语音信号去噪研究
语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用
语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用语音信号在现实应用中经常遭受各种干扰与噪声，这些噪声会影响语音信号的品质，进而引起语音识别失效。
因此，语音信号去噪就成为了语音领域研究的一个重要方向。
本文将介绍几种比较常见的语音信号去噪方法及其在语音识别中的应用。
一、基于频域的去噪方法基于频域的去噪方法是将语音信号从时域转换为频域，利用频域特征对语音信号进行分析和处理。
这种方法常见的去噪算法有傅里叶变换（FFT）、短时傅里叶变换（STFT）等。
在去噪过程中，可以将频率范围内的干扰信号过滤掉，提高语音信号的信噪比。
还可以通过时域窗函数和滤波技术来实现。
基于频域的去噪方法在语音信号的短时处理和实时处理方面有着广泛的应用。
例如，在电话通信领域中，许多手机厂商都采用了该方法来实现语音通话的降噪功能。
此外，基于频域的去噪方法还可以应用在语音识别、音频编码解码等方面。
二、基于时域的去噪方法基于时域的去噪方法通常是在时域上对语音信号进行操作，在信号的各个时间点进行处理。
最常见的方法是利用数字滤波器滤除干扰信号。
而且，这种方法对于较复杂的噪声类型如白噪声来说效果较好。
基于时域去噪方法在语音识别领域中也有着广泛的应用。
例如，在话者识别中，对于前景音（说话之声）和背景音（其他噪声）的分离，就可以使用基于时域的方法。
而且，与基于频域的方法相比，基于时域的方法具有更高的计算效率。
三、基于统计学的去噪方法基于统计学的去噪方法主要是利用概率统计模型来对语音信号进行建模，从而减去噪声所带来的影响。
例如，高斯混合模型（GMM）和鲍姆-韦尔奇滤波（BWF）算法就是基于此理论出现的去噪方法。
基于统计学的去噪方法在语音识别的前期处理中也有着广泛的应用。
其中，利用GMM对语音信号模拟，在语音信号的特征提取中占据着重要的地位。
而且，鲍姆-韦尔奇滤波器算法可以将语音信号的噪声部分去除，提高识别率。
综合而言，语音信号去噪是一个非常重要的研究领域，已经在很多应用场景中得到了广泛的应用。
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。
因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。
本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
本文的主要内容分为以下几个部分。
首先，介绍语音信号处理的背景和意义。
在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。
因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。
其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。
本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。
首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。
然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。
最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。
接下来，介绍实验设计和结果分析。
本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。
通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。
最后，总结全文并展望未来的研究方向。
通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。
然而，该方法仍然有改进的空间。
未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。
总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。
基于线性预测算法的音频信号噪声去除研究
基于线性预测算法的音频信号噪声去除研究近年来，随着科技的发展和人们对高质量生活的要求越来越高，音频技术也得到了广泛的应用。
无论是在通信领域、数字化音乐产业，还是在个人娱乐、语音识别等领域，音频技术都扮演着重要的角色。
