，恢复原始信号。

小波变换去噪具有以下几个优点：1. 时频局部性：小波变换具有时频局部性，可以在时域和频域上同时进行分析。

这使得小波变换去噪可以更加准确地抑制噪声，保留信号的时频特性。

2. 多分辨率分析：小波变换可以将信号分解成不同频率的小波系数，从而实现对信号的多分辨率分析。

这使得小波变换去噪可以对不同频率的噪声进行不同程度的抑制，提高去噪效果。

3. 适应性阈值：小波变换去噪可以根据信号的能量特性自适应地选择阈值。

这使得小波变换去噪可以更好地适应不同信号的噪声特性，提高去噪效果。

小波变换去噪在信号处理中有广泛的应用。

例如，在语音信号处理中，小波变换去噪可以用于语音增强、音频降噪等方面。

小波去噪原理

小波去噪原理
小波去噪是一种信号处理方法，它利用小波变换将信号分解成不同尺度的频段，然后通过去除噪声信号的方式来实现信号的去噪。

小波去噪原理的核心是利用小波变换的多尺度分析特性，将信号分解成不同频段的细节信息和大致趋势，然后根据信号的特点来选择合适的阈值进行去噪处理。

在实际应用中，小波去噪可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量和可
靠性。

它被广泛应用于图像处理、音频处理、生物医学信号处理等领域，取得了显著的效果。

小波去噪的原理可以简单概括为以下几个步骤：
1. 小波变换，首先对原始信号进行小波变换，将信号分解成不同尺度的频段。

2. 阈值处理，根据信号的特点和噪声的性质，选择合适的阈值对小波系数进行
处理，将噪声信号抑制或者滤除。

3. 逆小波变换，将经过阈值处理的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。

小波去噪的原理在实际应用中有一些注意事项：
1. 选择合适的小波基，不同的小波基对信号的分解和重构有不同的效果，需要
根据具体的应用场景选择合适的小波基。

2. 阈值选取，阈值的选取对去噪效果有很大的影响，需要根据信号的特点和噪
声的性质进行合理选择。

3. 多尺度分析，小波变换可以实现多尺度分析，可以根据信号的特点选择合适
的尺度进行分解，以提高去噪效果。

小波去噪原理的核心思想是利用小波变换将信号分解成不同尺度的频段，然后
根据信号的特点选择合适的阈值进行去噪处理。

它在实际应用中取得了显著的效果，成为信号处理领域中重要的去噪方法之一。

基于小波变换在语音信号处理中的研究

科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008NO .27SC I ENCE &TECH NO LOG Y I NFOR M A TI O N 学术论坛在过去,我们曾用短时傅立叶变换(SFFT )在频域内对语音信号进行分析去噪,但它有一定的局限性。

小波变换是传统傅立叶变换的继承和发展。

由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用逐渐精细的时域或空域步长,可以聚焦分析对象的任意细节,因此特别适合于非平稳信源的处理,已经成为应用于语音信号处理的一种新手段。

1语音信号去噪问题描述由于语音信号可以被分为浊音段和清音段两部分,而这两部分又有很大区别;浊音呈现出准周期性,其周期为该段的基因周期,且含有较多的低频成分。

清音的信号波形类似于白噪声,与浊音相比,频率较高且无周期性。

若语音中参入了含高频成分的噪声,对浊音和清音段应采用不同的阈值方案,才能获得最佳的去噪效果。

因此,在阈值处理之前,必须把清音段识别分割处理,然后对浊音和清音段应采用不同的阈值处理方法。

阈值去噪的原理就是将小波变换后的小波系数低于阈值的部分置零,从而去除噪声,从原则上讲,阈值去噪时希望尽可能地将噪声对应的小波系数都置零,同时尽量保留信号对应的小波系数,其中最关键的问题就是如何有效的选定合适的阈值。

下来我们就来研究一下几种阈值选取规则。

2阈值的选取规则①通用阈值(s qt w ol og 规则)设含噪信号f (t )在尺度1—j (1<j <J )上通过小波分解的到的小波系数的个数综合为n,J 为二进尺度参数,噪声的标准偏差为s ,则通用阈值为:(1)该方法的原理依据是N 个具有独立分布的标准高斯变量中的最大值小于t 1的概率随着N 的增大而趋于1。

若被测信号含有独立同分布的噪声,经小波变换后,其噪声的小波变换系数也是独立同分布的。

如果具有独立同分布的噪声经小波分解后,它的系数序列长度很大,则根据上述理论可知:该小波系数中小于最大值t 1的概率接近1,即存在一个阈值使得该序列的所有小波系数都小于它。

