本文選題：語音增強 + 小波變換　； 參考：《信號處理》2017年01期

【摘要】：小波閾值函數(shù)去噪目的是保留帶噪語音信號中有用語音小波系數(shù),除去噪聲小波系數(shù),因此閾值函數(shù)獲取以及對閾值的估計直接決定該方法去噪效果。針對現(xiàn)存的小波閾值函數(shù)不連續(xù)、不同分解層數(shù)閾值恒定以及會產(chǎn)生恒定誤差等缺點。提出一種改進的帶調(diào)整參數(shù)小波閾值函數(shù),并采用粒子群優(yōu)化算法尋找改進閾值函數(shù)在某一背景噪聲環(huán)境中的最優(yōu)參數(shù)值,將改進的小波閾值函數(shù)與貝葉斯閾值方法相結合,重構處理后得到最優(yōu)小波系數(shù)的語音信號。改進閾值函數(shù)與傳統(tǒng)閾值函數(shù)去噪相比,其仿真結果表明在語音輸出信噪比、降低有用信號失真和有效抑制背景噪聲等方面都有一定的提高。
[Abstract]:The purpose of wavelet threshold function denoising is to retain the useful speech wavelet coefficients in noisy speech signals and remove the wavelet coefficients of noise. Therefore, the threshold function acquisition and the estimation of the threshold value directly determine the denoising effect of the method. An improved wavelet threshold function with adjusted parameters is proposed, and a particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal parameter in a background noise environment. The improved wavelet threshold function is combined with the Bayesian threshold method to reconstruct the speech signal with the optimal wavelet coefficients, and the threshold function is improved. Compared with the traditional threshold function denoising, the simulation results show that the signal to noise ratio of the speech output, the reduction of the useful signal distortion and the effective suppression of the background noise are improved.
【作者單位】： 深圳大學光電工程學院;
【基金】：國家重大科學儀器設備開發(fā)專項(2013YQ230659)
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1928892