小波去噪语音识别共34页
(完整word版)基于小波变换的语音信号去噪(详细)
测试信号处理作业题目:基于小波变换的语音信号去噪年级：级班级：仪器科学与技术学号：姓名：日期：2015年6月基于小波变换的语音信号去噪对于信号去噪方法的研究是信号处理领域一个永恒的话题.经典的信号去噪方法，如时域、频域、加窗傅立叶变换、维纳分布等各有其局限性，因此限制了它们的应用范围。
小波变换是八十年代末发展起来的一种新时—频分析方法，它在时-频两域都具有良好的局部化特性;并且在信号去噪领域获得了广泛的应用。
目前已经提出的小波去噪方法主要有三种：模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。
阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点，取得了广泛的应用。
然而在阈值法中，阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。
如果阈值选取过小，那么一部分噪声小波系数将不能被置零，从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息；如果阈值选的偏大,则会将一部分有用信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。
1、语音信号特性由于语音的生成过程与发音器宫的运动过程密切相关，而且人类发音系统在产生不同语音时的生理结构并不相同，因此使得产生的语音信号是一种非平稳的随机过程（信号）.但由于人类发生器官变化速度具有一定的限度而且远小于语音信号的变化速度，可以认为人的声带、声道等特征在一定的时间内(10- 30ms)基本不变,因此假定语音信号是短时平稳的,即语音信号的某些物理特性和频谱特性在10—30ms的时间段内近似是不变的，具有相对的稳定性，这样可以运用分析平稳随机过程的方法来分析和处理语音信号。
在语音增强中就是利用了语音信号短时谱的平稳性。
语音信号基本上可以分为清音和浊音两大类。
清音和浊音在特性上有明显的区别，清音没有明显的时域和频域特性，看上去类似于白噪声，并具有较弱的振幅；而浊音在时域上有明显的周期性和较强的振幅,其能量大部分集中在低频段内，而且在频谱上表现出共振峰结构。
在语音增强中可以利用浊音所具有的明显的周期性来区别和抑制非语音噪声，而清音由于类似于白噪声的特性,使其与宽带平稳噪声很难区分。
基于小波阈值去噪法的智能音箱语音识别研究
基于小波阈值去噪法的智能音箱语音识别研究智能语音，是实现人与机器之间的通信，主要有语音识别、语音合成技术。
智能语音技术的研究是以语音识别技术为开端，随着信息技术的发展，智能语音技术成为人们日常生活中沟通与交流的有效、便捷手段。
目前，智能音箱已成为智能语音技术深入人们日常生活的应用实例，如Amazon Echo、Google Home、天猫精灵等。
为了更好的对智能音箱进行语音识别，需要对麦克风采集到的原始语音数据进行处理，以期送往语音识别引擎的数据，能有更高的识别率。
本文针对智能音箱的音频预处理问题，基于MATLAB软件，结合小波变换理论，设计了一种处理声音信号噪音的方法。
通过MATLAB调取麦克采集到的原始语音数据，然后采用小波分解，设置信号阈值对声音信号中的噪声进行滤波处理，小波重构等过程，最后，画出处理前后的波形图，通过对比，可知处理后的声音信号滤除了高频噪声，显示的信号更清晰，有助于提高语音识别率。
一、智能音箱-音频预处理赛题简介本次赛题中采用的智能音箱的语音信号由两个麦克采集得到，Mic1和Mic2 采集到的数据分别对应着chann1.pcm和chann2.pcm，数据为16bit、采样率16k 的pcm文件。
现有智能音箱在家庭环境中得到的7组语音数据，其中含有一定的家庭背景噪声。
根据每组数据中的1路或者2路声音信号，设计算法对其进行处理，以提高后台引擎的识别率。
二、智能音箱的音频信号导入本文的语音识别程序主要在MATLAB软件上完成，MATLAB是一款功能强大的数学软件，可用于算法开发、数据可视化、数据分析等方面。
MATLAB提供了许多函数处理声音信号，比如wavread、wavedec、waverec等等，可以利用这些函数方便的处理信号，还有诸如plot等绘图函数。
根据已有的7组智能音箱获取的数据，首先进行声音的读入，由于这里有7组不同的语音信号数据，为了方便读入，本文采用字符串的形式来获取语音数据地址，以一路Mic的数据为例，A={'_01','_02','_03','_04','_05','_06','_07'};%7路数据信号的编号getstr=A{i};str_route1='array\preliminaries';% 7路数据信号相同的路径部分str_num1='\chann1.pcm'; % 7路数据信号的Mic1路径部分str_chann1=[str_route1,getstr,str_num1]; % Mic1的7路数据信号路径通过以上操作，获取了两麦克的7路语音数据地址，下面采用MATLAB软件中的fread函数分别读取二进制形式的语音数据，并将数据存入矩阵中，在读入数据之前，需要利用fopen函数来打开数据文件，并指定该文件的操作方式。
