说话人识别专业训练剖析
6说话人识别
Ⅴ说话人识别（18）
与文本有关的识别方法
识别时可以同时使用语音信号中的语义特征和
说话人特征，所以即使利用比较短的语料，也 能从中提取出较稳定的说话人特征。
与文本有关的说话人识别方法与语音识别的方
法十分相似，最常用的也是基于DTW的方法 和基于HMM方法。
Ⅴ说话人识别（19）
与文本无关的识别方法
T i
W ot(i ) μi ot(i ) μi
T t ,i
定义对多维特征矢量的可分性测度——散度 ，即D比为，
D μi μ j W 1 μi μ j D比考虑了特征矢量中各维参量之间的相关性。 i, j
T
Ⅴ说话人识别（16）
2
Ⅴ说话人识别（15）
D比 F比没有考虑到特征矢量中各维参数之间的相关性。 把F比的概念推广到多维，人们定义了D比，用以衡 量多维特征矢量在说话人识别系统中的有效性。 定义两个协方差矩阵，即说话人间的协方差矩阵 B 和说话人内协方差矩阵 ，
W
B μ i μ μ i μ
减少错误接受的可 能，提高系统的安 全。但是由于错误 拒绝率高，会给用 户使用带来不便。
错 误 拒 绝 的 概 率
20
DET (Detection Error Tradeoff) 曲线
10
5
高安全性
2
等错误率 (ERR)=1%
对于安全性要求不 高的应用场景，可 以适当提高错误接 受率，使得用户容 易进入系统。
M 阶GMM是用M个单高斯分布的线性组合来描述。
Ⅴ说话人识别（25）
GMM参数集
ci , μi , Σi ;(i 1...M )
说话人识别方法优缺点
第四章说话人识别方法优缺点一、概率统计方法语音中说话人信息在短时间内较为平稳，通过对稳态特征如基音、声门增益、低阶反射系数的统计分析，可以利用均值、方差等统计量和概率密度函数进行分类判决。
优点：不用对特征参量在时域上进行规整，比较适合文本无关的说话人识别。
二、动态时间规整方法(DTW)说话人信息不仅有稳定因素(发声器宫的结构和发声习惯)，而且有时变因素(语速、语调、重音和韵律)。
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两模板间相似程度。
常用的方法是基于最近邻原则的动态时间规整(DTW)。
优点：实验结果可以证明，利用改进的多门限多判决DTW法作为说话人识别方法，在一定程度上提高了说话人识别系统的识别率。
并且利用多种语音特征组合作为识别的特征矢量时，也获得了较好的识别效果。
找出了几种具有较高识别率的特征组合，为进一步研究说话人识别方法提供了更多的语音特征组合方案。
缺点：受外界干扰因素大。
三、矢量量化方法(VQ)矢量量化最早是用于聚类分析的数据压缩编码技术。
Helms首次将其用于说话人识别，他把每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码，以量化产生的失真度作为判决标准。
Bell实验室的Rosenberg和Soong用矢量量化进行了孤立数字文本的说话人识别研究，得到了较好的识别结果。
优点：当用于训练的数据量较小时，基于矢量量化的方法比较简单，实时性也较好，亦能够达到很好的实验效果，利用矢量量化的说话人识别方法的判断速度快，而且识别精度也不低。
缺点:若是大词汇量或者两个说话的声音较接近时，该方法效果不好，有待于进一步改进。
此外还可以与其它方法进行有效的结合使用，较好的方法与HMM（隐马尔可夫链）的结合。
矢量量化中最常用的搜索方法是全搜索算法和树搜索算法。
全搜索算法与码本生成算法是基本相同的，在给定速率下其复杂度随矢量维数K以指数形式增长，全搜索矢量量化器性能好但设备较复杂。
说话人识别研究 (生物特征认证技术论文)
生物特征认证技术学院：计算机学院专业：信号与信息处理班级：13硕信息所班学号：13120330姓名：李敏说话人识别研究摘要：说话人识别是语音信号处理中的重要组成部分，是当前的研究热点之一。
本文详细介绍了说话人识别的基本原理，从特征提取、模型训练和分类等几个方面近年来的主要研究情况及进行综述和评价，并在此基础上探讨其研究难点和发展前景。
关键词：说话人识别；特征提取；模型训练；分类1.引言说话人识别作为生物认证技术的一种，是根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动鉴别说话人身份的一项技术。
