本文選題：語音去噪 + 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解��； 參考：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2014年07期

【摘要】：為了有效抑制語音信號傳輸中引入的噪聲,提出一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)的小波閾值去噪方法。針對傳統(tǒng)小波閾值去噪方法中,硬閾值函數(shù)的不連續(xù)性和軟閾值函數(shù)中估計小波系數(shù)與分解小波系數(shù)之間的恒定偏差問題,構(gòu)造了一種高階可導(dǎo)的新閾值函數(shù)。該函數(shù)通過調(diào)整雙參數(shù)實現(xiàn)函數(shù)形狀的靈活變化,以接近理想小波系數(shù)。將該去噪方法應(yīng)用于實際語音信號進(jìn)行去噪處理。實驗結(jié)果表明,在信噪比較低時,相比單純采用小波閾值方法和EMD尺度濾波方法,采用該方法對語音信號進(jìn)行處理能提高信噪比,較好地抑制噪聲的干擾,可用于噪聲環(huán)境下語音識別系統(tǒng)的前端處理,提高系統(tǒng)的識別效果。
[Abstract]:In order to effectively suppress the noise introduced in speech signal transmission, a wavelet threshold de-noising method based on empirical mode decomposition (EMD) is proposed. Aiming at the discontinuity of hard threshold function in traditional wavelet threshold denoising method and the constant deviation between estimating wavelet coefficient and decomposing wavelet coefficient in soft threshold function, a new high-order differentiable threshold function is constructed. The function can change the shape of the function flexibly by adjusting the two parameters to approach the ideal wavelet coefficients. The method is applied to the actual speech signal denoising. The experimental results show that, compared with wavelet threshold method and EMD scale filtering method, the signal to noise ratio can be improved and the noise interference can be suppressed better by using this method to process the speech signal when the signal-to-noise ratio is low. It can be used in the front-end processing of speech recognition system in noise environment and improve the recognition effect of the system.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項目(2012GXNSFAA053221)
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1839480