基于小波變換的語音信號去噪及其DSP算法實現(xiàn).pdf

1、小波分析是上世紀(jì)九十年代發(fā)展起來的數(shù)學(xué)分析工具，其優(yōu)良的時頻分析能力使得其在信號處理領(lǐng)域獲得了空前的發(fā)展，作為小波理論的一個重要分支，近年來小波去噪理論也得到了很大的發(fā)展和應(yīng)用。語音信號去噪是語音信號處理領(lǐng)域中一個重要的組成部分，一般都作為預(yù)處理模塊存在于系統(tǒng)中。一直以來，人們都在寬帶加性噪聲的模型上進(jìn)行研究，提出了各種語音去噪方法，盡管在理論上還沒有完全解決語音去噪問題，但是有些方法已經(jīng)實踐被證明是有效的。小波分析由于能同時在時域和頻

2、域中對信號進(jìn)行分析，所以它能有效地實現(xiàn)對語音信號的去噪。
　　本文研究小波在語音信號去噪方面的應(yīng)用，重點研究小波閾值語音去噪。目前已經(jīng)提出的小波去噪方法主要有三種，模極大值去噪、空域相關(guān)濾波去噪以及小波閾值去噪法。閾值法具有計算量小、去噪效果好的特點，取得了廣泛的應(yīng)用。然而在閾值法中，閾值的選取直接關(guān)系到去噪效果的優(yōu)劣。如果閾值選取過小，那么一部分噪聲小波系數(shù)將不能被置零，從而在去噪后的信號中保留了部分噪聲信息；如果閾值選的偏大，

3、則會將一部分有用信號去掉，使得去噪后的信號丟失信息。
　　本文重點研究了小波閾值法，針對不同的閾值函數(shù)的選取、閾值處理方法及小波函數(shù)的選取做了研究。針對閾值法中高頻信號失真的缺點，我們對小尺度上的小波系數(shù)做譜減法預(yù)處理，之后以一個小閾值去除剩余噪聲，大尺度上仍然利用閾值法處理。經(jīng)過仿真實驗表明，這種處理方法較傳統(tǒng)的小波閾值法，保留了更多有用信號，減小了去噪后語音信號的失真。
　　我們將仿真的算法移植到DSP平臺中，利用SEE