小波去噪PPT课件
t
具^ 0有 波动td性t 0。为了使信号重构的实现上是稳定的，除了满足重构
条件外，还要求 t 的傅立叶变换满足如下稳定性条件：
^
2
A 2 j w B
式中，0 A B 。
小波的选择并不是任意的，也不是唯一的。它的选择应满足定义域是紧 支撑的(Compact Support)，即在一个很小的区间之外，函数值为零，函数 应有速降特性，以便获得空间局域化。另外，它还要满足平均值为零。也就 是说，小波应具有振荡性，而且是一个迅速衰减的函数。
先沿方向分别用做分析把分解成平滑和细节两部分然后对这两部分再沿方向用处理所得的一路是第一级平滑逼近其它三路输设想成理想的半带低通滤波器和高通滤波器两个方向的低频分量反映的是水平方向的低频分量和垂直方向的高频分量反映的是水平方向的高频分量和垂直方向的低频分量反映的是两个方向的高频分量
基于小波去噪的图像处理
模式识别与智能系统
刘新菊
研1206
1
主讲内容
• 噪声特性 • 传统去噪方法 • 小波阈值去噪原理 • 常用几种阈值去噪比较
2
噪声特性
经常影响图像质量的噪声源可分为三类。人们对其生成原因及相应的模 型作了大量研究：
1、电子噪声。在阻性器件中由于电子随机热运动而造成的电子噪声是三 种模型中最简单的，一般常用零均值高斯白噪声作为其模型，它可用 其标准差来完全表征。
4
传统去噪方法
经典去噪方法要么完全在频率域，要么完全 在空间域展开。这两类消噪方法造成了顾此失彼 的局面，虽然抑制了噪声，却损失了图像边缘细 节信息，造成图像模糊。因此，提出了基于小波 变换的去噪方法研究。小波分析由于在时域频域 同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特 点，能有效地把信号和噪声区别开来，因此不仅 能满足各种去噪要求如低通、高通、陷波、随机 噪音的去除等，而且与传统的去噪方法相比较， 有着无可比拟的优点，成为信号分析的一个强有 力的工具，被誉为分析信号的数学显微镜。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
基于小波消噪及端点检测的语音识别
1 绪论语音是人类进行相互通信和交流的最方便、最快捷的手段。
在高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、储存、识别、合成、增强等是整个数字化通信网络中最重要、最基本的组成部分之一。
非特定人连续语音识别在电话拨号系统、家电遥控、工业控制、信息查询系统等领域有广泛应用。
在本文中，将虚拟仪器技术应用于语音识别系统，实现了仪器的软件化，真正体现了“软件就是仪器”的思想。
利用计算机强大的图形环境和硬件资源建立的图形化的虚拟仪器面板，实现对语音信号的实时采集、分析处理与特征提取等，利用软件实现仪器功能的模块化、智能化，使其具有成本低廉、数据分析便利和设备管理良好等优点。
本章综述了语音识别技术的学科背景、发展历程，介绍了当前语音识别领域的主流技术、典型系统及其应用前景，特别分析了汉语语音识别的难点，阐明了本论文的研究框架和内容。
1.1 语音识别的学科背景与发展历程语音是人类最自然、最常用的交流方式，语音识别是近半个世纪发展起来的新兴学科，其目标是使机器“听懂”人的自然语言。
由识别得到的信息可作为控制信号在工业、军事、交通、医学、民用等各个方面都有着广阔的应用前景，例如声控电话交换、语音拨号系统、各类语音声讯服务（股票信息、天气预报等）、智能玩具、语音呼叫中心等。
语音识别技术将大大改善人机交互界面，提高信息处理自动化程度，具有巨大的社会、经济效益。
正因为如此，语音识别正迅速发展为“改变未来人类生活方式”的关键技术之一。
作为专门的研究领域，语音识别又是典型的交叉边缘学科，它要依赖众多学科的科研成果。
从计算机学科角度来看，它属于智能计算机的智能接口部分；从信息处理学科来看，它属于信息识别的一个重要分支；从通信及电子系统、电路、信号及系统定学科来看，它又可视为信息和通讯系统的信源处理科学；而从自动控制学科来看，它则可堪称模式识别中的一个重要部分--时序模式识别；此外，语音识别与声学、生理学、心理学、语音学、语言学有着密不可分的联系，而且语音识别与语音压缩、语音合成、语音增强、说话人识别等语音研究有着更为直接、紧密的关系。
基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现
