基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

一种具有鲁棒性的基于小波变换的滤波方法

该文研究了空间分布不均匀信号及不同噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种基于小波变换与排序统计滤波相结合的噪声消除方法。该方法利用了不同尺度下小波变换之间的相关特性及不同噪声小波变换的特性并结合排序统计原理自适应地选择小波域局部门限进行降噪滤波。实验证明,该滤波方法对于不同性质噪声都有很好的滤波性能。     

基于LMS自适应噪声抵消和小波阈值的语音降噪算法研究

针对宽带噪声干扰的语音降噪问题,提出一种基于LMS自适应噪声抵消和小波阈值的语音降噪算法。该算法首先采用LMS自适应噪声抵消器对消部分噪声,得到较高信噪比的语音信号后,再对其进行小波分析,用一种新的阈值函数对信号进行降噪,再重构得到降噪后的信号。Matlab仿真实验证明,该算法的效果优于单一算法,且避免了传统谱减法带来的"音乐噪声",视觉效果、输出信噪比和均方根误差也有很大改善。     

基于自适应滤波的噪声抵消法

语音降噪就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。文中介绍了一种基于自适应滤波的噪声抵消法，采用归一化最小均方误差算法，采集实际噪声环境下各种不同信噪比的带噪语音样本进行降噪处理，实验结果表明，处理后信号的信噪比得到了较大程度的提高，大大改善了听音效果，具有很高的可懂度，且语音自然度好，没有失真；并与谱减法进行了比较，自适应噪声抵消法的降噪幅度比谱减法有一定提高，在听音效果上，用自适应噪声抵消法处理后的语音在清晰度、自然度方面优于谱减法。     

模极大值降噪法在信号降噪中的应用

利用信号与噪声奇异点Lipschitz指数的区别,以及反映在其小波变换模极大值曲线上的特点,应用小波变换模极大值降噪法,对含有带限高斯白噪声的数字通信信号进行了降噪处理,并对降噪原理、算法和仿真结果进行了较为详细的分析。提出了一种信号重构新方法,该方法利用小波变换对信号和噪声的模极大值进行分离,通过对噪声模极大值对应的小波系数进行线性压缩后重构信号,并用仿真试验验证了该方法的有效性。     

二代小波降噪在激光陀螺信号滤波中的应用

为了抑制激光陀螺的随机漂移,提高其使用精度,提出了一种改进的第二代小波变换降噪方法对陀螺随机漂移测试数据进行滤波处理.该方法在二代小波变换时采用多组预测器和更新器,根据变换样本与相邻样本之间的相关性检测信号的局部特征,确定每个尺度上的每个变换样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.该方法克服了传统小波变换降噪方法的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.运用该方法对激光陀螺测试数据进行了滤波降噪实验,并用Allan方差法对不同降噪算法的降噪效果进行了比较分析,实验结果验证了该方法的有效性和优越性.     

基于组合算法的语音降噪研究

在语音信号处理领域,子空间降噪算法和自适应算法是经常被用来处理信号的技术手段。分析和研究VSLMS自适应滤波算法和子空间变换的原理和方法[1-2],提出了一种新的组合方式,实现语音降噪算法的进一步改善。组合算法首先使用归一化的子空间算法对语音信号进行子空间层面分解,然后将分离出来的带噪信号作为自适应滤波算法的输入,利用处理因子的迭代,实现对带噪信号的增强处理,最终实现语音处理的优化。实验表明,组合算法的降噪效果,优于传统的使用单个算法进行降噪的方法。     

小波变换在语音信号降噪技术中的应用

小波变换是一种时频变换方法,它由短时傅立叶变换发展而来,继承了局部化的思想,克服了短时傅立叶变换窗口大小不随频率变化的缺点,并且可以提供随频率改变的时频窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。文中介绍了小波变换的基本理论及其在语音信号降噪中的具体方法,使用加入高斯白噪声的语音信号作为被处理信号进行小波降噪,并且对比了使用不同阈值小波变换的降噪效果,验证了小波降噪方法在语音信号降噪中的可行性。     

几种雷达辐射源信号降噪算法比较分析

基于波形配对的雷达辐射源信号分选识别方法受噪声影响大,需要对信号进行降噪处理,降噪效果直接影响分选的准确率和实时性.首先介绍了基于快速傅里叶变换(FFT)的滤波降噪法,对4种经典滤波器进行特性分析.鉴于经典滤波法存在适用范围窄、降噪效果不理想的缺陷,又介绍了模极大值法、阈值法、小波包分析法3类基于小波变换的降噪算法,提出了以纯净信号和降噪后信号的信噪比、均方误差指标来衡量降噪效果,为小波变换降噪法的研究指明了方向.     

