基于小波变换的语音信号去噪.

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。

改进阈值函数进行语音信号消噪，但是在程序运行过程中频频报错。

本人经验不足调试不出，希望求得各位指导改进函数表达式附图clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmse(x1,y')%求得信噪比均方误差figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];y1=waverec(c2,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmse(x1,y1')%求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));else (abs(a)<b)gd=0;endfunction [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);QQ截图20130516175535.png(11.18 KB, 下载次数: 0)改进函数表达式本帖最后由罗志雄于 2013-5-16 21:58 编辑function [snr,mse]=snrmse(I,In)% 计算信噪比函数% I :原始信号% In:去噪后信号snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);mse=Pn/length(I);修改后程序清单如下：clear all; clc; close all;fs=8000;%语音信号采样频率为8000xx=wavread('lw1.wav');x1=xx(:,1);%取单声道x1=x1-mean(x1);t=(0:length(x1)-1)/8000;y1=fft(x1,2048);%对信号做2048点FFT变换f=fs*(0:1023)/2048;figure(1)plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形y=awgn(x1',10,'measured');%加10db的高斯白噪声[snr,mse]=snrmsel(x1',y)%求得信噪比均方误差snr1=SNR_singlech(x1',y)figure(2)plot(t,y) %做加噪语音信号的时域图形[c,l]=wavedec(y,3,'db1');%多尺度一维分解%用db1小波对信号进行3层分解并提取系数a3=appcoef(c,l,'db1',3);%a2=appcoef(c,l,'db1',2);%a1=appcoef(c,l,'db1',1);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr1=thselect(d1,'rigrsure');%阈值获取，使用Stein的无偏风险估计原理thr2=thselect(d2,'rigrsure');thr3=thselect(d3,'rigrsure');%利用改进阈值函数进行去噪处理gd1=Garrote_gg(d1,thr1);gd2=Garrote_gg(d2,thr2);gd3=Garrote_gg(d3,thr3);c1=[a3 gd3 gd2 gd1];function gd=Garrote_gg(a,b)%a为信号分解后的小波系数，b为获得的阈值m=0.2*((a.*a)-(b*b));if (abs(a)>=b)gd=sign(a)*(abs(a)-b/exp(m));elsegd=zeros(size(a));endy1=waverec(c1,l,'db1');%多尺度重构[snr,mse]=snrmsel(x1',y1) %求得信噪比均方误差figure(3);plot(t,y1);小波去噪软阈值和硬阈值的matlab仿真程序硬阈值、软阈值这里有一段不知道有用没%设置信噪比和随机种子值snr=4;init=2055615866;%产生原始信号sref和高斯白噪声污染的信号s[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);%用db1小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(s,3,'db1');a3=appcoef(c,l,'db1',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);thr=1;%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];s3=waverec(c2,l,'db1');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];s4=waverec(c3,l,'db1');%对上述信号进行图示subplot(5,1,1);plot(sref);title('参考信号');subplot(5,1,2);plot(s);title('染噪信号');subplot(5,1,3);plot(s3);title('硬阈值处理');subplot(5,1,4);plot(s4);title('软阈值处理');matlab小波除噪，为何硬阈值和软阈值除躁信噪比一样了？load leleccum;index=1:1024;f1=leleccum(index); % 产生含噪信号init=2055615866;randn('seed',init);f2=f1+18*randn(size(x));snr=SNR_singlech(f1,f2) %信噪比subplot(2,2,1);plot(f1);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,2);plot(f2);title('含噪信号'); %axis([1,1024,-1,1]); %用db5小波对原始信号进行3层分解并提取系数[c,l]=wavedec(f2,3,'db6');a3=appcoef(c,l,'db6',3);d3=detcoef(c,l,3);d2=detcoef(c,l,2);d1=detcoef(c,l,1);sigma=wnoisest(c,l,1);thr=wbmpen(c,l,sigma,2);%进行硬阈值处理ythard1=wthresh(d1,'h',thr);ythard2=wthresh(d2,'h',thr);ythard3=wthresh(d3,'h',thr);c2=[a3 ythard3 ythard2 ythard1];f3=waverec(c2,l,'db6');%进行软阈值处理ytsoftd1=wthresh(d1,'s',thr);ytsoftd2=wthresh(d2,'s',thr);ytsoftd3=wthresh(d3,'s',thr);c3=[a3 ytsoftd3 ytsoftd2 ytsoftd1];f4=waverec(c3,l,'db6');%对上述信号进行图示subplot(2,2,3);plot(f3);title('硬阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); subplot(2,2,4);plot(f4);title('软阈值处理');%axis([1,1024,-1,1]); snr=SNR_singlech(f1,f3)snr=SNR_singlech(f1,f4)信噪比函数SNR_singlech(I,In)function snr=SNR_singlech(I,In)% 计算信噪比函数% I：riginal signal% In:noisy signal(ie. original signal + noise signal)snr=0;Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal powerPn=sum(sum((I-In).^2));%noise powersnr=10*log10(Ps/Pn);小波去噪程序Matlab小波去噪（默认，强制，给定三种情况）%% 利用小波分析对监测采集的信号进行去噪处理，恢复原始信号%小波分析进行去噪有3中方法：%1、默认阈值去噪处理。