基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现语音信号去噪是语音处理中的重要任务，它的目标是从含有噪声的原始信号中恢复出清晰的语音信号。
小波变换是一种常用的信号分析技术，可以对语音信号进行时频分析，从而帮助去除噪声。
小波变换的基本原理是将信号分解成不同的频率分量，并且可以根据需要选择不同的尺度或分辨率来分析信号的局部特征。
在语音去噪中，小波变换可以在时间和频率上分析语音信号，将含噪声的信号分解成不同频率的小波系数，从而更容易识别和去除噪声。
下面简要介绍一种基于小波变换的语音信号去噪算法，并给出具体的DSP算法实现。
1.预处理首先对原始语音信号进行预处理，包括去除直流分量、归一化处理等。
这一步的目的是为了使语音信号的幅值范围在合理的范围内，并且去除可能对噪声分析造成干扰的低频分量。
2.小波变换利用小波变换将语音信号分解成不同的尺度或频率分量。
可以选择不同的小波基函数和分解级数来适应不同的语音信号特征和噪声分布情况。
常用的小波基函数包括Daubechies小波、Haar小波等。
3.去噪处理通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。
一般可以选取软阈值或硬阈值方法。
软阈值方法将小于设定阈值的小波系数置零，保留大于等于阈值的小波系数，并根据其幅值大小进行调整。
硬阈值方法则将小于设定阈值的小波系数都置零，只保留大于等于阈值的小波系数。
4.信号恢复通过逆小波变换将去噪后的小波系数重构成语音信号，从而得到去噪后的语音信号。
以下是基于小波变换的语音信号去噪DSP算法的具体实现步骤：1.使用语音采集模块采集原始语音信号，并进行预处理，如去除直流分量。
2.对预处理后的语音信号使用小波变换分解成不同频率的小波系数。
3.根据小波系数的幅值大小，通过软阈值或硬阈值方法进行小波系数的阈值处理，去除噪声。
4.通过逆小波变换将处理后的小波系数重构成去噪后的语音信号。
5.对去噪后的语音信号进行后处理，如归一化处理。
6.输出去噪后的语音信号。
小波去噪剖析课件
将小波去噪技术与其它技术进行交叉融合，如与机器学习、统 计学习等技术的结合，有望产生一些创新性的研究成果和应用
。
THANKS
感谢观看
实验结果展示
展示一
小波去噪在音频信号处理中的应用。我们使用小波去噪方法对受到噪声干扰的音 频信号进行了处理。处理后的音频信号明显去除了噪声，音质得到了显著改善。
展示二
小波去噪在图像信号处理中的应用。我们使用小波去噪方法对受到噪声干扰的图 像信号进行了处理。处理后的图像信号明显去除了噪声，图像质量得到了显著提 升。
基于小波变换的去噪算法具有较好的去噪效果，能够保留信号中的重要特征。
小波去噪算法的步骤
对原始ห้องสมุดไป่ตู้号进行小波变换，将信号分 解成多个频带。
通过逆小波变换，将去噪后的信号重 新合成。
对每个频带进行阈值处理，将噪声与 信号分离。
经过小波去噪处理后，原始信号中的 噪声得到有效抑制，保留了信号中的 重要特征。
多尺度分析
利用多尺度分析技术，对信号进行多尺度分解和重构，以更好地提取 信号特征和抑制噪声。
对小波去噪的未来展望
更优的性能 更高的鲁棒性 更广泛的应用 更多的交叉融合
通过不断的研究和探索，有望进一步提高小波去噪算法的性能 ，以实现对复杂噪声环境下的信号去噪处理。
针对不同类型和级别的噪声，设计具有更强鲁棒性的去噪算法 ，以适应各种实际应用场景。
结果分析
分析一
小波去噪算法能够有效地去除信号中的 噪声，同时保留信号的重要特征。在音 频信号处理中，小波去噪能够有效地去 除环境噪声和设备噪声，提高了音频的 质量和可听性。在图像信号处理中，小 波去噪能够有效地去除椒盐噪声和随机 噪声，提高了图像的质量和可用性。
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。
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 max d j, k
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
非负死区阈值函数 6.0875
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
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Βιβλιοθήκη d j, k T j
m R
R Tj 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
软阈值函数
sgn(d j , k ) * d j , k T D j , k 0 d j, k T d j, k T