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小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。
在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。
下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。
一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。
1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。
近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。
1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。
这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。
1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。
常见的选择方法有软阈值和硬阈值。
1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。
这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。
1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。
这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。
二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。
在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。
2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。
2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。
2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。
2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。
三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。
基于小波去噪的自适应波束形成算法研究文小方;张玲华;高婉贞【摘要】语音增强算法是数字助听器的一项关键技术.广义旁瓣抵消器自适应波束形成算法对受固定干扰源影响的目标语音有良好的消噪效果.针对广义旁瓣抵消器自适应波束形成算法带来的语音泄漏以及残留噪声问题,在分析语音泄漏原因的基础上,引进了小波阈值去噪技术,提出了基于小波去噪的自适应波束形成算法.该算法在对原始语音进行小波阈值去噪后,将去噪后的语音信号通过GSC结构,从而得到输出语音信号.因小波阈值去噪既能提高语音通过GSC结构前的信噪比,又能使通过GSC结构后的语音更加准确,一定程度上减少了语音的泄漏,降低了残留噪声的发生,提高了语音的辨识度.实验结果表明,所提出的算法使得算法性能有所提高,从而达到了增强语音的目的.%Speech enhancement algorithm is a key technique in digital hearing aid.The Generalized Sidelobe Canceller (GSC) adaptive beamforming algorithm can effectively remove the fixed interference source noise in the target speech.Aimed at the residual noise and speech leakage problems caused by the generalized sidelobe canceller adaptive beamforming algorithm,on the basis of analysis on the reasons for speech leakage and introduction of wavelet threshold denoising technology,the adaptive beamforming algorithm based on wavelet denoising has been proposed.After the denoising of wavelet threshold value has employed to deal with original speech,the outputs of audio signal through GSC structure obtained.Since wavelet threshold,value denoising can improve the SNR of the speech signal effectively and can reduce speech leakage with certain content,and enhance the speech recognition.The experimentalresults show that performance of the improved algorithm and the effects of speech enhancement have been achieved.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)006【总页数】4页(P169-172)【关键词】广义旁瓣抵消器;语音泄漏;小波阈值去噪;语音辨识度【作者】文小方;张玲华;高婉贞【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着科技的不断发展,人类的生活环境变得复杂起来。
