论文研究-小波变换的语音去噪方法.pdf

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提出一种改进的语音去噪处理方法:二次小波分解全局阈值法。该方法不同于传统阈值滤波方法,首先对语音信号的高频部分进行二次分解,然后应用阈值滤波的方法对信号进行去噪处理。该方法在MATLAB上进行了模拟实验,实验结果表明该方法提高了信噪比,去除了大部分噪声,相当完整地保留了有效信号能量,很好地解决噪声对语音信号干扰的问题。
李从清,孙立新,龙东,等:小波变换的语音去噪方法 2009,45(36)147 到二次分解后的6个高频系数和6个低频系数,分别为CDD11、 CDD12、CDD21、CDD22、CDD31、CDD32和CDA11、CDA12 CDA21、CDA22、CDA31、CDA32; 0505 一 (3)对二次分解后得到的各低尺度高频部分,其小波系数 1.0 010002000300040005000600070008000 基本由噪声控制,有用信号只含少量,此时对各高频部分分解 采样点 后得到高频系数利用全局阈值进行去噪处理,得到处理后的3 (a)原始信号 个高频部分; (4)将处理后高频系数和第一次分解的低频系数再经过小 0.5 波逆变换,得到去噪后的重构信号。 0- 内单中中中 方法的基本框图如图2所示: 4物 010002000300040005000600070008000 含噪 用小波变换 多尺度 反演去噪后 采样点 信号预处理 作多尺度分解 去噪 小波变换信号 (b)默认阈值消噪后的信号 图2小波变换去噪框图 0.5 5实验结果与分析 0 以英文的数字“一”的语音信号加入高斯白噪声的混叠信 号,在 MATLAB6.5进行仿真实验。均选用 Daubechies(“db6”) 010002000300040005000600070008000 采样点 进行三层小波分解,分别采用默认阈值法、给定软阈值法和二 (c)给定软阈值消噪后的信号 次小波分解全局阈值法对混叠语音信号进行去噪处理。各种算 图5默认阈值消噪后和给定软阈值消噪后的语音信号 法的输出信噪比如表1所示,输入信噪比为8.2547dB。 表1各算法信噪比对比 算法 信噪比dB 0 默认國值 l1.6260 给定的软阈值 -1.0 10.6781 10002000300040005000600070008000 二次小波分解全局阈值 25.6466 采样点 (a)原始语音信号 实验结果表明采用默认阈值法和给定的软阈值法去噪效 果均不理想,而采用二次小波分解全局阈值方法去噪的信噪比 0 最为理想。原始语音信号如图3,混噪后语音信号如图4,默认 体 阈值消噪后的语音信号和给定软阈值消噪后的信号如图5, 1.0 次小波分解全局阈值方法消噪后信号如图6。 010002000300040005000600070008000 采样点 (b)加噪后语音信号 1.0 0.4 4 010002000300040005000600070008000 10002000300040005000600070008000 采样点 采样点 (c)去噪后语音信号 图3原始语音信号 图6二次小波分解全局阈值方法消噪后语音信号 表2小波去噪参数 小波函数名称 恢复L2范数百分比/(%)信噪比dB 0.4 harr 73.8873 20.8713 bior2.4 Biorthogonal( biorNr Nd). 839239 26.6071 hior44有线性相位(Nr=2,4;d=4) 78.5996 80.2412 25.3362 Coiflet(N=3, 5) coif5 80.4008 26.0470 10002000300040005000600070008000 采样 Daubechies (N=3,5,7 0.0435 25.64166 图4混叠噪声后语音信号 80.2586 25.8537 语音信号为英文数字“一”加入高斯白噪声混叠信号,采用 Daubechies改进db近似 78.2242 23.3475 二次小波分解全局阈值方法,分别选用不同小波函数在MAT 79.8767 对称小波系 25.4222 LAB6.5进行仿真实验。取 KEEPAPP=1,恢复L2范数百分 sym 796663 25.5014 比:PERF2=100‖XC‖‖X‖2,仿真结果见表2 (下转173页)

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