改进粒子群算法的小波神经网络语音去噪.pdf

本文主要探讨了一种改进的粒子群优化算法在小波神经网络语音去噪中的应用。小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是将小波分析与神经网络结合的技术，利用小波分析的时频局部化特性以及神经网络的自学习功能，使得WNN在逼近能力和容错性上表现出色，同时具备良好的收敛性和鲁棒性。 在语音去噪方面，由于语音信号常常受到环境噪声的干扰，传统的滤波方法可能无法有效分离噪声和有用信号。小波神经网络因其独特的特性，能够对非线性、非平稳的语音信号进行精细分析，从而更好地去除噪声。而粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）则是一种全局优化算法，通过模拟群体中粒子的运动和相互作用来搜索最优解。本文提出了一种改进的PSO算法，强调了个体间的协作和竞争，提高了寻找最优解的效率。 将改进的PSO应用于小波神经网络中，可以更有效地训练网络参数，以适应不同的语音噪声环境。在Matlab环境下进行的仿真结果显示，这种融合了PSO的小波神经网络去噪方法能有效去除噪声，同时保留原始语音信号的特征峰值，提高信号估计的准确性，显著提升了语音增强的效果。 该研究结合了小波神经网络和粒子群优化算法的优势，为语音去噪提供了一个高效的方法。这种方法不仅增强了去噪性能，还能保持语音信号的原始特性，对于实际的语音处理和通信系统具有重要的应用价值。通过不断的优化和调整，这种方法有望在更广泛的噪声环境中提升语音质量，为语音识别、语音通信等领域的技术发展提供了新的思路。