基于小波语谱图分析的语音去噪技术

１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ２．ＣｉｓｃｏＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｉｇｎＳｔｕｄｉｅｓ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
基于小波语谱图分析的语音去噪技术
郑党，鲍鸿 ’，张晶
ＺＨＥＮＧＤａｎｇ，ＢＡＯＨｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＪｉｎｇ
１．广东工业大学自动化学院，广州５１０００６２．广东外语外贸大学思科信息学院，广州５１０００６
基金项目：广东省科技计划项目（Ｎｏ．２０１３Ｂ０４０４０１０１５）。作者简介：郑党（１９８８一），男，硕士研究生，主要研究方向为语音声纹识别，Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｄ２０１３＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ；鲍鸿（１９６２一），女，教授，主
要研究方向为智能控制理论及应用技术与信息融合；张晶（１９７７一），女，副教授，主要研究方向为语音识别。收稿日期：２０１４－０２—２５修回日期：２０１４－０３—２５文章编号：１００２．８３３１（２０１６）０４—００９４—０５ＣＮＫＩ网络优先出版：２０１４—０６—２４，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｏｉ／１０．３７７８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２·８３３１．１４０２—０２９不断的
宽带噪声，而且噪声对不同频率段的影响有所不同。经典的去噪方法主要包括：基于功率谱相减的减谱法，基于最小均方误差准则的维纳滤波法，自适应噪声抵消法等。以上方法对部分噪声有一定的抑制作用，但都没有很好地认识噪声对不同频段的影响。小波变换是信号分析的有利工具，多尺度的离散小波变换可将信号变换到不同频率段，并在各频率段下对信号进行去噪处理，因此，小波分解对噪声的分析比其他经典算法，在理论上来说更加准确。然而，小波分析中，阈值的选取却是个难点。。为此研究者们陆续提出离散小波包分解法

不同小波基函数下的语音去噪研究

不同小波基函数下的语音去噪研究史荣珍;王怀登;袁杰【摘要】为了分析语音去噪的效果，首先介绍了小波变换和分解的相关理论知识，然后对Daubechies小波、Symmlets小波、Coiflets小波和Haar小波特性做了比较分析。

最后选取一段添加了高斯白噪声的实际语音信号，选取heursure启发式阈值，利用Matlab软件分别对各种小波基下的去噪效果进行仿真实验。

并通过计算去噪前后的信噪比（SNR）和最小均方差（MSE）的值，分析比较各种小波基函数的去噪效果，并得出最优小波基函数。

%In order to analyze the effectof speech de-noising,the relevant theoretical knowledge of the wavelet transform and decomposition are introduced,and then the features of Daubechies wavelet,Symmlets wavelet,Coiflets wavelet and Haar wavelet are compared and analyzed. A section of real speech signals added with Gaussian white noise is chosen,and the simula-tion experiment of the denoising effect in different wavelet basis is conducted in Matlab with heursure threshold. Through calcu-lating the signal to noise ratio(SNR)and minimum mean square error(MSE)before and after denoising,and the performance of various wavelet basis functions are analyzed and compared,and the optimal wavelet function is obtained.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】3页(P49-51)【关键词】小波分析;去噪;阈值函数;信噪比;最小均方误差【作者】史荣珍;王怀登;袁杰【作者单位】南京大学金陵学院信息科学与工程学院，江苏南京 210089;南京大学金陵学院信息科学与工程学院，江苏南京 210089;南京大学电子科学与工程学院，江苏南京 210093【正文语种】中文【中图分类】TN912.3-34;TP391.9传统信号去噪方法是将含噪声的信号进行傅里叶变换后，通过滤波器进行滤波以达到去噪的目的。

Python小波变换去噪

Python⼩波变换去噪⼀.⼩波去噪的原理信号产⽣的⼩波系数含有信号的重要信息，将信号经⼩波分解后⼩波系数较⼤，噪声的⼩波系数较⼩，并且噪声的⼩波系数要⼩于信号的⼩波系数，通过选取⼀个合适的阀值，⼤于阀值的⼩波系数被认为是有信号产⽣的，应予以保留，⼩于阀值的则认为是噪声产⽣的，置为零从⽽达到去噪的⽬的。

⼩波阀值去噪的基本问题包括三个⽅⾯：⼩波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。

(1) ⼩波基的选择：通常我们希望所选取的⼩波满⾜以下条件：正交性、⾼消失矩、紧⽀性、对称性或反对称性。

但事实上具有上述性质的⼩波是不可能存在的，因为⼩波是对称或反对称的只有Haar⼩波，并且⾼消失矩与紧⽀性是⼀对⽭盾，所以在应⽤的时候⼀般选取具有紧⽀的⼩波以及根据信号的特征来选取较为合适的⼩波。