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引言
小波 变换是 近 年 来继 傅里 叶 变换 后 的
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傅里 博 里 叶 变换 能提 取 出 函 数 在

傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用
傅里叶变换和小波变换是研究信号处理的基本技术，在信号去噪中都有应用。

1. 傅里叶变换：傅里叶变换是根据信号的复数表达，首先将时间和频率分离，把一段时间的信号映射到它的频谱上。

在信号处理时，可以利用它分离需要保留的部分信号和多余噪声，具体可以采用以下步骤：
（1）利用傅里叶变换将原始信号变换到频域；
（2）在频域上滤波处理，滤除多余的噪声；
（3）利用傅立叶逆变换将处理后的信号再变换回时域，获得处理后的信号。

2. 小波变换：小波变换是研究信号处理的重要技术，与傅里叶变换类似，它可以把时间和频率分离，把一段时间的信号映射到它的小波变换频谱上。

特别是它可以满足时空局部性，把一段时间内不同时间段和不同频率段的信号分离，提高频谱分析的精度，这在信号去噪方面特别有用。

另外，它还有把信号去噪后的特点：对离散的非定时噪声的去除效果比傅里叶变换的去除效果好。

若想实现信号去噪，可以按照以下步骤：
（1）将原始信号变换到频域，可以采用傅里叶变换或者小波变换；
（2）在频域上滤波处理，滤除多余的噪声；
（3）将处理后的信号再变换回时域，特别是对于小波变换，可以利用它把信号去噪后的特点：对离散的非定时噪声的去除效果比傅里叶变换的去除效果好。

ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ 盯 ｒ ｌ ．Ｆ ｎ ｌ ｃ ｏ ｄｎ ｏ ３ ｕ ｅ ｉ ａｌ ｙ．ｔｅ ｄ — ｏｓ ｎ ｎ ａ ｃ ｄ ｓ ｅ ｃ ｅ ｒ ｂ ａｎ ｄ ｖａ ｔ ｅ ｉｖ ｒｅ ｗ ｖ ｌｔｐ ｃ ｅ ｈ ｅ ｎ ｉ ａ ｄ ｅ ｈ ｎ ｅ ｐ ｅ ｈ ｓ ｗｅｅ ｏ ｔ ｉｅ ｉ ｈ ｎ ｅ ａ ｅｅ ａ ｋ ｔ ｅ ｓ ｔ ｎ ｆｒ ｒ ｓ ｍ．Ｂ ｓ ｄ Ｏｌ ａ ｏ ａ ｅ ｉ ＭＡ ＡＢ，ｆｒ ｔｅ ｓ ｅ ｃ ｉｎ ｔ ｏ ｓ ｓ ｄ ｎ ｉ ｄ ａ ｄ ｅ ａ ｃ ｄ ＴＬ ｏ ｈ ｐ ｅ ｈ ｓ ａ ｗｉ ｎ ｉｅ ｗａ ｅ ｏｓ ｎ ｎ ｎ ｅ ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｓ ｏ ｇｌ ｈ ｅ ｈ ｈ ｘ ｅｍｅ ｔ ｈ ｗ
３ ８ ・— ８ － ・ —
用动态阈值 对小波系数进行噪声抑制 ， 而可 以有效 地去 除 从
噪声 ， 强语音 。 增
系数 主要 由语音信号控制 。因此设置一个 合适 的阈值 ， 仅利 用超过 阈值 的那 些显著的小波系数来重 构语音信号 ， 可较 就
好地 去除噪声。
一
２ 小 波包 阈值 增强 新算 法
ｌ 引言
噪 声 不 仅 影 响语 音 可懂 度 和清 晰度 ， 且 造 成 人 耳 听 觉 而
取 阈 值 是小 波包 增 强 算 法 的 关 键 。早 期 的 文 献 通 常 局 限 于
不 变 阈 值 ， Ｄ ｎ ｂ 和 Ｊｈｓ ｎ 如 ｏｏｏ ｏｎｔ ｅ提 出 的非 线 性 小 波 变 换 阈 ｏ
疲劳。语音增强 的 目的就是为 了抑制背 景噪声 ， 改善语音质 量， 同时提高语音 的可懂度 和清 晰度 … 。一般来说 ， 语音 增
强 方法 分 为 ２大 类 ： 时域 方 法 （ 子 空 间 法 ） 频 域 方 法 （ 如 和 如

