小波包分解下的多窗谱估计语音增强算法

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卡尔曼滤波Ｊ、维纳滤波】波去噪ｆ、小。
较大方差的周期图功率谱估计，使得谱减法在去除背景噪声的同时，随之带来的令人厌恶的音乐噪声。拟采用多窗谱估计替代周期图进行功率谱估计，能降低功率谱估计的方差，最终达到能抑制音乐噪声的产生，提高谱估计质量。谱减法是基于ＳＦ的单一分辨率算法，且功率谱估计ＴＴ的方差较大，本文针对该问题，提出一种小波包分解下的多
算法。将含噪语音在小波包下分解成不同频段，不同频段下进行多窗谱谱减运算，并逐一进行小波包重构，以得到去噪后的语音信号。在
仿真结果表明，该算法能提高含噪语音的信噪比，降低语言失真度。
关健词：谱减法；多窗谱；小波包分解；噪声；信噪比
ＳｅｃｐｅｈＥｎｈｎｅｅｔｇｒｔｍｆｕｔｐｅＷｉｄｗａｃｍｎｏｉｈ０ｌｉｌｎｏＡｌＭ
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１概述
近年来，移动电话激增和语音识别技术飞速发展，对数字语音信号去噪提出更高的要求。为使语音通信系统和自动语音处理系统能更好地应用于实际环境，人们一直在努力研究有效的语音增强算法。目前，基于单通道输入的语音增强算法正被广泛的应用在这些系统中。代表性算法有谱减法…、
中圈分类号：Ｔ９２Ｎ１
小波包分解下的多窗谱估计语音增强算法
查诚，杨平，潘平
（贵州大学计算机科学与信息学院，贵阳５０２）５０５
摘
要：传统谱减法是基于短时傅里叶变换的单一分辨率算法，具有较大方差。为此，提出一种基于小波包分解下的多窗谱估计语音增强
ＳｅｔｕｍｔｍａｉｎＵｎｅａｅｅｃｅｃｍｐｓｔｏｐｃｒＥｓｉｔｏｄｒＷｖｌｔＰａｋｔＤｅｏｏｉｎｉ
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第３８卷第５期
Ｖ＿１８ｏ．３Ｎｏ．５
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程
２１０２年３月
Ｍａｃ２２ｒｈ０１
ＣｏｐｅｇｎｅｉｇｍｕｔｒＥｎｉｅｒｎ
・开发研究与设计技术・
文章缩号：１０－２（１）．ｏ９＿０文０－３８０２５一２１．３０－４２ｏ献标识Ａ码：
［ｓｒｃ］ＴａｉｏａｐｃｒｌｕｔｃｏａｅｎＳｏｔｉｏｒｒＴａｓｏｍ（ＴＴ）ｓａｋｎｔｏｆｉｇｅｒｓｌｔｎａｄｈｓｌｇＡｂｔａｔｒｄｔｎｌｅｔｂｒｔｎｂｓｄｏｈｒＴｍｅＦｕｅｒｎｆｒＳＦｉｉｄｍｅｈｄｏｎｌｅｏｕｉ，ｎａａｅｉｓａｓａｉｉｓｏｒ