(2) 阀值的选择：直接影响去噪效果的⼀个重要因素就是阀值的选取，不同的阀值选取将有不同的去噪效果。

⽬前主要有通⽤阀值（VisuShrink）、SureShrink阀值、Minimax阀值、BayesShrink阀值等。

(3) 阀值函数的选择：阀值函数是修正⼩波系数的规则，不同的反之函数体现了不同的处理⼩波系数的策略。

最常⽤的阀值函数有两种：⼀种是硬阀值函数，另⼀种是软阀值函数。

还有⼀种介于软、硬阀值函数之间的Garrote函数。

另外，对于去噪效果好坏的评价，常⽤信号的信噪⽐（SNR）与估计信号同原始信号的均⽅根误差（RMSE）来判断。

⼆，在python中使⽤⼩波分析进⾏阈值去噪声,使⽤pywt.threshold函数#coding=gbk#使⽤⼩波分析进⾏阈值去噪声,使⽤pywt.thresholdimport pywtimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport mathdata = np.linspace(1, 10, 10)print(data)# [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]# pywt.threshold(data, value, mode, substitute) mode 模式有4种，soft, hard, greater, less; substitute是替换值可以点进函数⾥看,data/np.abs(data) * np.maximum(np.abs(data) - value, 0)data_soft = pywt.threshold(data=data, value=6, mode='soft', substitute=12)print(data_soft)# [12. 12. 12. 12. 12. 0. 1. 2. 3. 4.] 将⼩于6 的值设置为12，⼤于等于6 的值全部减去6data_hard = pywt.threshold(data=data, value=6, mode='hard', substitute=12)print(data_hard)# [12. 12. 12. 12. 12. 6. 7. 8. 9. 10.] 将⼩于6 的值设置为12，其余的值不变data_greater = pywt.threshold(data, 6, 'greater', 12)print(data_greater)# [12. 12. 12. 12. 12. 6. 7. 8. 9. 10.] 将⼩于6 的值设置为12，⼤于等于阈值的值不变化data_less = pywt.threshold(data, 6, 'less', 12)print(data_less)# [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 12. 12. 12. 12.] 将⼤于6 的值设置为12，⼩于等于阈值的值不变三，在python中使⽤ecg⼼电信号进⾏⼩波去噪实验#-*-coding:utf-8-*-import matplotlib.pyplot as pltimport pywtimport mathimport numpy as np#get Dataecg=pywt.data.ecg() #⽣成⼼电信号index=[]data=[]coffs=[]for i in range(len(ecg)-1):X=float(i)Y=float(ecg[i])index.append(X)data.append(Y)#create wavelet object and define parametersw=pywt.Wavelet('db8')#选⽤Daubechies8⼩波maxlev=pywt.dwt_max_level(len(data),w.dec_len)print("maximum level is"+str(maxlev))threshold=0 #Threshold for filtering#Decompose into wavelet components,to the level selected:coffs=pywt.wavedec(data,'db8',level=maxlev) #将信号进⾏⼩波分解for i in range(1,len(coffs)):coffs[i]=pywt.threshold(coffs[i],threshold*max(coeffs[i]))datarec=pywt.waverec(coffs,'db8')#将信号进⾏⼩波重构mintime=0maxtime=mintime+len(data)print(mintime,maxtime)plt.figure()plt.subplot(3,1,1)plt.plot(index[mintime:maxtime], data[mintime:maxtime])plt.xlabel('time (s)')plt.ylabel('microvolts (uV)')plt.title("Raw signal")plt.subplot(3, 1, 2)plt.plot(index[mintime:maxtime], datarec[mintime:maxtime])plt.xlabel('time (s)')plt.ylabel('microvolts (uV)')plt.title("De-noised signal using wavelet techniques")plt.subplot(3, 1, 3)plt.plot(index[mintime:maxtime],data[mintime:maxtime]-datarec[mintime:maxtime]) plt.xlabel('time (s)')plt.ylabel('error (uV)')plt.tight_layout()plt.show()。

基于小波变换的语音信号去噪技术研究

基于小波变换的语音信号去噪技术研究语音信号作为一种重要的信息载体，在日常生活和工业生产中广泛应用。

随着社会的不断发展和科技的不断进步，对语音信号的要求也越来越高。

但是，在实际应用中，语音信号往往受到各种噪声的干扰，严重影响了信号质量和准确性。

因此，去除语音信号中的噪声，成为了语音处理领域中一个重要的研究方向。

小波变换是一种非常有效的信号分析工具，广泛应用于图像处理、信号处理等领域。

在语音信号去噪方面，小波变换也被用来分析和处理语音信号。

本文将介绍基于小波变换的语音信号去噪技术的研究进展以及相关问题。

一、小波变换小波变换是一种多尺度分析工具，通过将信号分解成不同尺度的子信号，可以对信号进行深入分析和处理。

小波变换的本质是将信号转换到小波域，从而更好地分析和处理信号。

小波变换可以分为离散小波变换和连续小波变换两种。

离散小波变换是将信号离散化后进行变换，适用于数字信号处理。

而连续小波变换是将信号在连续时间域上进行变换，适用于模拟信号处理。

二、语音信号去噪技术传统的语音信号去噪技术有很多，比如基于差分算法的去噪技术、基于局部统计量的去噪技术、基于频域滤波的去噪技术等。

这些方法具有一定的效果，但是在某些情况下效果并不理想，比如噪声比较强、语音信号频率较低等情况下。

基于小波变换的语音信号去噪技术是一种新兴的技术，具有很好的效果。

该技术通过将语音信号分解到小波域中，利用小波系数之间的相关性处理噪声，然后将处理后的信号反变换回到时域中。

三、基于小波变换的语音信号去噪技术的研究在基于小波变换的语音信号去噪技术方面，目前研究较多的是基于软阈值方法的去噪技术和基于最小均方误差方法的去噪技术。

1. 基于软阈值方法的去噪技术基于软阈值方法的去噪技术是一种比较简单的处理方法，其基本思想是对小波系数进行处理，将小于一定阈值的系数置为零，大于一定阈值的系数保持不变。