自适应小波阈值去噪原理小波变换的出现为信号处理领域带来了新的处理方法，其中的小波阈值去噪技术由于其出色的去噪效果而备受关注。

该技术在如何确定阈值方面存在许多争议，为了解决这个问题，自适应小波阈值去噪技术应运而生。

本文将详细介绍自适应小波阈值去噪技术的原理和实现方式。

小波阈值去噪技术是基于小波变换的信号去噪方法，其基本原理是：将噪声信号通过小波变换转换到小波域，利用小波变换的分解性质将噪声和信号分开，通过加入阈值进行噪声的滤除，然后将小波域上的信号逆变换回时域，得到经过去噪后的信号。

具体来说，对于一个长度为N的信号$x(n)$，它可以进行小波变换得到其小波系数$CJ_k$，即：$$CJ_k = \sum_{n=0}^{N-1}x(n)\psi_{j,k}(n)$$$\psi_{j,k}(n)$为小波基函数，它们可以由小波变换的不同种类选择。

通过多层小波分解，可以得到多个小波系数矩阵$CJ_{nj}$，其中$n$表示小波变换的层数，$j$表示小波系数的关键字，$j=(n,j)$。

在小波域中，噪声和信号的表现方式不同。

通常情况下，信号的小波系数分布在某个范围内，而噪声则分布在零附近。

我们可以通过以零为中心的阈值将小波系数分为两部分：大于阈值的系数表示信号成分，小于阈值的系数表示噪声成分。

然后将小于阈值的小波系数清零，再通过逆变换将小波系数转换回原始信号。

小波阈值去噪技术的核心问题是如何确定阈值。

传统的小波阈值去噪技术采用全局阈值，所有小波系数均采用同一个阈值进行处理。

这种方法可能会使信号丢失部分重要信息，从而影响其质量。

如果在将全部小波系数同时处理时，不同频带的信号成分和噪声带宽差异较大，无法很好地选取合理的阈值。

为了解决这些问题，自适应小波阈值去噪技术应运而生。

该方法采用自适应阈值，在不同频带上分别应用不同的阈值，以便更好地保留信号信息。

自适应小波阈值去噪技术的步骤如下：1. 利用小波变换将噪声信号转换到小波域。

频率特性 ， 的振荡性随 １ｌｌ 咖 ／ａ的增大而增大 ， （ ｎ是
频 率参 数， ｂ是 时域 参数 在 实 际问题 中， 取 为 紧支 集 或衰 减较 快 的函数， ￣ ｇ ａ ｌ ， 率均 具有 局部 性 ｑ３ ｕＮ
处理 、地震信号处 理 以及 数据压缩 处理等许 多领域 中
得到 了广泛 的应用 。 小波分 析 ， 是泛 函分析 、 傅立 叶分析 、 条理论 、 样 调 和分析 以及 数值分析 等多个学 科相互 交叉 、相 互融 合
由 小波函 ） 于 数 满足ｆ （ｔ 。 说明咖） ，）＝ 这 ５ｄＯ ｔ ｆ ￡ 具
有 振荡 特性， 它的这 一性质 反 映了小 波 函数 的某 种
展， 但具有强大生命力的新学科技术。近些年来 ， 小波
分析成 为信号处 理 中的研究 热点 ，不仅仅在 理论上 取 得 了很 多突破性 的进 展 ， 而且 还在 图像 处理 、 音信 号 语
其中
６ （ｎ ． １ ≠０ Ｊ， ￡
（） ２
频率 局部化 特征 。如果有效 信号 与噪音在频 谱上呈 现
明显 的分 离特 征， 能够通 过小 波变 换在 相平 面 ｒ 就 时
是小 波 函数 的共轭 。 由于连续 小波 变换
问一 率 平 面） 将有 效信 号 与噪 音 区分开 来 ， 到 滤 频 上 达பைடு நூலகம்
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（ ３ ）