为此，需要从各个说话人的发音中找出人之间的个性差异，它涉及到说话人发音器官上的个性差异、发音通道之间的个性差异、发音习惯之间的个性差异等不同级别上的差异。
说话人识别是交叉运用心理学、生理学、语音信号处理、模式识别、统计学习理论和人工智能的综合性研究课题。
说话人识别根据实现的任务不同，可分为说话人辨认(Speaker Identification 和说人确认(Speaker Verification)两种类型。
说话人识别根据系统对待识别语音内容的不同，又分为与文本有关(text-dependent)和与文本无关(text-independent)两种方式。
2.说话人识别的基本理论与前期处理2.1语音产生模型语音信号可以看成是激励信号经过一个线性系统而产生的输出。
其中，声道模型为离散时域的声道传输函数，通常可以用全极点函数来近似。
不同的说话人其声道形状是不同的，因此具有不同的声道模型。
的表达式为：式中p为全极点滤波器的阶数，为滤波器的系数。
P值越大，则模型的传输函数和实际声道的传输函数的吻合程度就越高。
当然p也不能取得太大，一般情况下p取8到12。
2.2 说话人识别基本原理图 1 给出了说话人识别系统框图，和语音识别系统一样，建立和应用这一系统可以分为两个阶段，即训练阶段和识别阶段。
在训练阶段，系统的每个使用者说出若干训练语句，系统据此建立每个使用者的模板或模型参量参考集。
说话人识别的综述
说话人识别的综述
说话人识别可以分为语音特征和语言特征两种方法。
语音特征是指通过分析声音的频率、时域、能量等参数来区分不同说话人的声音特点。
语言特征则是通过分析说话人的语言习惯、语音特点、语音风格等信息来识别说话人的身份。
此外，说话人识别还可以通过语音识别技术、人脸识别技术、生物特征识别技术等手段来实现。
在技术方法方面，说话人识别主要有基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
前者包括高斯混合模型、支持向量机、隐马尔可夫模型等，后者则包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法在说话人识别领域越来越受到关注。
评价指标是评价说话人识别性能的重要标准。
常用的评价指标包括准确率、召回率、F1值、等错误率等。
在实际应用中，还需要考虑识别速度、鲁棒性、可扩展性等因素。
虽然说话人识别技术已经取得了一定的进展，但其仍面临着许多挑战。
如何提高识别准确率、缩短识别时间、降低成本等问题仍需要进一步研究。
另外，在保护个人隐私等方面也需要加强相关的法律法规和技术手段。
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说话人识别方法综述
说话人识别方法综述【综述】随着语音识别技术和人工智能技术的不断发展，说话人识别技术已经逐渐成为了人们研究的热点和难点。
说话人识别技术是指计算机通过语音信号识别说话人的身份，实现自动说话人识别。
在实际应用中，说话人识别技术已经广泛应用于身份认证、声纹加密、电话客服等领域。
本文将就说话人识别技术的算法、特点及应用做一综述。
【算法】1.基于GMM-UBM的方法GMM-UBM（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model）方法是一种经典的说话人识别算法，它利用GMM模型对语音信号进行建模，并以通用背景模型（UBM）作为训练数据。
该方法通常用于短时语音信号的识别，准确度较高，但对噪声以及长时语音信号的识别效果较差。
2.基于i-vector的方法i-vector方法是由NIST提出的一种说话人识别算法，它将说话人的隐含向量表示为i-vector。
该方法将说话人的长时语音信号进行建模，具有很好的抗噪性能，但需要大量的训练数据和计算复杂度高。
3.深度学习方法随着深度学习技术的发展，深度学习方法在说话人识别领域得到了广泛应用。
其中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是常用的神经网络结构。
该方法具有很高的准确度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
【特点】1. 鲁棒性说话人识别技术在实际应用中需要具有较好的鲁棒性，即能够在嘈杂环境和不同话语语速下识别说话人的身份。