这种方法可以有效地去除高频噪声，但对于内部噪声的处理效果较差。

小波变换对音频信号去噪效果的评估方法

小波变换对音频信号去噪效果的评估方法小波变换是一种常用的信号处理技术，可以在时频域上对信号进行分析和处理。

在音频信号处理中，去除噪音是一个重要的任务，而小波变换可以有效地实现音频信号的去噪。

本文将介绍小波变换在音频信号去噪中的应用，并提出一种评估方法来评估其效果。

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，它能够将信号分解成不同频率的小波分量。

与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特征。

在音频信号去噪中，小波变换可以将噪音和信号分离开来，从而实现去噪的目的。

然而，仅仅使用小波变换并不能完全消除音频信号中的噪音。

因此，我们需要一种评估方法来评估小波变换对音频信号去噪的效果。

常见的评估方法有两种：主观评估和客观评估。

主观评估是通过人工听觉来评估音频信号去噪的效果。

这种评估方法直观、直接，但是受到个人主观因素的影响较大。

为了减少主观因素的影响，可以采用多位听者的意见进行综合评估。

主观评估的结果可以用来评估不同的去噪算法在人耳感知上的差异。

客观评估是通过一些客观指标来评估音频信号去噪的效果。

常用的客观指标有信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）等。

信噪比是衡量信号和噪音之间的比例关系，可以用来评估去噪效果的好坏。

均方根误差是衡量去噪后信号与原始信号之间的差异，可以用来评估去噪算法的准确性。

除了主观评估和客观评估，还可以使用一些其他的评估方法来评估小波变换对音频信号去噪的效果。

例如，可以使用频谱图来比较去噪前后的频谱分布情况，如果去噪后的频谱更加平滑，说明去噪效果较好。

另外，还可以使用时域波形图来比较去噪前后的波形形状，如果去噪后的波形更加平稳，说明去噪效果较好。

综上所述，小波变换是一种有效的音频信号去噪方法。

在评估其效果时，可以采用主观评估、客观评估以及其他一些评估方法。

不同的评估方法可以从不同的角度评估去噪效果，综合考虑可以得出更准确的评估结果。

小波域阈值语音去噪的几点改进

ｄｎｉｉｇｌｏｉｍｕｉｇｈｅｈｌｂｓｄａｅｅｉｗｖｌｔｏｉｍｅｈｄｓｒｐｓｄｅｏｓｎａｇｒｈｔｓｎｔｒｓｏｄ－ａｅｗｖｌｔｎａｅｅｄｍａｎｔｏｉｐｏｏｅ．Ｄｉｅｅｔｒｃｓｉｇｆｒｎｐｏｅｓｎｆ
应调整阈值大小。仿真结果表明改进的算法可实现更
好的去噪效果。
２小波去噪原理
【ｓｒｃ】Ａｃｒｉｇｔｔｅｄｆｅｃｓｂｔｅｎｎｉ，ｓｎｎｓａｄｓｒｓｉｔｅｎｉｐｅｈｄｅｐｅｈＡｂｔｔｃｏｄｎｏｈｉｅｎｅｅｗｅｏｅｏａｔｎｕｄｎｈｏｓｓｅｃ，ａｍｏｉｄｓｅｃａｆｒｓｙｉｆ
用的软阈值函数对清音和浊音进行不同的闻值处理，对于噪声，其对应的小波系数全部置零。该方法在很大程而将度上抑制了噪声，减少了语音段清音的损失，高了信噪比。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。又提
（ｃｏｌｏｌｃｒｎｃＥｎｉｅｒｇＵｎｖｒｉｆＥｅｔｎｃｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏｈｎ，Ｃｅｇｕ６１０４，ＣｉａＳｈｏｆＥｅｔｏｉｇｎｅｉ，ｉｅｓｔｏｌｃｒｉｎｙｏＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｆＣｉａｈｎｄ０５ｈｎ）
１引言
在许多领域特别是通信领域，由于语音信号中不

