基于小波变换的语音去噪.
基于小波变换的语音增强-阙值去噪的研究
ｌ Ｌ Ｌ 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 ｗ ｎ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 ａ Ｃ 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
＝
，
ｌ ｊ一ｇ ’ 一 ）， ｊ Ｗ ｓ （ ｎ ’ ‰ ｛ ０ ， ｊ ， ｙ （ ） 噪效果 。 Ｉ ＜ － ３ １ ２ ２ 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
１ ｅｐ２ ，／） ＋ｘ（ｗ
图 ２ 在 ｈ ｌ 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
ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ 盯 ｒ ｌ ．Ｆ ｎ ｌ ｃ ｏ ｄｎ ｏ ３ ｕ ｅ ｉ ａｌ ｙ．ｔｅ ｄ — ｏｓ ｎ ｎ ａ ｃ ｄ ｓ ｅ ｃ ｅ ｒ ｂ ａｎ ｄ ｖａ ｔ ｅ ｉｖ ｒｅ ｗ ｖ ｌｔｐ ｃ ｅ ｈ ｅ ｎ ｉ ａ ｄ ｅ ｈ ｎ ｅ ｐ ｅ ｈ ｓ ｗｅｅ ｏ ｔ ｉｅ ｉ ｈ ｎ ｅ ａ ｅｅ ａ ｋ ｔ ｅ ｓ ｔ ｎ ｆｒ ｒ ｓ ｍ．Ｂ ｓ ｄ Ｏｌ ａ ｏ ａ ｅ ｉ ＭＡ ＡＢ，ｆｒ ｔｅ ｓ ｅ ｃ ｉｎ ｔ ｏ ｓ ｓ ｄ ｎ ｉ ｄ ａ ｄ ｅ ａ ｃ ｄ ＴＬ ｏ ｈ ｐ ｅ ｈ ｓ ａ ｗｉ ｎ ｉｅ ｗａ ｅ ｏｓ ｎ ｎ ｎ ｅ ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｓ ｏ ｇｌ ｈ ｅ ｈ ｈ ｘ ｅｍｅ ｔ ｈ ｗ
３ ８ ・— 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 ， Ｄ ｎ ｂ 和 Ｊｈｓ ｎ 如 ｏｏｏ ｏｎｔ ｅ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
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ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
ＺＨＥＮＧ Ｄａｎｇ ，ＢＡＯ Ｈｏｎｇ ，ＺＨＡＮＧ Ｊｉｎｇ
１．广东工业大学 自动化学院 ，广州 ５１０００６ ２．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：ｚｄ ２０１３＠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—０５ ＣＮＫＩ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
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非负死区阈值函数 6.0875 9.3799 12.1277
第二种阈值函数 6.3404 9.7320 12.6805
阈值估计
如果将同一尺度上小波变换后得到的小 波系数从小到大排列，那么我们可以认 为较小的那部分小波系数对应着噪声的 小波系数，较大部分的小波系数则对应 着信号的小波系数。 理想情况下，我们使选取的阈值等于噪 声和信号对应的小波系数的临界值
d j,k Tj
m R 、 R 、T j 为与尺度有关的阈值
改进的第一种阈值函数
此阈值函数拥有硬阈值函数保持边缘特 性的优点，同时也具有软阈值函数连续 性平滑性的特点。
改进的第一种阈值函数
三种不同阈值函数对BLOCKS信号分别在不 同信噪比下的消噪后的信噪比
消噪前SNR 13.8432 10.0046 6.9272 3.6479 改进阈值函数 20.1297 17.0924 14.8101 13.1718 软阈值函数 17.8247 15.8655 14.0067 12.8081 硬阈值函数 19.9638 16.6833 14.7239 12.3147
d j, k 为经小波变换得到的小波系数
新的阈值估计
改进的阈值估计、非负死区及改进的阈值 函数结合对含噪语音消噪
新的阈值估计
改进的阈值估计的局限性
✓ 基于无音段的准确提取基础之上 ✓ 在临界区内信号与噪声的小波系数差距
不大，甚至区域重合，多少也会影响语 音信号的可懂性。
实验结果及总结
提出的新的阈值函数及阈值估计都能较 好地抑制噪声，提高信噪比，另外在减 小失真方面比起传统的小波阈值消噪也 有进步。 改进的函数符合有用信号和白噪声的小 波系数规律，因此消噪效果较好。
小波变换的一些特点
2. 多分辨率分析 多分辨率分析的主要思想是随着尺度由 大到小的变化，在各尺度上可以由粗到 细地观察目标。
小波变换的一些特点
小波变换与傅立叶变换
基本函数不同 分解的空间基不同 两者时频窗口特性不同
阈值消噪方法
小波消噪主要依据
小波消噪的原理：用小波变换将信号分 解到多尺度上，再针对每一层小波系数 进行阈值处理，将噪声小波系数与语音 信号的小波系数分离，然后利用小波重 构算法恢复原信号，从而达到降噪的效 果。
总结
参数的选择 噪声类型
答辩完毕
感谢各位答辩组老师!
基于小波变换的语音去噪
答辩人：曹艳艳 导 师：裘雪红 教授
基于小波变换的语音去噪
阈值消噪方法 ▪ 阈值函数 ▪ 阈值估计
实验结果及总结
小波变换的一些特点
小波变换的基本原理
小波变换利用一个基本小波，然后将其 伸缩和平移得到一个函数簇(即小波基 函数)，以便在一定条件下，任一能量 有限的信号可按其函数簇进行时频分解。
阈值函数
一些不足 1) 硬阈值函数在阈值处不连续。 2) 软阈值函数处理过的语音小波系数则与
原信号的小波系数有偏差，会丢失语音 的突变信号。
改进的第一种阈值函数
改进的第一种阈值函数如下：
d j,k
D j, k sgn(d j, k)* d j, kTj *em*(Tj d j,k)
0
d j,k Tj Tj d j,k Tj
新的阈值估计
谱减法主要思想
根据谱减法的思想提出的阈值估计 a. 提取出含噪语音最开始的一段无音段 b. 对无音段进行小波变换 c. 取各个尺度上小波系数的最大值
新的阈值估计
无音段中各个尺度的小波系数的最大值 可以认为是含噪语音小波系数中的噪声 小波系数上限。 新的阈值计算公式为
Tj maxd j,k
改进的第二种阈值函数
非负死区阈值函数
D
j,
k
d
j,
k
d
Tj2
j,k
0
改进后的函数体
d j,k Tj d j,k Tj
D
j, k
sgn
d
j, k
* d
j, k
T j n1
d j,k n
em*Tj d j,k
0
d j,k T
T j 为与尺度有关的阈值
n 取值为1或2 m R
d j,k T
改进的第二种阈值函数
各种阈值函数对不同信噪比含噪语音信号 消噪后的效果对比
消噪前SNR
-4.9880 0.0323 4.9873
软阈值函数
5.2607 8.2923 10.922
硬阈值函数
6.1215 9.6018 12.6778
第一种阈值函数 6.1349 9.6101 12.6778
阈值消噪方法
传统的阈值消噪的基本步骤
1) 原始信号的小波分解 2) 小波系数的消噪处理 3) 用处理过的小波系数重构信号
阈值函数
传统的阈值函数为硬阈值函数或软阈值 函数
硬阈值函数
ห้องสมุดไป่ตู้
D
j,
k
d
0
j,
k
d j,k T d j,k T
软阈值函数
D
j,
k
sgn(d 0
j,
k
)
*
d
j,
k
T
d j,k T d j,k T