基于形态滤波和小波变换的基音检测新方法

提出了一种基于数学形态滤波和小波变换相结合的基音检测方法。检测前采用文中提出的形态滤波算法对噪声信号进行滤除，突出了基音周期。用小波变换对滤波后语音信号的突变点进行检测，进而提取出了基音周期。实验表明该方法对噪声有较强的鲁棒性，能够精确地检测出基音周期。     

Single Channel Speech Enhancement by De-noising Using Stationary Wavelet Transform

It is classical problem to extract signal itself from noise signal in speech processing. We can separate them according to their different statistic characters. Commonly the frequency band of noise is wide but that of original signal is limited and mainly lies in low frequency bands. How to eliminate noise effect becomes a challenging problem in speech processing. Speech enhancement algorithms have been developing considerably, many theories and approaches have been brought forward to suppress…     

基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法

去噪是小波分析的一个重要应用领域,相对于其它方法,小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中,如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法,通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数,而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明,该方法和现有的阈值去噪方法相比,具有显著的优势,能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。     

基于最优小波基函数的语音增强研究

小波分析具有时频局部化和多分辨率特性,而小波包分析是在小波分析的基础上对信号高频部分的更精细地分解,选取合适的小波基一直是小波包去噪分析中的关键问题。将熵函数作为选取最优小波基的评价标准,通过计算语音信号小波包分解系数的熵值来确定合适的分解方式,同时采用小波包阈值去噪算法对三种小波基进行小波包去噪仿真实验,并进行对比分析。仿真实验表明,两种熵函数选取的最优小波基都能较好地消除强噪声背景下的噪声,得到信噪比较高的语音信号。     

自适应小波包分解门限去噪新算法

提出了自适应小波包分解门限去噪的新方法。该方法自适应地对信号进行小波包分解,根据小波包子域的信噪比自适应选取去噪门限,并判定是否对该子域的信号进一步分解。与传统方法不同,新方法只需对不同尺度的部分概貌信号和细节信号根据该子域的信噪比大小进行分解,去噪后的信号按分解的逆过程进行重构。仿真结果表明,该方法相比于传统的小波去噪方法计算量有所降低,且去噪后的信号更接近真实的原始不含噪信号。     

基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪

提升小波变换用于混沌信号降噪具有良好的效果,阈值选取与混沌信号降噪后信号的畸变具有紧密联系。为了提高混沌信号中提升小波的自适应能力,降低降噪后信号的畸变率,提出了一种基于提升小波和粒子群相结合的混沌信号降噪方法。该方法在对提升小波变换后的细节部分进行阈值处理时,采用阈值自适应选择方法,并结合粒子群算法全局搜索最优阈值。通过对Colpitts模型进行仿真分析,与标准的软阈值降噪相比,能更好地对混沌信号降噪,并且降噪后信号失真度较小,具有很好的应用价值。     

基于子波变换的语音去噪方法

本文在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一个尺度间变化的门限阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现在重构语音信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。     

不同小波基函数下的语音去噪研究

为了分析语音去噪的效果,首先介绍了小波变换和分解的相关理论知识,然后对Daubechies小波、Symmlets小波、Coiflets小波和Haar小波特性做了比较分析。最后选取一段添加了高斯白噪声的实际语音信号,选取heursure启发式阈值,利用Matlab软件分别对各种小波基下的去噪效果进行仿真实验。并通过计算去噪前后的信噪比(SNR)和最小均方差(MSE)的值,分析比较各种小波基函数的去噪效果,并得出最优小波基函数。     

基于小波包变换的多阈值法语音信号去噪净化

文中在小波包变换和传统阈值法的基础上,提出了一种基于小波包变换的多尺度多阈值语音信号去噪净化方法。采用小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用多尺度多阈值方法,通过改进噪声方差估计方法,在去噪的同时,进一步提高信噪比。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

基于小波的信号去噪分析

由实际应用可得,作为一种新的多辨认分析方法的小波变换,由于具有多分辨特征和时频局部性,可同时进行频域和时域分析,所以特别适用于进行非平稳信号的处理。首先介绍了小波分析的信号去噪原理,其次接着阐述了4种去噪算法：小波分解与重构去噪方法、模极大值检测法、阈值法及平移不变量小波去噪法。对于叠加了高斯白噪声的仿真信号,分别将上述的4种方法用于去噪处理,并通过仿真过程不同及图形差异对几种方法进行比较。     

双正交小波在陀螺信号去噪中的应用

本文在用双正交小波对陀螺信号进行不同尺度分解的基础上,结合传统的信号分析方法,得出小波系数是由噪声产生的,从而提出合适的小波去噪方法。本方法在应用中得到较好的去噪效果。