小波阈值去噪原理随着科技的不断发展，数字图像处理成为了一个重要的研究领域。
在数字图像处理中，噪声是一个令人头疼的问题，它会降低图像的质量和清晰度。
为了解决这个问题，人们提出了许多去噪算法，其中小波阈值去噪是一种常用且有效的方法。
小波阈值去噪主要基于小波分析的原理，小波分析是一种数学工具，可以将信号分解成不同频率的小波系数。
在小波阈值去噪中，首先将图像进行小波分解，得到不同频率的小波系数。
然后，通过对小波系数进行阈值处理，将小于某个阈值的系数置零，从而去除噪声。
小波阈值去噪的原理可以用以下几个步骤来概括：1. 小波分解：将原始图像进行小波分解，得到不同频率的小波系数。
小波分解可以通过多级分解来实现，每一级分解都会将图像的高频部分和低频部分分离出来。
2. 阈值处理：对小波系数进行阈值处理。
阈值可以根据具体的应用需求来确定，常见的阈值确定方法有全局阈值、局部阈值和自适应阈值等。
阈值处理的目的是将小于阈值的小波系数置零，从而去除噪声。
3. 小波重构：将经过阈值处理的小波系数进行重构，得到去噪后的图像。
小波重构是小波分解的逆过程，它将不同频率的小波系数进行合并，得到原始图像的近似重建。
小波阈值去噪作为一种基于小波分析的去噪方法，具有以下优点：1. 去噪效果好：小波阈值去噪可以有效地去除图像中的噪声，保留图像的细节和结构信息。
通过调整阈值的大小，可以控制去噪效果的好坏，使得去噪后的图像既能去除噪声，又能保持图像的清晰度。
2. 处理速度快：小波阈值去噪算法的计算复杂度相对较低，处理速度较快。
这使得它在实时图像处理和大规模图像处理中具有一定的优势。
3. 算法简单易实现：小波阈值去噪算法的原理相对简单，易于理解和实现。
这使得它成为了一种常用的去噪方法，广泛应用于各个领域。
虽然小波阈值去噪在去除噪声方面取得了一定的成果，但也存在一些局限性和挑战。
例如，阈值的选择是一个关键问题，不同的阈值选择方法会对去噪效果产生影响。
收稿日期:2008-10-28;修回日期:2009-01-05作者简介:李海东(1983-),男,上海人,硕士研究生,研究方向为信号处理;李 青,博士,教授,研究方向为高性能计算。
基于阈值法的小波去噪算法研究李海东,李 青(上海大学计算机学院,上海200072)摘 要:去噪方法是信号处理中讨论得最为广泛的问题之一。
人们根据噪声的统计特征和频谱分布的规律,开发了多种多样的信号去噪方法。
小波变换由于具有时频局部化特点及小波基选择的灵活性,为信号的去噪提供了新的解决途径。
介绍了传统的硬阈值和软阈值方法及新的小波阈值处理方法,能有效地弥补硬、软阈值方法的不足,是硬、软阈值方法很好的一个改进方案。
克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。
并以实例进行比较,展现出改进方法优越性。
关键词:小波去噪;阈值法;信号处理;信噪比中图分类号:T P30116 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2009)07-0056-03Wavelet Denoising Based on Technique of ThresholdLI H a -i dong,LI Qing(School of Computer Engineer ing and Science,Shang hai U niversity,Shanghai 200072,China)Abstract:The method of denoising is on e of the most w idely discus sed topics in signal processing.Based on the statistical characters of the noise and distribution rule of spectrum,various kinds of denoising methods have been developed.Wavelet transform shares some charac -ters with time-frequency transform and it also has the flexi bility of w avelet transform,so provides a new w ay to s olve the noise problem in signal processing.The article introduces tradi tional threshold treatment and compares it w ith i m proved one in order to show the super-i ority of the advanced.Key words:w avelet denoisi ng;threshold;signal processing;signal-to-noise rati o0 引 言随着小波理论日趋完善,小波分析具有很多有用的性质被人们广泛应用,利用它良好的时频局部化特性,可以成功地去除信号中局部高频化噪声干扰,而利用小波变化的数据压缩特性和小波基是一组无条件基的特点,对信号的小波展开系数做阈值滤波处理,可以有效地消除白噪声[1]。
正是这些显著的优点,使小波分析在图像处理、信号分析、量子理论、地震勘探、语音识别与合成、天体识别、机器视觉等科技领域大显其过人魅力。
1 小波去噪小波去噪方法之所以取得成功是因为小波变换具有以下重要特点:(1)低熵性:小波系数的稀疏分布,使得信号变换后的熵降低;(2)多分辨率性质[2]。
由于采用了多分辨率的方法,可以非常好地刻画信号的非平稳特征,如边缘、尖峰、断点等,以便于特征提取和保护。
(3)去相关性。
因为小波变换可以对信号进行去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以在小波域比在时域更利于去噪。
(4)小波基选择的多样性。
由于小波变换可以灵活选择变换基,所以可以针对不同应用场合选用不同的小波函数,以获得最佳的处理效果。
目前,小波去噪的基本方法有:利用小波变换模极大去噪;基于各尺度下小波系数相关性进行去噪;采用非线性小波变换阈值法去噪、平移不变量小波去噪。
此外,还有基于投影原理的匹配追踪去噪法以及多小波去噪法等。
小波去噪是一个正在研究中的课题,新的方法在不断提出[3]。
