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论文研究-一种基于RBF神经网络的语音去噪方法 .pdf 评分:

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国科技论文在线 表网络常用函数 函数类型 函数名 函数用途 网络创建函数 创建一个网络 创建一个设计误差为的网络 神经元传递函数 径向基传递函数 神纤网络仿真函数 针对给定的输入,得到网丝输出 调用县它训练函数,对网络进行训练 络训练函数 对权值和阈值进行训练 自适应函数 初始化函数 对网络进行初始化 基于神经网络的语音信号去噪 语音信号的预处理 在对语音信号进行分析和处理之前,必须先进行信号的预处理。首先使用 读 取格式为的语音信号,然后使用 和 进行加窗分帧处理。语音信号的 分帧是采用可移动的有限长度窗∏进行加权来实现的。分帧虽然可以采用连续分段的方法, 但为了使帧与帧之间能平滑过度,以保持其连续性,一般要先采用交叠分段的方法对语音信 号进行傅立叶变换,再取模平方得到其功率谱。本文采用汉明窗对语音信号进行分帧处理, 帧长为个样本点。 神经网络的学习 利用 断数生成嗝值为 的高斯白噪声,与纯净语音信号进行叠加生成 加噪信号,然后分别对纯浄语音信号和加噪语音信号做预处理。选取加嗓信号功率谱的 个样本点作为神经网络的输入值,纯净语音信号功率谱的个样本点作为神经网络的期望 输出值,对设计好的神经网络进行训练,该次训练之后生成的神经网络是在频域上对 语音信号进行处理,记为 利用 函数生成幅值为 的高斯白噪声,与纯净语音信号进行叠加生成 加噪信号,然后分別对纯净语音信号和加噪语音信号进行加窗分帧处理。选取加噪信号的 个样本点作为神经网终的输入值,纯净语音信号的个样本点作为神经网络的期望输 岀值,对设计好的袒经网络进行训练,该次训练之后生成的神经网络是在时域上对语 音信号进行处理,记为 通过预处理,将语音信号分成各个短时段分帧。木文中,信号采样率为 帧长 ,即点。将分帧加噪语音信号的功率谱作为训练好的 的输入,完成频域 去噪处理,得到相应的输出,记为。 将分帧加噪语音信号在时域上的采样点作为训练好的 的输入,完成时域去噪处 理,得到相应的输出,记为 语音文件的重建 将去噪处理后得到的帧长为的输岀数据矩阵进行排序重建处理后,就可以得到完整 的文件。对于用 进行处埋后的输出结果,首先进行傅立叶反变换 并重叠相加,然后除去汉明窗引起的增益,再把这些数据按吋间顺序排列成·列数据向量, 并将该数据向量使用 转换成文件。对于用 进行处理后的输出结果 ,不需要进行傅立叶反变换,直接进行排序重建处理即可。 国科技论文在线 基于 的傅里叶反变换并重叠相加代码如卜: 除去汉明窗引起的增益代码如下: 评音形 静◆ 样点默 加嗝译青试形 图 神经网络对语音信号在时域去噪结果 原始潘音波形 样点数 加噪活读形 熘嗝濠形 图 神经网络对讧音信号在频域去噪结果 仿真实验与测试结果 用神经网络在时域对冇噪语音信号进行去噪的结果如图所示。比较去噪后的增 强语音波形与原始语音波形可以看出,两者比较接近,但是去噪后语音信号有比较明显 的削弱。在频域对有噪语音信号进行去噪的结果如图所示。比较图去噪后的增强语音 波形与原始语音波形可以看出,两者非常接近。可见以上两和方法都能冇效地去除噪声 再比较图与图的网终输出增强语音波形可以明显看出,图中利用神经网终在 频域对有噪语音信号进行去噪后的波形更接近于原始语音信号,而且语音信号没有受到眀显 国科技论文在线 削弱 结论 基于神经网络对话音信号在频域上进行去噪的方法,是一种很好的去除语音信号 背景噪声的方法。仿真结果表明该方法是切实可行的,而且相对于在时域,在频域上运用 神经网络进行去噪能更好地消除噪声以及保持原始语音信号的特性,此外,通过人耳 的实际听音,经频或上运用神经网络对语音信号进行去噪后,语音信号的清晰度和可 董度都保持良好,语音信号的质量也明显改善 参考文献 袁飞基于平移不变小波的语音信号去嗓究白动化技术与应用 黄雨青王友仁罗慧等分数阶小波包时频域的信号去噪新方法仪器仪表学报 倪月敏杨乃衡 变换在语音去噪中的应用计算机仿真 山盛丰基于核函数的学习算法北京交通大学学报 弘顶学刘新芝关治洪神经网络算法及其应用油化工高等学校学报 曹建云陆国平杨奕等径向基函数网终泛化能力研究及其应用系统工程与电子技术

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2019-08-17 上传 大小:208KB
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