在这个过程中，一个令人头疼的问题是如何有效去除噪声。
过多噪声不仅影响声音效果，还会降低音频传输和处理的效率，制约了音频技术的发展。
现有的各种去噪方法都有其局限性，而基于线性预测算法的音频信号噪声去除方法则为我们提供了一种新的思路，成为当前研究的热点之一。
一、噪声去除的背景和意义随着科技的发展和消费升级，对于音频的清晰度和品质等方面要求越来越高。
但是由于种种原因（如信号传输受干扰、人为因素等），在音频技术应用中还是会出现噪声。
噪声是指除所需信息外的任何其他杂乱无章的声音，包括杂音、电磁干扰、混响等。
过多噪声会将所需信息掩盖掉，严重影响音频的可理解性和可用性，因而需要进行去噪处理。
对于音频技术行业来说，去噪处理的意义还体现在提高运营效率和节省成本上。
例如，当人们在通话、视频会议等场合需要进行语音传输时，若传输的语音中有过多噪声，会干扰到沟通双方的理解，从而影响工作效率。
在数字音乐产业中，若音频有噪声，需要采用人工去除或重新录制等措施，无疑增加了成本和周期。
因此，对于音频技术行业来说，开发高效、精准的噪声去除算法具有重要意义。
二、线性预测算法在音频信号的噪声去除领域，线性预测算法是一种有效的方法，也是当前研究的热点之一。
它是音频信号去噪中的一种经典方法，能够非常有效地去除噪声，同时对音频信号本身造成的影响也很小。
线性预测算法是一种基于模型的去噪方法，其基本思路是从已知信号中预测未知信号值。
具体来说，预测方法会根据时间序列信号的前若干个样本，以及一个与时间无关的系数向量，预测出接下来的一个样本，来逐个推导出整个时间序列信号，达到降噪的目的。
与其他经典算法不同的是，线性预测算法是基于小波分析的，能够非常有效地处理不同尺度下的信号噪声。
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。
211110093_语音增强降噪方法研究
2023年3月 辽 宁 警 察 学 院 学 报 Mar. 2023 第2期 (总第138期) JOURNAL OF LIAONING POLICE COLLEGE No. 2 (Ser. No. 138)语音增强降噪方法研究孟飞宇，张红兵，岳沛瑀（中国刑事警察学院 公安信息技术与情报学院， 辽宁 沈阳 110854）摘 要：语音信号在采集和传输过程中会受到噪声的干扰，造成音频信噪比过低。
通常会用谱减法、滤波器法、神经网络等方法对收集到的音频进行降噪处理。
本研究以模型算法和非模型算法两部分为研究顺序，分析了几种常见降噪方法的原理和优缺点，通过对相应代码的实现，以信噪比和分段信噪比为评价标准，对比分析各类方法的降噪效果，最后得出基于LMS 自适应滤波器降噪方法效果更明显，同时神经网络的语音降噪方法会有更好的应用前景。
关键词：降噪；谱减法；滤波器法；神经网络中图分类号： D918.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0727(2023)02-0078-04收稿日期：2022-12-04作者简介：孟飞宇（1993-），男，辽宁沈阳人，硕士研究生。
研究方向：声像资料检验。
张红兵（1979-）：男，河南舞阳县人，硕士研究生导师，教授，硕士。
研究方向：声像资料检验。
瑀岳沛（1997-）：男，河南郑州人，硕士研究生。
研究方向：声像资料检验。
基金项目：中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目“基于云计算平台的语音信号处理技术应用研究”（2021YCYB46）。
语音是人与人沟通交流的主要方式，成为人们相互之间传递信息的一种重要手段。
在现实生活中，人们所获得的语音信号会因为录制设备和周围环境等因素的影响，出现语音清晰度较低的现象，如何改善语音信号质量是人们一直要攻克的难题。
国内外的专家学者相继提出维纳滤波、谱相减、软判决、短时谱幅度估计和卡尔曼滤波等诸多方法进行语音增强降噪[1]，在之后的研究应用过程中又对上述方法进行完善调整，并结合新技术的发展创新出更科学有效的增强降噪模式，使得增强降噪效果得到明显的提升。
语音信号去噪处理方法研究
语音信号去噪处理方法研究一、引言语音信号去噪处理是语音信号处理领域的重要研究方向，其主要目的是消除语音信号中的噪声干扰，提高语音信号的质量和可识别性。
随着科技的不断发展，越来越多的应用场景需要对语音信号进行去噪处理，如语音识别、电话会议、数字通信等。
因此，研究语音信号去噪处理方法具有重要意义。
二、常见噪声类型在进行语音信号去噪处理前，需要先了解常见的噪声类型。