基于深度学习的方法和i-vector方法具有很好的抗噪能力。
2. 精度说话人识别技术需要具有较高的识别精度，能够准确识别说话人的身份。
在精度方面，基于GMM-UBM的方法表现并不理想，而基于i-vector和深度学习的方法可以达到很高的准确度。
3. 训练数据说话人识别技术需要大量的训练数据才能得到较好的效果。
基于GMM-UBM的方法需要大量的训练数据才能获得较高的识别精度，而基于i-vector和深度学习的方法需要更多的训练数据。
人工智能语音识别技术的模型搭建与训练指南
人工智能语音识别技术的模型搭建与训练指南人工智能的快速发展为语音识别技术的应用提供了更广阔的空间。
语音识别技术是指将人类语音信号转换为机器可理解的文本或命令的过程。
在人工智能语音识别技术中，模型的搭建和训练是非常关键的步骤。
本文将为您介绍一些常用的模型搭建与训练指南。
1. 数据准备在进行模型搭建与训练之前，首先需要准备大量的语音数据集。
语音数据集应包含各种不同的说话人、口音、音频质量以及不同语言的语音样本，以提高模型的泛化能力。
同时，对数据集进行标注，将每段语音样本与对应的文本标签关联起来。
2. 特征提取语音信号是一种时域信号，为了方便机器学习算法的处理，需要将其转换为特征向量。
常见的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC）和滤波器组组合（Filter-Bank Energies, FBE）。
这些特征向量能够捕捉语音中的语音内容和语音特征，为模型训练提供了输入数据。
3. 模型选择在模型选择方面，目前常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和端到端模型（End-to-End Model）。
卷积神经网络适用于提取语音信号的局部特征，长短时记忆网络则能够很好地建模语音的时序关系。
而端到端模型则可以直接将语音信号输入模型，无需人工提取特征。
4. 模型搭建根据选择的模型，可以使用相应的深度学习框架来搭建模型。
常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。
在搭建模型的过程中，需要将数据集进行划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练和评估。
同时，选择适当的损失函数和优化器来优化模型参数。
5. 模型训练在进行模型训练之前，可以对数据集进行预处理的步骤，例如数据增强和数据标准化，以增加模型的鲁棒性和泛化能力。
说话能力及训练剖析课件
学会提问和询问对方意见，以促进 对话和交流，了解对方的需求和关 注点。
参加语言类课程和培训
课程学习
参加语言类课程和培训，系统地学习 语音、语法和表达技巧，提高语言水 平。
培训提升
参加沟通技巧培训，学习如何更好地 与人交流、表达观点和解决问题。
多听多说多练
多听
多听各种类型的音频材料，如新 闻广播、讲座、有声读物等，提
社交场合和人际关系
幽默风趣
幽默风趣的言谈能够缓解紧张气氛，增强人 际关系的融洽度，有助于建立良好的社交形
象。
社交场合和人际关系
善于倾听
在社交场合和人际关系中，善于倾听他人的意见和需 求是建立良好关系的关键，也是说话能力的重要组成 部分。
社交场合和人际关系
尊重他人
尊重他人的观点和感受是社交场合和人际关系中说话的 基本原则，也是展现个人良好素质的重要方面。
语言表达和逻辑思维能力
总结词
语言表达能力和逻辑思维能力是说话能力的核心要素，它们 决定了说话人能否清晰、有条理地表达自己的观点和思想。
详细描述
语言表达能力强的人能够用简洁明了的语言表达出自己的意 思，而逻辑思维能力则能够帮助说话人构建清晰、有条理的 思路，使表达更加具有说服力。这两者相辅相成，缺一不可 。
自尊。
在表达不同意见时，应采取建设 性的方式，避免攻击或挑衅他人
。
避免使用带有侮辱或歧视性的言 辞，以免造成不必要的误会和矛
盾。
注意语言表达的准确性和清晰度
在表达观点和信息时，应确保 使用准确、专业的词汇和术语 。
避免使用模糊或含糊不清的言 辞，以免造成误解或混淆。
在阐述复杂的概念或信息时， 应尽量用简单明了的语言表达 ，以便他人理解。
浅谈说话人识别技术
浅谈说话人识别技术作者：谢建勋来源：《电脑知识与技术》2011年第11期摘要：随着科学技术的快速发展，生物特征识别技术得到了越来越多的研究和应用，这其中包括说话人识别技术的研究和应用。