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。

因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。

本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

本文的主要内容分为以下几个部分。

首先，介绍语音信号处理的背景和意义。

在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。

因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。

其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。

本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。

首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。

然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。

最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。

接下来，介绍实验设计和结果分析。

本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。

通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。

最后，总结全文并展望未来的研究方向。

通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。

然而，该方法仍然有改进的空间。

未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。

总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。

小波去噪原理
小波去噪是一种信号处理的方法，通过将信号分解为不同频率的小波系数，并对这些小波系数进行处理，来实现去除噪声的目的。

其原理主要包括以下几个步骤：
1. 小波分解：利用小波变换将原始信号分解为不同频率的小波系数。

小波变换是通过将信号与一组小波基函数进行卷积运算得到小波系数的过程，可以得到信号在时频域上的表示。

2. 阈值处理：对于得到的小波系数，通过设置一个阈值进行处理，将小于该阈值的小波系数置零，而将大于该阈值的小波系数保留。

这样做的目的是去除噪声对信号的影响，保留主要的信号成分。

3. 逆小波变换：通过将处理后的小波系数进行逆小波变换，将信号从小波域恢复到时域。

逆小波变换是通过将小波系数与小波基函数的逆进行卷积运算得到恢复信号的过程。

4. 去噪效果评估：通过比较原始信号和去噪后信号的差异，可以评估去噪效果的好坏。

常用的评价指标包括信噪比、均方根误差等。

小波去噪的原理基于信号在小波域中的稀疏性，即信号在小波系数中的能量主要分布在较少的小波系数上，而噪声的能量主要分布在较多的小波系数上。

因此，通过设置适当的阈值进行处理，可以去除噪声对信号的影响，保留原始信号的主要成分。

基于小波变换的语音信号去噪技术研究语音信号作为一种重要的信息载体，在日常生活和工业生产中广泛应用。

随着社会的不断发展和科技的不断进步，对语音信号的要求也越来越高。

但是，在实际应用中，语音信号往往受到各种噪声的干扰，严重影响了信号质量和准确性。

因此，去除语音信号中的噪声，成为了语音处理领域中一个重要的研究方向。

小波变换是一种非常有效的信号分析工具，广泛应用于图像处理、信号处理等领域。

在语音信号去噪方面，小波变换也被用来分析和处理语音信号。

本文将介绍基于小波变换的语音信号去噪技术的研究进展以及相关问题。

一、小波变换小波变换是一种多尺度分析工具，通过将信号分解成不同尺度的子信号，可以对信号进行深入分析和处理。

小波变换的本质是将信号转换到小波域，从而更好地分析和处理信号。

小波变换可以分为离散小波变换和连续小波变换两种。

离散小波变换是将信号离散化后进行变换，适用于数字信号处理。

而连续小波变换是将信号在连续时间域上进行变换，适用于模拟信号处理。

二、语音信号去噪技术传统的语音信号去噪技术有很多，比如基于差分算法的去噪技术、基于局部统计量的去噪技术、基于频域滤波的去噪技术等。

这些方法具有一定的效果，但是在某些情况下效果并不理想，比如噪声比较强、语音信号频率较低等情况下。

基于小波变换的语音信号去噪技术是一种新兴的技术，具有很好的效果。

该技术通过将语音信号分解到小波域中，利用小波系数之间的相关性处理噪声，然后将处理后的信号反变换回到时域中。

三、基于小波变换的语音信号去噪技术的研究在基于小波变换的语音信号去噪技术方面，目前研究较多的是基于软阈值方法的去噪技术和基于最小均方误差方法的去噪技术。

1. 基于软阈值方法的去噪技术基于软阈值方法的去噪技术是一种比较简单的处理方法，其基本思想是对小波系数进行处理，将小于一定阈值的系数置为零，大于一定阈值的系数保持不变。

