本文選題：可調(diào)Q-因子小波變換　切入點：語音增強　出處：《計算機應(yīng)用研究》2014年11期

【摘要】：針對語音增強算法中傳統(tǒng)的小波閾值法的局限性,提出一種基于可調(diào)Q-因子小波變換和清濁音分離的語音增強算法。首先用過零率和短時能量法判別清音和濁音;然后在可調(diào)Q-因子小波變換下,對清、濁音采用不同的閾值處理,在不同尺度上,分別結(jié)合系數(shù)能量和噪聲方差得到的閾值作為清音和濁音的閾值確定準則;再利用改進的閾值函數(shù)分別處理清音和濁音的小波系數(shù),估計出不含噪聲的系數(shù);最后進行小波逆變換,得到抑制了噪聲的語音信號。對含有高斯白噪聲和有色噪聲的語音進行仿真實驗,結(jié)果表明:與目前許多經(jīng)典的去噪方法相比,該方法在去噪效果和提高語音可懂度方面均有一定的改善。
[Abstract]:Aiming at the limitation of traditional wavelet threshold method in speech enhancement algorithm, a speech enhancement algorithm based on adjustable Q factor wavelet transform and turbidizing separation is proposed. Firstly, zero crossing rate and short time energy method are used to distinguish clear and turbid tone. Then, under the adjustable Q- factor wavelet transform, different threshold is used to determine the threshold of clear and turbid sound. In different scales, the threshold of coefficient energy and noise variance is combined with the threshold of noise variance to determine the threshold of clear and turbid sound. Then the improved threshold function is used to deal with the wavelet coefficients of clear and turbid tones respectively, and the coefficients without noise are estimated. Finally, the inverse wavelet transform is carried out. The speech signal containing Gao Si white noise and colored noise is simulated. The results show that compared with many classical denoising methods, This method has some improvement in denoising effect and improving speech intelligibility.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：合肥工業(yè)大學(xué)博士專項科研基金資助項目(2012HGBZ0653) 安徽省自然科學(xué)基金資助項目(1308085MA09) 安徽省教育廳基金資助項目(2013AJZR0039)
【分類號】：TN912.35;TP301.6

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1674947