该文对说话人识别的概念、原理及其识别方法做了简要介绍，提出了时下的研究的热点难点，并对这项技术的发展进行了展望。
关键词：说话人识别；特征提取；识别模型；判决策略中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)11-2657-02随着全球信息化的快速发展，电子商务等信息技术得到了广泛的应用，人们发现，传统的使用密码来认证用户的方法变的越来越脆弱。
在这种背景下，解决用户高安全性和长效稳定性的生物认证技术逐渐得到人们的青睐。
在众多的生物认证技术中，说话人识别技术以其信号采集简单、系统设备成本低等优点得到了快速发展，展现了广阔的应用前景。
说话人识别技术包括说话人辨认技术和说话人确认技术，他们在本质上是一致的，唯一不同的是说话人辨认技术是从多个说话人语音中辨认出某个人的那一段语音信息，而说话人确认技术是确定某段语音信息是不是某人所说。
两者是一对多和一对一的关系。
每个人的发音因为受到声道和发音特点等影响，总是存在一些代表自己特征的元素，说话人识别技术就是通过采集、提取这些表征说话人固有特征的参数来达到识别的目的。
语音识别技术的应用有着非常多的优点，同时目前的研究也存在一些还没有突破的难点，但我相信，不久的将来，说话人识别技术一定会在我国的信息安全方面起到无以替换的重要作用。
1 特征提取特征提取就是提取语音信号中表征说话人的基本特征，此特征应能有效地区分不同的说话人，且对同一说话人的变化保持相对稳定。
提取的说话人的特征参数应满足相应的条件：对局外变量不敏感，如说话人的情绪的影响；能够长期地保持稳定；可以经常表现出来；易于对之进行测量，与其它特征不相关。
语音信号是一种携带着各种信息的非平稳的时变信号。
在说话人识别系统中，首先我们需要对语音信号进行分析，提取特征参数。
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目录第一章引言 (2)第二章说话人识别系统的概述 (2)1.说话人识别的基本原理 (2)2.说话人识别系统图 (3)3.说话人识别系统的分块介绍 (3)4.训练模型 (12)5.识别模块 (15)第三章实验结果 (16)第四章应用程序 (18)第五章心得体会 (28)参考文献第一章引言随着世界信息化进程的日新月异，人们在享受方便快捷信息的同时，对个人信息安全性的要求也日益提升。
传统以密码为特征的身份认证技术易伪造、易丢失的弊端日益显露出来，越来越难以满足用户在高安全性和长安全性上的要求。
在此基础上，基于生物特征识别的身份认证技术日益成为人们关注的焦点。
目前，较为常用的生物特征认证方法有三种，分别是基于指纹、声纹、人脸的认证技术。
其中，声纹识别具有很大的优势。
语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人特征色彩，这使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。
说话人识别系统属于生物识技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数识别说话人身份的技术。
与语音识别不同的是，说话人识别利用的是语音信中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调一说话人的个性；而音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强共性。
第二章说话人识别系统的概述一．说话人识别的基本原理要实现说话人识别,应解决如下基本问题:(1)语音信号的预处理和特征提取, 即提取能够有效表征说话人个性特征的参数。
实际上现在采用的特征都是从语音信号模型中得到的, 它们既包含说话人的语音特征,又包含说话人的个性特征,并且相互交织在一起, 以复杂的形式存在于语音参数中,目前还没有建立起准确分离和提取这两种特征的技术。
(2)说话人模型的建立和模型参数的训练。
这包括模型结构的表示和参数估计算法。
(3)测试音与说话人模型的匹配距离计算。
实际上,采用的说话人模型结构对应于说话人识别的不同方法。
随着技术的发展, 说话人识别的方法不断出现,包括矢量量化, 模板匹配法,隐马尔可夫模型,高斯混合模型, 人工神经网络方法等。