基于小波变换的列车广播声压自适应调整算法

ｏｅｗｖｌｔｒｎｆｍａｄｔｅｒｑｅｃｎｌｉｆｒｈａｋｒｕｄｎｉｎＶｏｅｆｍｔｅｓｂｅｔｅａｒｌｆｈａｅａｓｒｎｍ —ｆｕｎｙａａｓｅｂｃｇｏｎｏｓａｄａＳＭｍｄｌｒｕｊｃｖｕａｔｅｔｏｉｅｙｓｔｏｅｏｈｉ
的广播声压级，列车环境下达到了良好的语音去噪效果。在
【关键词】小波变换；列车广播；语音噪声；自适应
【中图分类号】Ｔ９１７Ｎ１．２
【文献标识码】Ａ
ＺＨＡＮＧＪａ，ＤＧｈｙｎｉｎＥＮＺｉｏｇ
数字信号处理
回６面６ ห้องสมุดไป่ตู้ 回国０ ⑨＠ｓ６＠ｓ∞
文章编号：０２８８（０２０ — ０５０１０－６４２１）５０８— ４
基于小波变换的列车广播声压
・用术实技・
自适应调整算法水
张健邓志勇，
【ｂｔａｔＡｓｃ】Ｗｉｅｄｖｌｍｎｆｒｎｐｒｎ，ｈｅｕｅｎｒｔｅｓｕｄｑａｔｏｔｅｂｏｄａｔｇｉｔｉｂ— ｒｔｔｅｅｐｅｔａｓｏｔｇｔｅｒｑｉｍｅｔｏｏｎｕｌｙｆｈｒａｃｓｎｒｎｅｈｈｏｏｔｉｒｆｈｉｉｎａ
ｃｍｅｒｎｏｅｓｐｈｓｉａｅＩｓｄｉｃｔｔｒｖｈｅｖｉｅｏｒａｃｓｉｒｍｈａｋｒｕｏｉｅ．ｄｅｔｈｅｏｓｍｏｅａｄｍｒｏｉｔｃｔｄ．ｔｉｍｕｌｏｄｅｉｅｔｏｃｆｂｏｄａｔｎｇｆｏｔｅｂｃｇｏｎｄｎｓｕｏｔｎｏｓｏｉｅｃｍｂｉｄｗｉｈｔｌｏｃａｃｌｎｉｅｆｏｔｒｉｎｈｏｃｒｔｅｐｓｅｇｒｎｅｔｈｅｆｏｒｍｅｈｎｉａｏｓｒｍｈｅｔａｎａｄｔｅｖｉｅｆｏｍｈａｓｎｅｓ，ｏｃｃｕｓｉａｈｒｃｆｗｈｉｈａｏｔｃｌｃａａ — ｔｒｓｉｓａｅｓｍｉａｏｔｅｏｅｆｏｔｏｄｃｓｉｇｈｕｅｉｔｃｒｉｌｒｔｈｎｒｍｈｅｂｒａａｔｎ．Ｔｓ，ａｓｌｅｆ—ａｐｉｅａｇｒｔｍｓｄｏａｅｅｒｎｆｒａｃｒｉｄａｔｖｌｏｉｈｂａｅｎＷｖｌｔｔａｓｏｍｃｏｄｎｇｔｈｅｈｏｔｕｍａｕｔｒｈａａｅｉｔｃｏｒｓｕｄｐｒｓｕｒｅｅｆｔｅｔａｎｂｏｄｃｓｉｓｉｔｏｕｅｎｔｉｐｒｎａｄｉｙｃｒｃｔｒｓｉｓ，ｆｏｎｅｓｅｌｖｌｏｈｒｉｒａａｔｉｎｒｄｃｄｉｈｓｐａｅ．Ｂｙｍｅｎｏｎｇａｓ

基于小波分析的阈值语音信号去噪研究

到函数（）ｆ：
．
样，也是一种积分变换，
（，）ａ占为小波变换系数。由于
小波具有尺度ａ和平移ｂ两个参数因子，以函数经过所小波变换后，将一个时间函数投影到二维的时间一尺度相平面上，有利于提取信号函数的某些本质特征１７１。小波阈值去噪方法的原理就是对小波分解后的
小波，即小区域的波，一种长度有限、是平均值为零的特殊波形。小波函数的定义为：（为一平方可积函数，设ｆ）即（）ｆ∈瑚，其傅立叶变换为（，（满足条件：）当）
Ｉ，）（ｄ＝，＞（ｒｔ＜’ ｒ） ★
关键词：音信号去噪；阈值函数；小波分析语
０引言
语音去噪是解决噪声污染的一种有效的方法，目的是从带有噪声的语音信号当中提取尽可能纯净的原始语音信号。小波分析作为传统的傅立叶变换的继
＝
专［（））４［ａ击（曲（，等ｂ）
更加平滑，更符合随机信号的自然过渡，同时还可以通过调整值的大小可以更好地保留信号的局部特征。
２采用阈值函数的语音信号的去噪
基于小波变换，首先对被噪声污染的语音信号进行小波变换，得到带有噪声的小波系数；然后设定一个阈值作为门限对小波系数进行处理．仅让那些显著的小波系数用于小波变换来重构语音信号。噪声在信号中一般表现出的是高频性质。一个一维离散的信号，它的高频部分影响的是小波分解的高频的第一层，低频部分影响的是小波分解的最深层及低频层。假设含噪语音信号为：