这种方法可以有效地去除高频噪声，但对于内部噪声的处理效果较差。

小波去噪的原理小波去噪是一种基于小波变换的滤波方法，它的出现主要是为了解决传统滤波方法在去除噪声同时也会损失一些有效信号的问题。

小波去噪的原理是基于小波变换将信号分解成频率域和时间域两个部分，通过对小波系数的分析和处理来实现消除噪声的目的。

小波去噪的主要步骤包括小波变换、阈值处理和小波逆变换。

将原始信号进行小波变换，将信号分解成不同频率的小波系数，然后对小波系数进行阈值处理。

阈值处理是通过确定一个特定的阈值来对小波系数进行筛选，将小于阈值的系数置零，而保留大于阈值的系数。

这个阈值可以根据不同的需求进行调整，比如根据信噪比来确定。

经过阈值处理过后，只有部分的小波系数保留下来，其他小波系数都被置零。

然后再将处理后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的信号。

这个去噪后的信号相对于原始信号而言，噪声被有效降低了。

小波去噪的原理基于小波变换可以分解不同频率的信号特点，将信号进行分解后，可以有效处理各种类型的噪声，比如高斯噪声、脉冲噪声、周期噪声等。

阈值处理是小波去噪的核心步骤，通过确定阈值大小和阈值函数来控制处理后的小波系数，达到去除噪声的目的。

小波去噪的计算量相对较小，处理速度快，因此在实际应用中得到了广泛的应用和推广。

小波去噪方法是一种基于小波变换的非常有效的滤波技术，其核心思想是将信号分解成不同频率的小波系数，从而实现对噪声的有效去除。

在实际工程中，小波去噪已经得到了广泛的应用，可用于信号处理、声音处理、图像处理、语音处理等领域。

小波去噪的优点在于能够有效去除信号中的噪声，同时又能够保证信号的原始信息尽可能得到保留。

由于小波变换能够将信号分解成不同频率的小波系数，因此可以针对不同频率的噪声进行有效处理，避免了传统滤波算法对信号真实信息的损失。

小波去噪的核心是阈值处理，而阈值的选择是小波去噪的重要问题。

关于阈值的确定方法主要包含固定阈值、自适应阈值和经验阈值等几种常见方法。

固定阈值是将阈值确定为固定的数值，通常需要事先对数据进行多次处理，找到一个适合的阈值大小。

小波变换对音频信号去噪效果的评估方法小波变换是一种常用的信号处理技术，可以在时频域上对信号进行分析和处理。

在音频信号处理中，去除噪音是一个重要的任务，而小波变换可以有效地实现音频信号的去噪。

本文将介绍小波变换在音频信号去噪中的应用，并提出一种评估方法来评估其效果。

首先，让我们了解一下小波变换的基本原理。

小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号分解成不同频率的小波分量。

与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特征。

在音频信号去噪中，小波变换可以将噪音和信号分离开来，从而实现去噪的目的。

然而，仅仅使用小波变换并不能完全消除音频信号中的噪音。

因此，我们需要一种评估方法来评估小波变换对音频信号去噪的效果。

常见的评估方法有两种：主观评估和客观评估。

主观评估是通过人工听觉来评估音频信号去噪的效果。

这种评估方法直观、直接，但是受到个人主观因素的影响较大。

为了减少主观因素的影响，可以采用多位听者的意见进行综合评估。

主观评估的结果可以用来评估不同的去噪算法在人耳感知上的差异。

客观评估是通过一些客观指标来评估音频信号去噪的效果。

常用的客观指标有信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）等。

信噪比是衡量信号和噪音之间的比例关系，可以用来评估去噪效果的好坏。

均方根误差是衡量去噪后信号与原始信号之间的差异，可以用来评估去噪算法的准确性。

