針對以往電子音樂信號降噪算法因未在降噪處理前分離無噪聲電子音樂信號以及噪聲信號,導(dǎo)致無法全面清除噪音,提出一種基于改進傅里葉變換的電子音樂信號降噪算法。該算法對電子音樂信號進行魯棒主成分分析,將電子音樂信號轉(zhuǎn)化為低秩矩陣以及稀疏大噪聲矩陣之和,通過核范數(shù)優(yōu)化方法優(yōu)化以上矩陣之和,有效分離無噪聲電子音樂信號以及噪聲信號,利用改進傅里葉變換算法即小波變換算法進行電子音樂信號降噪處理時,通過經(jīng)典閾值方法選取最優(yōu)閾值,依據(jù)該閾值選取閾值濾波法進行電子音樂信號的小波系數(shù)處理,去除噪聲信號的小波系數(shù),通過小波逆變換濾波后的信號獲取降噪后電子音樂信號。實驗結(jié)果表明,該算法可以清晰地將電子音樂信號與噪聲信號分離,并有效去除噪聲信號,信號還原度高,且對10種電子音樂信號進行降噪能量損失量均低于2%。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

原始電子音樂信號波形圖

在原始電子音樂信號中加入不規(guī)則的說話噪聲，噪聲來源于開源數(shù)據(jù)庫，加入噪聲后電子音樂信號波形圖如圖2所示。分別采用三種算法對加入噪聲的電子音樂信號進行降噪處理。采用本文算法對加入噪聲的電子音樂信號進行降噪處理后結(jié)果如圖3所示。

分別采用三種算法對加入噪聲的電子音樂信號進行降噪處理。采用本文算法對加入噪聲的電子音樂信號進行降噪處理后結(jié)果如圖3所示。通過圖3可以看出，采用本文算法進行降噪處理的電子音樂信號與原電子音樂信號基本一致，說明本文算法可以清晰地將電子音樂信號與噪聲信號分離，并有效去除噪聲信號，具有較高的還原度，說明本文算法是一種有效的降噪算法。

【參考文獻】：
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