基于维纳–小波分析的语音去噪新方法

基于维纳–小波分析的语音去噪新方法郑永敏;鲍鸿;张晶【摘要】小波分析具备多分辨性、低熵性和灵活选择基底的特性, 是目前较常用的语音去噪技术之一. 但是由于在小波分析去噪中需要设定合适的阈值消除含有噪声信号的小波系数, 这会过滤部分有用的语音信号, 降低去噪后的语音质量. 为了解决这个问题, 提出了一种将维纳滤波和小波分析进行结合的去噪新方法. 该方法根据维纳滤波具备最小均方误差的特点, 可以先过滤掉大部分噪声信号, 再进行小波分析二次去噪. 仿真实验结果表明, 该新方法较小波分析去噪在信噪比和整体质量方面得到较大提升.%Denoising in wavelet analysis sets the threshold to eliminate the wavelet coefficients of the noise, which filters some useful speech signals and reduces voice quality. In order to resolve the problem, a new speech denoising method based on Wiener filter and wavelet analysis is proposed. According to the characteristic of the least mean square error of the Wiener filter, the method filters out most of the noise signal, and then denoises it by the wavelet analysis. Experiments is carried out in simulation, and the results reveal that the method is more improved than wavelet analysis in terms of signal-to-noise ratio (SNR) and speech quality.【期刊名称】《广东工业大学学报》【年(卷),期】2017(034)005【总页数】4页(P52-55)【关键词】维纳滤波;小波分析;阈值函数;去噪【作者】郑永敏;鲍鸿;张晶【作者单位】广东工业大学自动化学院, 广东广州 510006;广东工业大学自动化学院, 广东广州 510006;广东外语外贸大学信息科学技术学院, 广东广州 510420【正文语种】中文【中图分类】TN912.35Abstract:Denoising in wavelet analysis sets the threshold to eliminate the wavelet coefficients of the noise, which filters some useful speech signals and reduces voice quality. In order to resolve the problem, a new speech denoising method based on Wiener filter and wavelet analysis is proposed. According to the characteristic of the least mean square error of the Wiener filter, the method filters out most of the noise signal, and then denoises it by the wavelet analysis. Experiments is carried out in simulation, and the results reveal that the method is more improved than wavelet analysis in terms of signal-to-noise ratio (SNR) and speech quality.Key words:Wiener filtering; wavelet analysis; threshold function; denoising 小波分析是由外国学者MEYER Y、MALLAT S及DAUBECHIES I等人自1986年以来的研究而快速发展的一门新学科[1]，目前广泛运用在图像信号去噪、语音信号去噪、数字水印技术和机械故障检测等领域. 小波分析在频域分析和时域分析两方面都拥有较好的局部化功能，能够在不同尺度分辨率上进行信号分解，尤其是针对噪声语音这种短时平稳信号进行分解. 目前使用小波分析法进行语音去噪最为广泛，但是小波分解对噪声语音信号进行处理时，需要将信号分解成高频系数和低频系数两部分，有用信号主要保存在低频系数中，噪声信号和少量的有用信号保存在高频系数中，为保证过滤噪声信号，通常设定阈值较大，这也过滤掉部分有用信号，导致去噪后的语音质量较差，甚至出现失真. 为了防止去噪过程中有用信号的丢失，本文将采用维纳滤波法对噪声信号进行初步去噪，再用小波分析方法，对带噪语音进行第二次去噪.维纳(Wiener)滤波是用来解决从噪声语音中提取有用信号的一种滤波方法[2]. 设带噪语音为其中s(n)为纯语音信号，d(n)为噪声信号. 维纳滤波方法要设计一个数字滤波器h(n)，当输入信号为y(n)时，滤波器的输出S(n)为维纳滤波器的输入输出关系框图可用图1表示.根据维纳滤波最小均方误差原则[3]，通过设计传递函数h(n)使得语音信号s(n)和输出信号S(n)的均方误差最小. 当均方误差取到最小值时，可以最大程度地消除噪声信号d(n)，因此维纳滤波器被称为最佳线性过滤器.小波分解与重构的基本原理[4]：(1) 首先选取恰当的小波基和分解次数对带噪语音信号Y进行分解，获得该带噪语音信号的低频系数a1和高频系数b1；在第二次分解中，将低频系数a1分解成低频系数a2和高频系数b2；在第三次分解中，继续对低频系数a2进行分解，以此类推，进行N次的分解，N是分解层数. (2)根据选定的阈值函数和阈值规则对分解得到的高频系数进行阈值化，得到阈里表示阈值化的高频系数. (3) 将阈值化的高频系数和最后一次分解得到的低频系数aN进行小波重构[5]，就可以得到去噪后的新语音信号Y1，此在小波分析中，软阈值和硬阈值是最常用的两类阈值函数[6]. 在软阈值函数的定义中，对大于设定阈值的小波系数，软阈值函数采取向小波系数幅度值减少的方向共同收缩一个单位阈值的方法，对其他系数的值全置零，因此软阈值处理相对比较平滑[7].硬阈值函数的优点是能够将语音信号中的一些突变信号保留下来，伴随的缺点产生新的间断点[8]，这会导致去噪后的结果出现较大的方差误差. 因此，本文对噪声语音选用软阈值函数进行去噪处理.在去噪过程中如何对阈值进行量化尤为重要，由于噪声是一种随机信号，其信号的方差是未知的，实际去噪过程中必须对阈值进行估计[9]. 若选择的阈值过小，阈值化后会残留多余的噪声信息；相反，则会滤掉部分有用信号分量，利用小波重构后的语音信号会产生一定的失真. 阈值规则一般有如下4种阈值[10-11]：固定阈值(sqtwolog)、硬SURE阈值(rigrsure)、启发式阈值(heursure)和极大极小阈值(minimaxi). 4种阈值规则各有优缺点，其中rigrsure阈值规则比较保守，当有极少部分高频信息处于噪声范围内时，能够提取出微小的有用信号，而其他三种阈值规则的缺点是会把这种弱小的有用信号当做噪声信号过滤掉，因此本文选取硬SURE阈值规则来处理噪声信号.在单独使用小波分析法进行噪声语音信号去噪过程中，为保证过滤噪声信号，通常需要设定较大的阈值[12]，而同时这也过滤掉部分有用信号，导致出现部分有用信号丢失的情况，甚至去噪后的语音语音会出现失真的现象.维纳滤波的最大特点是具备最小均方误差，在对噪声信号的处理中，通过数字滤波器h(n)能够使输入信号和输出信号两者的均方误差值达到最小，利用维纳滤波这种特点，将维纳滤波法和小波分析法相结合进行去噪能够很好地弥补单独使用小波分析进行去噪产生语音失真的缺点. 维纳–小波分析法的流程图如图2所示，具体步骤如下.(1) 对噪声语音信号进行维纳滤波去噪，除去绝大部分的无用信号，此时噪声语音信号大幅减少；实验结果如图3所示.(2) 选择恰当的小波基和分解次数对已经进行维纳滤波的语音信号进行小波分解[13]，分解成低频系数和高频系数两部分. 参考文献[14]可知，sym6小波基具备较好的对称性和正则性，对强噪声和弱噪声的去噪都有比较好的效果；选取的层数最好不超过3层，过高会导致边缘信息的丢失，因此本实验采用sym6小波基和分解层数为3层进行去噪处理.(3) 采用rigrsure阈值规则对分解后的高频系数阈值化，保留大于设定阈值的信号，小于设定阈值的信号则过滤[15].(4) 采用小波重构对低频系数和阈值处理后的高频系数进行重构，就可以得到去噪后的语音信号.在MATLAB中用小波分析方法和维纳-小波分析方法进行仿真比较，对一段纯净语音bluesky信号，内容为“蓝天，白云”，分别叠加了5 dB、0 dB和-5dB信噪比的白噪声，以对比两种方法的效果，图4为叠加不同信噪比的白噪声语音波形图.实验一，使用MATLAB对叠加了5 dB、0 dB和-5 dB信噪比的白噪声语音信号采用小波分析去噪，去噪效果如图5所示. 实验二，在MATLAB中调用WienerScalart96m_2函数对叠加了不同信噪比的噪声语音信号进行经维纳滤波去噪，对所得到的信号进行小波分析去噪，得到的去噪效果如图6所示. 在这里，用信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)这个信号评价指标来评价两种方法的效果[16]，用SNRin表示输入的信噪比.从图5和图6可以看出，小波分析法去噪后的语音波形图丢失了部分有用信号，而维纳–小波分析法将大部分噪声信号过滤掉，得到的语音信号质量也明显较好.两种去噪方法的去噪后语音信噪比如表1所示，维纳–小波分析去噪法在对叠加不同信噪比的白噪声语音信号进行去噪的情况下，信噪比增大，去噪效果比小波分析去噪法更好.本文根据小波分析法在语音去噪中遇到的问题进行了研究与分析，提出了维纳–小波分析去噪法，将维纳滤波法和小波分析法相结合进行去噪. 本文从信噪比方面进行对比实验，实验分析表明，维纳–小波分析去噪法比小波分析去噪法具有更好的去噪效果，不仅能够大幅减少噪声信号，保留原有有用语音信号，同时能够提高去噪后语音的信噪比和改善语音质量.【相关文献】[ 1 ]Mallat S. 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bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法

bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法近年来，随着语音信号的广泛应用，对于语音信号的去噪需求也越来越迫切。

而基于小波变换的语音去噪方法，由于其对噪声信号的良好抑制效果，成为当前较为常用的方法之一。

本文将针对一种基于bark子带小波包自适应阈值的语音去噪方法进行详细介绍。

一、小波变换小波变换是一种局部时频分析工具，在信号处理领域中有重要的应用。

通俗的程序来讲，小波变换是将信号分解成一组基函数的线性组合，这些基函数就是所谓的小波函数。

通过分解成一组基函数进行分析能够有效地消除局部信号的干扰，对于低频信号和高频信号都能够进行较为精确的提取。

二、bark子带小波包bark子带是人耳对声音的一个感知单位，bark子带小波包就是在小波变换的基础上，按照bark子带对语音信号进行划分，然后对每个bark 子带进行小波包分解。

这种方法能够将人耳对声音的感知结合到语音去噪的过程中，提升去噪的效率。

三、自适应阈值传统的小波去噪方法通常采用固定的阈值进行噪声信号的抑制，但由于各种信号噪声的情况千差万别，固定阈值的去噪效果往往不尽如人意。

而自适应阈值采用了基于信噪比的动态阈值，为每个bark子带进行阈值的调整，因此能够更好地达到噪声的抑制效果。

四、bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法具体地，该去噪方法分为以下几个步骤：1. 将原始语音信号进行分带，分成若干个bark子带；2. 对每个bark子带进行小波包分解，得到小波包系数；3. 根据小波包系数计算信噪比，利用信噪比调整每个bark子带的自适应阈值；4. 采用Wiener滤波的方法进行去噪，得到去噪后的信号；5. 将去噪后的信号进行逆小波变换，得到最终的去噪语音信号。