除了主观评估和客观评估，还可以使用一些其他的评估方法来评估小波变换对音频信号去噪的效果。

例如，可以使用频谱图来比较去噪前后的频谱分布情况，如果去噪后的频谱更加平滑，说明去噪效果较好。

另外，还可以使用时域波形图来比较去噪前后的波形形状，如果去噪后的波形更加平稳，说明去噪效果较好。

综上所述，小波变换是一种有效的音频信号去噪方法。

在评估其效果时，可以采用主观评估、客观评估以及其他一些评估方法。

不同的评估方法可以从不同的角度评估去噪效果，综合考虑可以得出更准确的评估结果。

小波变换在信号去噪中的应用一、本文概述小波变换作为一种强大的数学工具，已经在多个领域得到了广泛的应用，尤其在信号处理领域中的去噪问题上表现出色。

本文旨在深入研究和探讨小波变换在信号去噪中的应用。

我们将从小波变换的基本理论出发，详细阐述其在信号去噪中的基本原理和实现方法，并通过实验验证小波变换在信号去噪中的有效性。

我们还将探讨小波变换在不同类型信号去噪中的适用性，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。

我们将对小波变换在信号去噪领域的未来发展进行展望，以期为该领域的研究和应用提供有益的参考。

二、小波变换理论基础小波变换是一种强大的数学工具，用于分析和处理信号与图像。

其基本思想是通过将信号或图像分解为一系列小波函数（即小波基）的加权和，从而提取信号在不同尺度上的特征。

与传统的傅里叶变换相比，小波变换具有多分辨率分析的特性，能够在时域和频域中同时提供信息，因此更适合于处理非平稳信号和局部特征提取。

小波变换的关键在于选择合适的小波基函数。

小波基函数是一种具有特定形状和性质的函数，它可以在时间和频率两个维度上同时局部化。

常见的小波基函数包括Haar小波、Daubechies小波、Morlet 小波等。

这些小波基函数具有不同的特性，适用于不同类型的信号和去噪需求。

小波变换的实现过程通常包括分解和重构两个步骤。

在分解过程中，原始信号被逐层分解为不同尺度上的小波系数和逼近系数。

这些系数反映了信号在不同尺度上的局部特征。

在重构过程中，通过逆变换将小波系数和逼近系数重新组合成原始信号或去噪后的信号。

小波变换在信号去噪中的应用主要基于信号的多尺度特性。

在实际应用中，噪声通常表现为高频成分，而有用信号则包含在不同尺度的低频成分中。

通过选择合适的小波基函数和分解层数，可以有效地分离噪声和有用信号，从而实现信号的去噪。

小波变换还具有自适应性强的特点，可以根据信号的特点自适应地调整分解层数和阈值等参数，以获得更好的去噪效果。

语音信号处理中的音频降噪技术随着科技的不断进步，人类的视力和听力都得到了极大的提升。

人们可以通过各种设备获取更加清晰、高保真的音频和视频信号。

然而，在现实的日常生活中，我们经常会遭遇到各种噪音干扰，例如交通噪音、机器噪音等。

这些噪音会对我们的生活和工作造成影响，同时也会影响音频信号的质量。

因此，为了提高语音信号的质量，降噪技术成为了必不可少的一环。

一、音频降噪的原理音频降噪技术是指通过一定的算法和处理，去除音频数据中的噪声干扰信号，使得音频质量更加清晰和高保真。

其中，最主要的处理过程就是在信号中减去噪声信号。

因为噪声是一种干扰信号，它会在接收端将原本的信号掩盖，从而导致通讯质量下降。

为了抑制噪声，我们需要在接收端对信号进行处理，最终实现降噪的目的。

音频降噪技术是一种信号处理算法，通过对被噪声污染的信号进行处理分析，找出噪声的特征参数，从而将噪声信号剔除。

在实际应用中，常用的一种降噪方法是基于信号处理理论，用数字信号处理器来实现的。

这种方法可以在数字信号处理器上将噪声信号进行数学处理，从而实现去除噪声信号的目的。

二、音频降噪的实现方法在音频降噪技术的实现过程中，有许多常用的方法。