常见的噪声类型包括以下几种：1.白噪声：频率范围广泛，功率谱密度恒定。
2.脉冲噪声：突然出现并迅速消失的脉冲。
3.人类说话声：人类说话时产生的杂音。
4.机器嗡鸣：由机器运转产生的低频杂音。
5.电源干扰：由电子设备产生的高频杂波。
三、传统去噪方法传统的去噪方法主要包括滤波法、谱减法和子带分解法。
1.滤波法：将语音信号通过滤波器进行滤波，去除噪声信号。
但是，滤波法只能去除特定频率范围内的噪声，对于频率随时间变化的噪声无法处理。
2.谱减法：通过计算语音信号和噪声信号的功率谱，将低于一定阈值的频率成分视为噪声信号，并将其减去。
但是，谱减法会导致语音信号失真和降低可识别性。
3.子带分解法：将语音信号分解为多个子带，在每个子带上进行去噪处理。
但是，子带分解法需要大量计算，并且对于频率随时间变化的噪声也无法处理。
四、基于深度学习的去噪方法近年来，基于深度学习的去噪方法逐渐成为研究热点。
基于深度学习的去噪方法主要包括自编码器、卷积神经网络和循环神经网络等。
1.自编码器：自编码器是一种无监督学习模型，可以从数据中学习特征表示。
在语音信号去噪处理中，可以将自编码器作为一个降噪模型，输入噪声信号，输出去噪后的语音信号。
自编码器可以学习到语音信号的特征表示，并去除噪声。
2.卷积神经网络：卷积神经网络是一种针对图像处理的深度学习模型。
在语音信号去噪处理中，可以将卷积神经网络应用于语音信号的时频域表示，学习时频域上的特征表示，并去除噪声。
3.循环神经网络：循环神经网络是一种针对序列数据处理的深度学习模型。
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。
(完整版)基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪
*****************实践教学******************兰州理工大学计算机与通信学院2013年春季学期《信号处理》课程设计题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：姓名：学号：指导教师：成绩：摘要本次课程设计是基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪，在设计过程中，首先录制一段不少于10秒的语音信号，并对录制的信号进行采样；其次使用MATLAB会出采样后的语音信号的时域波形和频谱图；然后在给原始的语音信号叠加上噪声，并绘出叠加噪前后的时域图及频谱图；再次设计FIR滤波器，针对语音信号的性质选取一种适合的窗函数设计滤波器进行滤波；最后对仿真结果进行分析。
设计出的滤波器可以满足要求。
关键词: FIR滤波器；语音信号；MATLAB仿真目录一 FIR滤波器设计的基本原理 (1)1.1滤波器的相关介绍 (1)1.1.1数字滤波器的概念 (1)1.1.2 IIR和FIR滤波器 (1)1.2利用窗函数法设计FIR滤波器 (1)1.2.1窗函数法设计FIR滤波器的基本思想 (1)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的步骤 (2)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求 (2)1.2.3常用窗函数的性质和特点 (3)1.2.4 语音处理中的采样原理 (3)二语音信号去噪实现框图 (5)三详细设计 (7)3.1 信号的采集 (7)3.2 语音信号的读入与打开 (7)3.3 语音信号的FFT变换 (8)3.4含噪信号的合成 (9)3.5 FIR滤波器的设计 (10)3.6 利用FIR滤波器滤波 (11)3.7 结果分析 (14)总结 (15)参考文献 (16)附录 (17)致谢 (21)一 FIR滤波器设计的基本原理1.1滤波器的相关介绍1.1.1数字滤波器的概念数字滤波器(Digital Filter，简称为DF)是指用来对输入信号进行滤波的硬件和软件。
所谓数字滤波器，是指输入、输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。
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语音信号去噪研究
作者：王潇涵
来源：《数字技术与应用》2017年第06期
摘要：信号处理中的一个重要应用就是去噪，噪声几乎无所不在，去噪研究的目的就是消除高频噪声、低频噪声、白噪声以及各种各样的其他噪声。
一般的去噪方法对于同频噪声比如白噪声无能为力。
