【摘要】：針對語音信號去噪問題,提出小波熵自適應(yīng)閾值去噪法。首先利用小波變換分解帶噪語音信號,計算小波分解后信號子帶區(qū)間的小波熵,然后將小波熵和自適應(yīng)閾值相結(jié)合確定各層高頻系數(shù)的閾值門限,采用折中指數(shù)閾值函數(shù)對各層高頻系數(shù)進行去噪處理,重構(gòu)降噪后的語音信號,最后對比小波熵自適應(yīng)閾值、極大極小閾值、固定閾值和無偏風(fēng)險閾值去噪方法的性能。實驗結(jié)果表明,當輸入信噪比為5 dB時,小波熵自適應(yīng)閾值去噪法的輸出信噪比是最大的,且其輸入輸出信噪比曲線高于其他三種閾值去噪法的輸入輸出信噪比曲線,從而證實該算法具有更好的去噪性能。
[Abstract]:A wavelet entropy adaptive threshold de-noising method is proposed for speech signal denoising. Firstly, wavelet transform is used to decompose the noisy speech signal, then the wavelet entropy of the sub-band interval of the wavelet decomposition signal is calculated, and then the threshold of the high frequency coefficient of each layer is determined by combining the wavelet entropy with the adaptive threshold. The speech signal after noise reduction is reconstructed by using the eclectic exponential threshold function. Finally, the performance of wavelet entropy adaptive threshold, minimum threshold, fixed threshold and unbiased risk threshold are compared. The experimental results show that when the input SNR is 5 dB, the output SNR of the wavelet entropy adaptive threshold denoising method is the largest, and the SNR curve of the wavelet entropy adaptive threshold denoising method is higher than that of the other three threshold denoising methods. It is proved that the algorithm has better denoising performance.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)信息工程學(xué)院;中國長江電力股份有限公司葛洲壩電廠;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61271115)
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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10 沈士U，

本文編號：2233124