(4)识别或判决策略。
根据匹配距离的计算结果判决说话人是否是所声称的说话人(说话人确认)或说话人到底是谁(说话人辨认)。
说话人识别的基本原理是为每一个说话人建立一个能够描述这一说话人个性特征的模型。
在目前话音特征与说话人个性特征还未很好的从语音特征中得到分离的情况下，为每一个说话人建立的说话人模型实际是说话人的语音特征模型。
在进行说话人识别时，取与测试音匹配距离最小的说话人模型所对应的说话人作为说话人识别的结果。
二．说话人识别系统图说话人识别系统分为两个阶段：训练阶段和识别阶段。
在训练阶段，系统根据每个使用者说出的若干训练语句建立相应的模型或模型参量参考集；而在识别阶段，在待识别人说的语音信号中导出的参量，要与在训练过程中得到的参考参量集或模型模板加以比较，并且根据一定的相似性准则进行判定。
对于说话人辨认来说，所提取的参量要与训练过程中的每一个人的参考参量加以比较，并把与它距离最近的那个参考量所对应的使用者辨认为是发出输入语音的说话人。
说话人识别系统图如图1：图1 说话人识别系统图我们可以将一个说话人识别系统分成如下几个模块：预处理模块、特征提取模块、训练模块和识别模块等。
三．说话人识别系统的分块介绍1.预处理模块语音信号的预处理包括：预加重、端点检测、分帧和加窗。
（1）预加重对于输入的语音信号，首先用低通滤波器滤掉高频部分以防止还原信号时在时域内产生混叠干扰，然后用高通滤波器抑制50HZ的电源干扰，这就是抗混叠失真滤波。
依据Nyquist采样定理，用不低于2fa的采样频率对原始模拟信号采样，经过A/D转换得到数字信号。
由于语音信号的平均功率谱受声门激励和口鼻辐射的影响，高频端大约在800HZ 以上，按6dB/倍频程跌落，所以求语音信号频谱时，频率越高相应的信号成分越小，高频部分的频谱比低频部分难求，为此要进行预加重。
预加重的目的是将更为有用的高频部分的频谱进行提升，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带内，能用同样的信噪比求频谱，以便于进行频谱分析或声道参数分析。
预加重一般用具有6dB/倍频程的提升高频特性的数字滤波器来实现，其传递函数为：()11--=s s H μ其中μ为预加重系数，可取为1或比1稍小的值，一般取，μ=0.95。
（2）端点检测端点检测的目的是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点以及终点。
有效地端点检测不仅能使处理时间减到最小，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使识别系统具有良好的识别性能。
目前的端点检测技术大都是基于语音信号的时域特征来进行的，一般采用两种时域特征：短时能量和短时过零率，通过设定它们的门限来进行检测。
短时能量序列反映了语音振幅随时间缓慢变化的规律。
幅度随时间的变化，清音段一般比浊音段要小，可以用来区分清音段和浊音段；可以用来区分声母和韵母的分界，无声和有声的分界。
短时能量定义为：()()[]210m n W m X E N m n -∑=-= 令()()n w n h 2=，则有： ()()m n h m X E N m n -•∑=-=210 语音信号的短时平均幅度为：()()m n w m X M N m n -⋅∑=-=1n E 和n M 都反映信号强度。
过零分析是考察信号时域波形通过时间轴的情况。
对于离散时间信号，如果相邻的取样值符号改变则称为过零。
过零数就是样本改变符号的次数，单位时间内的过零数称为平均过零数。
对于窄带信号，平均过零数作为信号频率的一种简单度量是很精确的。
语音信号()n X 的短时平均过零率定义为：()[]()[]()m n w m x m x Z m n ---∑=∞-∞=1sgn sgn其中：()[]()()⎩⎨⎧<-≥=0,1,0,1sgn n x n x m x ()n w 为窗口函数，其作用与求短时平均能量时一样。
一般取()⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤=elseN n N n w ,0,10,21 实际应用中常常用到短时过零率的修正参数，它是一帧语音波形穿越某个非零电平的次数。
此电平适当地设置为一个接近零的值时，对于清音仍然有很高的值，而对于无声则很低。
