首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
基于小波变换和独立分量分析的含噪混叠语音盲分离   总被引:7,自引:1,他引:6  
含噪混叠语音的分离是语音信号处理中的重要研究问题。该文针对语音信号的非平稳特性与不同语音源之间的相互独立性,提出用小波变换与独立分量分析相结合的方法来进行分离。首先利用小波变换分别对各含噪混叠语音进行消噪,然后用独立分量分析的方法对消噪后的混叠信号进行分离,最后进一步对分离信号作矢量归一和再消噪处理,得到各个语音源信号的最终估计。仿真结果表明这种方法取得了很好的分离效果。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
一种基于自适应滤波的语音降噪方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差(LMS)的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。  相似文献   

4.
针对语音信号在传输和处理过程中不同程度地受周围环境噪声污染的问题,提出一种基于小波变换的改进型语音除噪算法.传统的小波语音除噪算法把信号的高频部分置零,会造成除噪后信号的失真.这里的算法,先对语音信号进行清、浊音分离,然后分别对清音和浊音部分进行不同的阈值处理,不但保留了语音中的高频信息,同时也提高了语音信息的逼真度和信噪比.仿真结果表明,与传统的小波语音除噪算法相比,该算法对含噪语音在高频部分和低频部分都具有很好的去噪效果.  相似文献   

5.
基于小波变换的信号去噪方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。  相似文献   

6.
要对染噪语音进行小波收缩以实现语音增强,首先需要考虑的问题就是小波分解中小波基的选择.工程人员一般按照经验选择小波基,并在相同应用目的中,使用相同的小波基,这种做法不利于小波收缩效果和稳健性.提出了一种基于消噪前后语音信号相异性的方法,在只有染噪信号的实际条件下,这种方法能自适应地选择出最佳小波基.试验结果证明,针对性地选择小波基有利于语音增强效果的提高.  相似文献   

7.
张健  李白燕 《电子设计工程》2015,23(5):172-174,177
利用语音信号的短时平稳特性,本文提出了一种WVA分布与联合对角化的盲分离方法,该方法采用新的联合差分相关矩阵白化算法去除有色噪声影响,估计出源语音信号,实现对混叠信号的盲分离.通过仿真实验,结果表明,本算法具有分离效果好,能有效的将混叠的盲语音信号分离.  相似文献   

8.
利用脊的特征进行信号盲分离   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
张晓冬  王桥  吴乐南 《电子学报》2004,32(7):1156-1159
本文研究了一种新的盲信号分离方法,利用信号在时频变换域上的一些形态特征进行信号分量的分离和重构.稳定位相法的理论表明,渐近信号在连续小波变换域上的分布呈现明显的脊的形态,脊上的数据表现出和原信号最相似的特性,各个信号分量的主要参数均可以从各自对应的脊上的信息中提取出来,并且完全重构信号.本文利用这一特点对由多个非平稳信号混合而成的源信号进行盲分离,并给出了仿真实验的结果.  相似文献   

9.
接收机上接收到的信号容易被广播电台的语音噪声所干扰.而且随着广播电台的繁荣发展,语音干扰的能量越来越大,易造成误码从而严重影响信号的传输速度和质量.由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果.本文提出一种基于小波变换的语音噪声消除算法,对短波信道上的实际接收到的BPSK信号进行消噪处理.接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了算法具有良好的消噪能力.  相似文献   

10.
混合语音信号的盲分离   总被引:1,自引:0,他引:1  
重点研究了卷积混合语音信号的盲分离方法。语音信号是非平稳信号,但是它在短时间上具有平稳性。因此,本文对语音信号进行加窗傅立叶变换(FFT)将卷积混合问题转换为频域上每个频点的瞬时性BSS(blind source separation)问题,采用定点(fixed—point)ICA(independent component analysis)算法对混合语音信号进行了分离,并用matlab进行了仿真。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号