以下是其中的一些：1、时域过滤法时域过滤法是一种基于信号干扰的特点分析的方法。

它是一种通过对音频等信号进行加窗处理后，进一步利用滤波技术来实现噪声过滤的方法。

然而，时域过滤法的去噪效果和实际的噪声特征有很大的关系。

如果噪声存在归一分布的特性，那么时域过滤法的去噪效果会更好。

但是，如果噪声的特征离散度比较大，那么这种方法的去噪效果就会受到很大的影响。

2、频域滤波法频域滤波法是一种通过对音频信号进行傅里叶变换之后，进一步利用滤波技术对噪声进行过滤的方法。

频域滤波法可以根据噪声的特征频率和幅度，将被污染的音频数据进行滤波分解，进而剔除噪声信号，从而实现降噪的效果。

3、小波变换法小波变换法是一种新型的噪声滤波技术，它可以通过将信号的时域和频域两种处理方式结合起来，实现更加高效的去噪效果。

ＮＯ ． Ｏ ｒ Ｖ ２ Ｃ７
文 章 编 号 ：０ ４ ５ ７ （ ０７ ０ ０８ ０ １０ － ５０ ２０ ）４— ０ ９— ３
基 于小 波变 换 的信 号 去 噪处 理
王建平
（ 贵州民族 学院 建筑工程 系， 贵州 贵 阳 ５０ ２ ） ５０ ５
摘要 ： 波变换是信号处理 中一个十分有用 的数学工具 。基于小 波分析理论 ， 文采用软 阈值 法滤除与 有用信 小 本 号频率相近的噪声信号 ， 取得了很好的滤波效 果。并通过实时数 字仿真系统验证 了这种方法的有效性 。
（ ｅａｔ ｎ ｏ ｕｌ ｎ ｎｉｅｒ ｇ Ｇ ｚｏ ｏｅｅＦ ｒ ａｏ ａｔ ｓＧ ｙｎ ， ｕｚｏ ５０ ５ Ｃ ｉａ Ｄ ｐｒ ｔ ｆ ｉ ｉｇＥ ｇ ｅｉ ， ｕ ｈｕＣｌ ｇ ｏ Ｎ ｔ ｎｌｉ ， ｕ ａｇＧ ｈｕ５ ０２ ，ｈｎ ） ｍｅ Ｂ ｄ ｎ ｎ ｉ ｌ ｉ ｉｅ ｉ ｉ
ｆ∈ Ｌ （Ｒ） Ｉ
Ｍａｌｔ 法分解 之后 ， 号还可 以用 重构 方法进 行 ｌ 算 ａ 信 重构 ， 重构算 法表 述如下 ：
＝
∑ ｈ ＋ ｇ２ ＝ ，２…， ∑ ｋ （ ０１ ， － ｎ ，
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｌ ｒｎ ｔ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌｔｔａ ｓｏ ｍ ，ｗｈ ｃ ｒｔｓｍｐ ｙ ｆ － ｅ ｆ ｔ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ｕｓ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒｉ ａ ｅ ｎ ｗａ ｅ ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｉ ｅ ｉｈ ｆ ｓ ｉ ｌ ｌ ｉ ｉ ｔ ｒ ｕ ｈ ｉｈ ｆｅ ｕ ｎｃ ｏｓ ｈ ｅ ｅ ｎ ｉｅ ｉ ｈ ｉ ｌｒｆｅ ｕ ｎ ｙ ｂ ｎ ｔ ｅ ｕ ｅｕ ｉｎａ ｙ ｅ ｏ ｔｔ ｅ ｈｇ ｑ ｅ ｙ ｎ ｉｅ，ｔ ｎ ｔ ｏ ｓ ｎ ｔ ｅ ｓｍｉ ｒ ｑ ｅ ｃ ａ ｄ ｗｉ ｔ ｓ ｆ ｌｓｇ ｌｂ ｓ ｒ ｈ ａ ｈ ｈ ｓ ｔｉｇ ｓ ｆ ｔ ｒ ｓ ｏｄ．Ｔｈ ｓｍｅｈｏ ｅ ｄｓｔ ｏ ｄ ｆ ｔｒｎｇｒ ｓ ｌ ｎ ｒ ｖ ｓｔ ｅ ｉｅ ｃ ｅ ｔｔ ｒ ｕ ｈ ｒ ａ ｅ ｔ ｏ ｈ ｅ ｈ ｌ ｎ ｔ ｉ ｔ ｄｌ ａ ｏ ｇ ｏ ｌｅｉ ｅ ｕ ｔａ ｄ ｐ ｏ ｅ ｏ ｂ ｎ ｆ ｉｎ ｏ ｇ ｅ ｌ ｉ ｉ ｈ ｔｍｅ ｄｇ ｔｌｓｍｕａｔ ｎ ｓ ｓｅ ｉ ｉｉａ ｉ ｌ ｉ ｙ ｔｍ． ｏ Ｋｅ ｒ ｓ：ｗａ ｅｅ ｒ ｍ ． ｒ ；ｆｌ ｒ；ｓ ｆ ｈ ｅ ｈ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ｖ ｌｔｔａ ，ｏ ｆｍ ｉｔ ｅ ｏｔｔ ｒ ｓ ｏ ｄ