2 小波去噪的步骤一个含噪声的一维信号的模型可以表示成:s(i)=f (i )+R #e(i ),i =0,,,n -1第19卷 第7期2009年7月 计算机技术与发展COM PUT ER TECHNOLOGY AND DEVELOPM ENTV ol.19 No.7Jul. 2009其中:f (i)为真实信号;e(i )为噪声信号;s(i )为含噪信号。
在这里,以一个最简单的噪声模型加以说明,即认为e(i )为高斯白噪声满足N (0,1),噪声级为1。
在实际工程中,有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号,而噪声信号通常表现为高频信号,所以降噪的过程可按如下方法进行处理:首先对信号进行小波分解,如进行三层分解,分解过程如图1所示。
图1 三层小波分解示意图由上述可得阈值法滤波的具体步骤为:(1)对带噪的语音信号进行小波变换,得到各个不同频带的子波信号,将语音信号和白噪音粗略地分开。
这过程中涉及以下几个重要部分:¹确定小波基。
º确定小波基的阶数。
对于某种特定的小波基,阶数的不同表征信号局部特点的能力也不同。
一般情况下,阶数越高表征信号局部特点的能力就越强,但是计算量也会相应变大,当阶数高于5阶时,提高小波基阶数对提高小波基表征语音信号局部性能力的影响并不大。
所以在实际操作过程中不会选取太高的小波基阶数,一般选取5到8阶左右。
»确定小波变换次数。
当语音信号中白噪音含量多时,小波变换尺度要大一些,即小波变换次数要多一些,但计算量也会相应变大;当语音信号中白噪音含量少时,小波变换尺度可以小一些,即小波变换次数可以少一些,计算量也会相应减少。
¼小波变换。
根据以上对小波变换参数的介绍,选定合理的参数进行小波变换,就可得到各个不同频带的子波信号。
(2)确定各层子波的滤波阈值。
(3)阈值函数的选取[4]。
(4)小波反变换。
根据第N 层的低频系数和第一层到第N 层经过修改的高频系数,计算出信号的小波重建。
(5)试听降噪后的语音信号,如果效果很好则降噪结束,否则返回到第1步或第2步。
至此,整个小波滤波算法结束。
如何将噪声很好地分离,需要考虑选取适当的小波,确定最佳分解层数和选取阈值,其中阈值的选取和量化最为关键。
3 几种常用小波去噪方法的比较小波去噪的方法有很多种,归结起来有模极大值检测法、相关性去噪法、阈值法、平移不变量小波去噪法[5](见表1)。
最常用的就是阈值去噪法,目前很多去噪方法都是基于阈值去噪的。
表1 几种常用小波去噪方法的比较去噪方法适用对象方法优势算法不足模极大值法信号中有白噪声,且有较多奇异点效果稳定,有效保留奇异点信息重构时计算速度慢,分解尺度的选择是关键相关性去噪高信噪比信号,信号的边缘分析效果比较稳定计算量大,需要估计噪声方差阈值法有白噪声情况特征尖峰点保留性好。
计算速度快为O (n),得到广泛应用效果依赖信噪比;在不连续点处,会出现伪吉布斯现象,阈值的选择比较困难[6]平移不变量小波去噪法有白噪声且含有若干不连续点情况有效避免伪吉布斯现象计算速度O(n l og 2n ),不如阈值法快对于高斯白噪声的去噪处理,可以选取阈值法,相关性方法以及模极大值法[7]。
具体选择哪一种方法应根据实际信号的特点以及这几种方法的优缺点而定:(1)阈值法:由于具有能得到原始信号的近似最优估计、计算速度快以及具有广泛的适应性等优点,是小波去噪方法中应用最广泛的一种。
一般情况下,当信噪比高时,均可选用该方法去噪。
(2)平移不变量法适用于信号中含有若干不连续点的情况,通常去噪性能优于阈值怯,但以牺牲计算速度为代价。
(3)当信号中含有较多奇异点时或信噪比较低时小波变换模极大值法去噪性能较好,但其最大缺点就是计算速度太慢,在应用中需权衡去噪效果和计算速度之间的关系。
(4)当信噪比较高并且需要分析信号的边缘特征时,选择相关性去噪较合适。
最后要指出的是,综合使用各种小波去噪方法,以及将小波去噪方法和其他方法结合使用可能会达到更好的效果。
4 小波阈值去噪算法对各个子波信号进行阈值处理,这个过程是阈值函数的实现过程。
k |W j ,k |\K |W j ,k |<K#57#第7期 李海东等:基于阈值法的小波去噪算法研究这里K =R 2ln N[8],其中R 为噪声标准差。
将小波分解后的系数的绝对值与阈值K 进行比较,小于阈值的置为0,大于等于阈值点保持原值,在硬阈值处理过程中,得到估计小波系数值连续性差,可能引起重构信号振荡。
4.2 软阈值法W ^j,k =sign (W j,k )#(|W j,k |-K )|W j,k |\K 0|W j,k |<K这里K =R 2ln N ,其中R 为噪声标准差。
处理后的小波系数虽然连续性好,易于处理。
但由于当小波系数较大时,得到估计小波系数值与原小波系数值相比有固定偏差,势必也给重构信号带来误差[9]。
4.3 改进多项式插值法W ^j,k =W j,k|W j,k |\t sign (W j,k )#P(|W j ,k |)K [|W j ,k |<t0|W j ,k |<K其中,P(|W j,k |)称为插值多项式,P(|W j ,k |)取三次多项式,插值条件为:P(K )=0P c (K )=0P(t )=t P c (t )=1通过推导,可以得出三次插值多项式为:P(x )=1(t -K )3[(t +K )x 3-2(t 2+t K +K 2)x 2+K (4t 2+t K +K 2)x -2t 2K 2] K [x [t 同样K =R2ln N ,其中R 为噪声标准差。
5 实例对比在一个长度为210点,包含高斯白噪声低频信号,其噪声标准差为3,分别用软阈值法、硬阈值法和多项式插值法进行分析,结果如图2所示[10]。
数据分析对比见表2。
表2 数据对比分析加噪信号软阈值硬阈值三次多项式标准差 3.2049 3.0221 3.1049 3.0493信噪比(SNR)25.930038.287832.880943.15736 结束语通过以上例子,可以看出对原始信号添加噪声后得到含噪信号,硬阈值估计在K 点处不连续,而软阈值估计在Wj ,k 较大时总有一定的偏差,因此去噪效果不很理想,而改进的多项式法由于得到W ^j,k 在整个定义域内连续,并且P(x )为三次多项式,则W ^j ,k 在整个定义域内可导,因而克服了硬阈值方法不连续性,当|W j,k |>t 时,W ^j,k 是无偏估计,也弥补了软阈值的不足。