为了解决这些难题，一种新的信号处理算法--小波变换应运而生，因为这种算法可以同时在频域与时域中聚焦，因此其异常契合当前信号处理中的时频联合分析，因为优点非常突出，这种算法已经成为了信号处理尤其是信号去噪理论里面的权重分支。
本文将首先研究使用滤波器消除语音信号中的高频噪声、低频噪声，然后对比同时加入高斯白噪声的去噪情况，来说明这种方法对于去除白噪声的缺陷，然后研究基于小波分析的去噪算法，给出具体的理论依据，然后进行matlab仿真试验对比，证明小波算法去噪的优越性。
关键词：滤波器；小波；去噪；MATLAB
中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）06-0076-02
1 引言
信号处理中的一个重要应用就是去噪，噪声几乎无所不在，去噪研究的目的就是消除高频噪声、低频噪声、白噪声等等。
在去噪研究的初级阶段一般都是直接使用滤波器来滤除噪声，但是这种方法仅适用于噪声频带与有用信号频带不一致的情况，而对于一般的同频噪声比如白噪声则无能为力。
小波变换算法可以同时在频域与时域中聚焦，因此其异常契合当前信号处理中的时频联合分析。
2 基于滤波器的语音信号去噪
2.1 滤波器去噪实验介绍
仿真平台MATLAB软件中有函数wavread可以用来对语音信号采样量化。
获取语音信号之后，接着给待分析信号加上噪声。
然后对这几组信号进行傅立叶变换获取其普特性。
接着依据普特性构造合适的滤波器来过滤噪声干扰达到消噪的目的。
MATLAB仿真软件中有滤波器设计函数butterworth，可以设定相应的参数值就可以获得滤波器抽头系数从而获得FIR滤波器。
2.2 滤波器去噪实验仿真及结果分析
首先读入一段歌曲语音，使用sound命令回放语音，然后进行谱分析，给出这段语音信号的时域波形，频谱以及幅值和相位见图1，然后加入了一个高频噪声（频率4000Hz）和一个低频噪声（频率10），在此基础上又加入了高斯白噪声见图2。
分别分析原始波形时域波形，频谱。
从频谱图可以看出所加入的高频，低频和高斯白噪声的情况。
不论是通过sound函数回放语音还是从去噪声之后的信号频谱（见图3），都可以看到滤波器针对高频噪声和低频噪声去噪效果很好，但是对于添加了高斯白噪声的信号却效果有效。
3 小波变换法语音去噪
3.1 小波去噪过程分析
3.1.1 小波去噪原理
式子中yi表示的是被噪声干扰后的信号，则是原始的无噪待发送信号，式中zi表示高斯白噪声分量，其服从独立均匀分布，表示的是白噪声的幅度，n表示发送信号的点数。
小波去噪的目的就是要从yi里面分离出原始发送分量，而分离方法是基于噪声分量与信号分量同时经过小波变换之后的差异特征来进行的，经过小波变换之后对其特征的分解系数进一步处理从而完成去噪的过程。
在现实的绝大多数应用场景下，需要分离出来的有意义信号分量的频率较低，但是通常情况下的噪声分量频率都是较高的，因此处理方法就是对被噪声干扰的混合信号直接进行小波变换分解，以通常所用的三层小波变换分解为例说明如下：
图中表示的是每一次分解中的近似分量，而图中表示的则是每一次分解中的细节分量，表示三层小波分解，经过这些处理之后大多数噪声分量都会被分解到，，这些部分里面，分析他们的差异点然后设定阈值对小波系数过滤分离，接着以分离之后的小波系数来重构原始信号就可以获得去噪后的信号分量，也就完成了去噪过程。
3.1.2 小波去噪步骤
3.2 小波去噪仿真
利用MATLAB仿真软件对小波去噪进行分析，步骤与滤波器仿真试验相同，首先读入语音，给出语音的时域波形和频谱。
然后对语音信号进行加噪，给出染噪声后的语音信号时域波形和频谱。
使用小波去噪算法对染噪声后的语音信号去噪，画出去噪后的语音信号时域波形和频谱。
同时在每一步使用sound函数回放语音。
结果见图5，6和7所示，为了证明小波去噪的效果，编写了一个计算信噪比的函数，在加噪声之后计算信噪比发现为1.92dB左右，进行了小波去噪之后，语音信号的信噪比为4.85左右。
不论是从这里，还是结果图或者sound回放语音都可以看出小波去噪效果很好，对语音的去噪效果很明显，虽然没有完全消除白噪声，但是这也是下一步的研究方向。
4 结语
本文首先研究使用滤波器消除语音信号中的高频噪声、低频噪声，然后对比同时加入高斯白噪声的去噪情况，来说明这种方法对于去除白噪声的缺陷，然后研究基于小波分析的去噪算法，给出具体的理论依据，然后进行matlab仿真试验对比，证明小波算法去噪的优越性。
通过仿真实验和sound函数回放语音可以证明本文去噪的有效性。
小波去噪的阈值选择是个难题，分解阶数也需要仔细权衡。
实际环境中噪声是随时改变的，能否找到一种自适应的算法去匹配不同的噪声消除是下一步的研究重点。