综上所述，采用这种基于bark子带小波包自适应阈值的方法进行语音去噪，能够大幅提升信号的抑噪效果，保留语音信号中的重要信息，减少了因去噪带来的信号歪曲和失真。

一种改进的语音数据小波阈值的去噪算法

Ｍｉｉｘ方法则是在极值估计器的基础上产生一个最小均ｎｍａｉ方误差的极值【。以上几种方法各有优势，在本文的去噪处２１
了进一步的改善，能够较好的提高语音信号的信噪比，实现
高质量的语音去噪。
理中，经过实际去噪后效果的比较，我们选用了一种基于
ｓｔｏｇｑｌ规则的改进型阈值估计方’【：：、／＋，ｗｏ法，Ｊ１】）
波系数ｃ，ｏｋｊ进行阈值处理，得到估计小波系数日，，使得
尽可能接近纯净信号的小波变换系数。
（）对小波分解的，层低频系数和经过阈值函数处理３
．
模极大值法主要适用于信号中混有白噪声且奇异点较多的情况，该方法能较好的保留反映信号特征的奇异点信息，避免去噪后人为震荡噪声的产生。平移不变量法主要适用于信号中含有不连续点的情况，以上两种方法计算过程过
Ｍｉｒｃｍｐｔｐｌａｉｎｏ２，ｏ１，００ｃｏｏｕｅＡｐｉｔｓ１６Ｎ．２１ｒｃｏＶ．１
文章编号：１０．５Ｘ（００１．００００７７７２１）１０６．２
一
技术交流
微型电脑应用
２１００年第２６卷第ｌ期ｌ
是以上两种方法的综合，是最有预测阈值变量选择。
应原始信号的特征尖峰点能得到很好的保留。但由于其阈值函数在结构上存在的某些缺陷，如硬阈值函数的１连续性和ｉ软阈值函数中恒定偏差的存在，使得去噪后的信号与原始信号仍有一定偏差，且可能引起伪吉布斯现象【ｊ２。

小波变换去噪法在语音增强中的应用

Ｋｅｙｗｏｒ：ＷａｖｅｅｔＴｒｎｓｏｒ，ｄｓｌａｆｍＳｐｅｅｅｃｈＤｎｏｉｉｇ，ｓｎＳｐｅｃｈＥｎｈａｎｃｍｅ．ｅｅｎｔ
主赢 … 换噪在岳疆的一春／液丢谙增年角＇ｂ
３５
ｎｒｔｅ眦锄ｎｆａｎ０ｏｉ＆ｕ。ｍｏｓ
摘
要：本文论述７／＼变换去噪原理和几种典型的语音去＂波Ｊ
的小波系数，经反演ｗＴ复待检测信号。再恢
岔噪
噪方法及语音增强的实现过程。关键字：波变换．音去噪，音增强小语语
一
的奇异性异性的大小由ｌｓｈｔ指数来度量。机噪声奇ｉｃｉｐｚ随ｌｓｈｔ￣数与有效信号的奇异点的ｌｓｈｔ指数大小不一ｉｃｉｐｚｉｃｉｐｚ
样，而它们的小波变换模极大值在不同尺度下的传播行从为也不一样，用这一特性可将有效信号从随机噪声中提利
小波变换是近年来迅速发展起来的一种时频局部分析方法．克服了短时傅里叶变换固定分辨率的缺点．能够将它信号在多尺度多分辨率上进行小波分解．尺度上分解得各到的小波系数代表信号在不同分辨率上的信息。同时小波变换与人耳的听觉特性非常相似，于我们利用人耳的听便

基于小波变换的多阈值法语音去噪研究

维普资讯
第２１卷第４期
２０８年７月０
机电产品开发与新
Ｄｖｌｐｎ＆Ｉｎｖｔｎｏａｈｎｒｅｅｏ．ｍｅｔｎｏａｉｆＭｃｉｅｙ＆ＥｅｔｃｌｒｄｃｓｏｌｃｒａｏｕｔｉＰ
收稿日期：２０ — ４２０８０ — ４作者简介：张飞，男，苏州人，在读工程硕士。研究方向
摘
要：研究了基于小波变换的语音去噪问题，在对传统阈值法去噪和语音特性分析基础上，提出一种
改进的多阈值法语音信号去噪方法。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．与谱减法去噪相比，能达到更佳的语音信号去噪效果。关键词：小波变换；语音去噪；阈值法；谱减法
中图分类号：Ｔ９１文献标识码：ＡＮ１
文章编号：１０ — ６３（０８４１７００２６７２０）０ — ４ — ３
０引言
如何去除语音中的噪声、改进语音质量、提高语音可懂度，是语音信号处理的关键。传统的语音去噪算法是对语音信号进行时域或频域滤波，这些方法往往只是对某种特定的噪声效果明显。当噪声与语音的频谱相似时．传统的单纯时域或频域处理往往无法达到很好的效果。小波变换是８０年代末发展起来的一种时频局部化号［１］服了。克短时傅立叶变换固定分辨率的弱点．既可以分析信号的