短时能量和短时过零率都是随机参数，不同性质的语音各自有不同的概率分布。
对于静音、清音和浊音三种情况，浊音的短时平均幅度大而短时过零率最低；清音的短时平均幅度居中而短时过零率最高；静音的短时平均幅度最低而短时过零率居中。
它们的条件概率分布都接近于正态分布。
端点检测采用短时能量和过零率相乘的办法来判断。
检测前，先要为短时能量和过零率确定两个门限，故称之为双门限端点检测。
低能量门限取背景噪声平均能量的2倍，高能量门限取多帧语音数据的平均能量。
将信号分为静音段、过渡段、语音段和结束段。
在静音段，如果短时能量或过零率超过了低门限，就开始标记起始点，进入过渡段；在过渡段，如果两个参数值都回落到低门限以下，则又恢复到静音段；如果两个参数中的任一个超过了高门限，就表明进入语音段。
在语音段，如果两个参数同时低于低门限，则进入结束段，并判断接下来的语音信号的静音帧数长短，长则继续扫描结束点，短则标记语音结束。
当信号持续时间达不到一定时长时，则可以确定其为噪音，抛弃已经标记的起始点继续扫描。
下面为端点检测波形示意图，以便于理解。
图2 端点检测示意图（3）分帧由于语音信号的准平稳特性，使得只在短时段上才可视为一个平稳过程，所以绝大部分的说话人识别系统都是建立在短时谱分析的基础上，把一定长度的语音分为许多帧来分析，可以用对平稳过程的分析方法进行分析，因此需要将语音信号划分为一个一个的短时段，每一个短时段称为一帧，每一帧的长度大概为10-30ms。
为了使帧与帧之间平滑过渡，使其保持连贯性，一般采用交叠分段的方法，即每一帧的帧尾与下一帧的帧头是重叠的。
（4）加窗为了减小语音帧的截断效应，降低帧两端的坡度，使语音帧的两端不引起急剧变化而平滑过渡到零，就要让语音帧乘以一个窗函数。
设帧信号为()n x，窗函数为()n y，每帧的取样点数N，则加窗后的信号()n y为：()()()1nxnywn0,-≤≤=Nn常用的窗函数为汉明窗，其表达式如下：()()[]()⎩⎨⎧-≤≤--=elseN n N n n w ,010,1/2cos 46.054.0π 波形乘以汉明窗时，压缩了接近函数两端的部分波形，这等效于分析用的区间缩短了40%左右，以此频率分辨率也随之下降了40%左右。
所以即使在周期性明显的浊音频谱分析中，乘以适合的窗函数，也能抑制基音周期分析区间的相对相位关系的变化影响，从而可以得到稳定的频谱。
（5）语音去噪目前针对语音识别提出了很多算法，但是这些研究基本上都是基于较为纯净的语音环境，一旦待识别的环境中有噪声和干扰，语音识别就会受到严重影响。
因为大多数语音识别的语音模板基本上是在无噪声和无混响的“纯净”环境中采集、转换而成。
而实现环境中不可避免地存在干扰和噪声，包括其他人的声音和回声等，这些噪声有时很强，使语音识别系统的性能大大降低甚至瘫痪。
所以,语音信号在传输之前尽可能得到净化,对于提高语音通信质量是非常关键的。
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。
小波变换是一种时频局部化分析方法,是分析非平稳时变信号的有力工具。
克服了短时傅里叶变换固定分辨率的弱点,既可以分析信号的概貌,又可以分析信号的细节。
因此,利用小波变换来实现信号的去噪,具有较好的净化语音效果。
小波阈值法去噪原理：假设带噪语音信号为：f ( t) = s ( t) + n( t) （1） 式中: s ( t) 是纯语音信号, n( t) 是方差为2σ的高斯白噪声。
对式(1)作离散小波变换,得： ()()()N k N j dt t t f f w k j k j ,...1,0;...2,1,0,,,===⎰ψ(2)式中：()()k t k j k j -=2221,ψψWj , k ( f ) 为小波系数,记为 cd j . k 。
首先对被噪声污染的语音信号进行离散序列小波变换，得到带有噪声的小波系数;然后用设定的阈值λ，作为门限对小波系数进行处理，对低于λ的小波系数作为由噪声引起的，仅让超过λ的那些显著的小波系数用来重构语音信号。
其框图如图 1 所示。
其中，阈值的选择和量化是最关键的，本文着重对阈值函数的选取进行研究。
图 1 小波阈值去噪处理框图含噪信号模型如式( 1) 所示，若要从被噪声污染的 f ( t) 中恢复出原始信号 s( t) ， 可按以下3 个步骤进行：1) 对噪声污染的信号作正交小波变换。