一
Ｙ （ ￡ ） ＝ ｓ （ ￡ ） ＋ｎ （ ｔ ）
（ １ ）
些语音 系统 （ 语 音 增 强系 统 、 识别 系统 、 编 码
系统等） ， 常常会受到环境 噪声 的干扰影响系统 的 实际应用 ， 有必要采用语音信号处理的方法对带有 噪声 的语 音进行增 强处 理 ， 抑制 背景 噪声 ， 提高语 音 通信质量。常用方法有 ： 谱减法、 固定滤波器法 、 自
ｄ ａ ｔ ｅ，ｔ ｏ ｓ ｕ ｍ ｕ ｐ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｎ ｅ ｗ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｆ ｕ ｎ ｃ ｉ ｔ ｏ ｎ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ
收 稿 日期 ：２ ０ １ ３— ０ ４—１ ６
１ 含 噪语 音 信 号 的数 学模 型
语 音是一 种 随机 过程 ， 具 有 时 变性 、 非 平稳 性 ， 含 噪语音 数学 模型如式 （ １ ） ：
ｓ ｉ ｎａ ｇ ｌ ｓ ．
Hale Waihona Puke Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｎａ ｇ ｌ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ；ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ；ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ
０ 引言
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｐ ｓ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｄ ｅ — ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｉ ｎ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｈｒ ｔ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ， ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｅ ｄ ａ ｍｏ ｄ ｉ ｉ ｆ ｅ ｄ ｈｒ ｔ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｎａ ｇ ｌ ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｓ ｈ ｏ ａ ｃ ｏ ｍｉ ｎ ｇ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｉ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｓ ｏ ｆ ｈ ａ ｒ ｄ ｈｒ ｔ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｔ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ． ａ ｎ ｄ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｅ ｄ ｔ ｝ ｌ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｌ ａ

到 函 数 （） ｆ：
．
样， 也是一种积分变换 ，
（ ，） ａ占 为小波变换 系数。 由于
小波具有尺度 ａ 和平移 ｂ两个参数 因子 ， 以函数经过 所 小波变换后 ，将一个 时间 函数投影到二维的时间一 尺度 相平面上 ， 有利于提取信号函数 的某些本质特征１ ７ １ 。 小波 阈值 去 噪方 法 的原 理就 是对 小 波分 解后 的
小波 ， 即小 区域 的波 ， 一种 长度有 限 、 是 平均 值为 零 的特殊波形 。 小波函数的定义为 ： （ 为一平方可 积函数 ， 设 ｆ ） 即 （） ｆ∈瑚 ， 其傅立叶变换为 （ ， （ 满足条件 ： ）当 ）
Ｉ ， ） （ ｄ＝， ＞ （ ｒ ｔ ＜’ ｒ ） ★
关 键 词 ： 音 信 号 去 噪 ；阈值 函 数 ；小 波 分 析 语
０ 引 言
语 音去 噪是解决 噪声 污染 的一 种有 效 的方法 ， 目 的是从 带有 噪声 的语 音 信号 当中提 取尽 可 能纯 净 的 原始 语音信 号 。 小波分析作 为传 统 的傅 立叶变 换 的继
＝
专［ （） ） ４ ［ ａ击 （ 曲（ ， 等 ｂ ）
更 加平 滑 ， 更符 合 随机 信 号 的 自然 过 渡 ， 同时还 可 以 通 过调整 值 的大小可 以更好 地保 留信号 的局部 特征 。
２ 采用 阈值 函 数 的语 音 信 号 的 去 噪
基 于小波变换 ，首先对 被噪声污染 的语 音信号进 行小波变换 ， 得到带有噪声 的小 波系数 ； 然后设定 一个 阈值作为 门限对小 波系数进行处理 ．仅让那些显 著 的 小波系数用于小波 变换 来重构语音信 号 。噪声 在信号 中一般表现 出的是 高频性质 。 一个 一维离散 的信号 ， 它 的高频部分影响 的是小 波分解 的高频 的第一层 ，低频 部分影 响的是小 波分解 的最深层及低频层 。 假设 含噪语音 信号 为 ：