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目前语音通信在众多领域已得到越来越广泛的应用,而语音增强技术的研究对语音通信的质量起着至关重要的作用。 本文主要基于小波变换对语音增强技术进行了研究,首先介绍了各种语音增强算法以及小波分析的基本理论,然后提出一种具有无穷阶连续导数的阈值函数。在此基础上,基于SURE无偏估计和新阈值函数,推导出一种自适应最佳阈值搜索算法,称之为自适应小波阈值去噪法。本文还综合谱相减法和自适应小波阈值去噪法,归纳出基于小波阈值估计的自适应语音增强算法—小波系数相减法,实验证明,这种算法有效且优于传统的语音增强算法。 小波阈值去噪法的主要思想是当含噪信号经小波变换由时域变换到小波域时,信号的小波系数相对集中在有限的区域内,而噪声的小波系数将分散到整个小波域。因此,即使输入信噪比比较低,信号变换后的小波系数也要大于噪声的小波系数。此时,可采用适当的阈值函数,在小波域内去除噪声系数,保留信号的系数,再由剩余的系数进行小波重构,即可恢复信号,达到去噪的目的。 在小波阈值去噪的方法中,为满足时变信号的实时处理要求,本文首先提出一种新的阈值函数,新阈值函数克服了传统阈值函数的缺点,具有无穷阶连续导数。然后基于SURE无偏估计、自适应LMS算法和新的阈值函数,又推导出一种自适应小波阈值去噪法—自适应小波阈值相减法。此方法可自适应的搜寻最佳阈值,满足了时变信号的实时处理的要求,与前人提出的方法相比,具有明显的优越性和广泛的应用前景。 本文基于Matlab软件平台实现算法仿真,仿真结果表明自适应小波系数相减法能有效地抑制噪声污染,大幅度的提升语音信噪比。 最后本文基于TMS320C5402DSP芯片实现了算法的实时性。