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1、基于小波變換的語音信號消噪處理設計【摘要】本文介紹了小波變換的特點，分析了在語音信號消噪過程中所碰到的具體問題，并主要研究了閾值消噪方法。在閾值消噪方法中，對于小波閾值消噪個四個關鍵因素：小波基函數(shù)、分解層數(shù)、閾值函數(shù)、軟硬閾值處理方法選取的難點問題進行了設計探索，并通過設計程序仿真出直觀圖像對比以及數(shù)據(jù)分析得到適合的閾值消噪設計方案?！娟P鍵詞】語音信號;小波函數(shù);閾值消噪1.引言語音處理正確性的高低依賴于信號特征量的準確精度。以往常用的消噪方式，如濾波器法、傅里葉變換法，有保留信號局部特性與減弱噪聲
2、兩者之間的矛盾問題。而信號和隨機噪聲在不同尺度上進行小波分解時，存在一些不同的傳遞特性和特征表現(xiàn)，其特性取得對信號分析是非常有用的，從而能有效地從混合信號中提取出有用信號，在信號消噪中表現(xiàn)出傳統(tǒng)方法不具備的優(yōu)點。2.基于小波變換的去噪方法8基于小波變換的語音增強方法的基本思想是：帶噪語音信號經(jīng)小波變換后分解為具有時頻特性的小波系數(shù)，然后選擇合適的閾值，經(jīng)過閾值處理后消除背景噪聲，最后再經(jīng)過小波逆變換對得到的新小波系數(shù)進行重構來得到去噪的語音信號。圖1展示了小波去噪的原理及流程。圖1小波變換去噪具體流程
3、圖小波變換語音消噪方法有三大類：模極大值法消噪需要利用復雜的交替投影法進行重構，會造成重構信號的偏差，并且算法復雜;去相關性消噪法容易將幅值較大的噪聲系數(shù)判為有用信號的系數(shù)從而影響消噪效果，且每個點都要計算相關系數(shù)，計算復雜;然而小波閾值消噪法在很好的去除噪聲信號保留有用信號的同時算法也比較簡單。基于以上原因，本文使用小波閾值消噪法進行消噪設計，并對其消噪結果進行仿真。3.小波閾值消噪處理方法3.1閾值消噪基本步驟（1）原始信號的小波分解。選擇合適的小波和小波分解的層數(shù)N，然后對信號s（i）進行N層小
4、波分解，得到相應的小波系數(shù)。（2）小波系數(shù)的消噪處理。用閾值和閾值函數(shù)對小波系數(shù)進行處理。（3）用處理過的小波系數(shù)重構信號。3.2閾值處理常用方法在小波去噪過程中，無論選擇哪種閾值，都必須根據(jù)具體應用來選擇一種合適的閾限來達到理想的去噪效果。小波分析進行閥值處理一般有下述3種方法：8（1）默認閥值消噪處理：利用ddencmp函數(shù)生成該信號默認的閥值，然后再利用函數(shù)wdencmp來進行消噪處理。（2）強制消噪處理：該方法是濾掉所有高頻信號部分，然后進行信號的小波重構。這種方法較為簡單，且消噪后的信號較為
5、平滑，但是容易丟失信號中的有用成分。（3）給定閥值消噪處理：通常分為硬閾值消噪處理以及軟閾值消噪處理。在實際的消噪處理過程中，這種閥值比默認閥值的可信度高。所以本文選取該方法進行設計。4.語音信號閾值消噪設計本次設計中加噪是指對一個純凈（無任何噪聲干擾）語音信號人工加上隨機高斯白噪聲，采用的信號為一段拷貝的英語對話mp3原聲文件，然后通過音頻格式轉換軟件轉換為.wav音頻文件，取其單聲道通過加噪函數(shù)加上10db的高斯白噪聲。原始純凈信號以及加噪后信號如圖2所示。圖2原始純凈信號與加噪信號對比圖本設計是
6、基于Mallat算法的閾值去噪法對此染噪信號進行去噪，并試圖設計出一種較好的閾值消噪方法。我們通過對去噪后的信噪比SNR及去噪后的信號與原始未填加噪聲的信號的均方誤差MSE來衡量去噪效果，去噪后信噪比越高，均方誤差越小，去噪效果越好。4.1小波基的選擇及分解層數(shù)設計8輸入實驗加噪語音信號，使用默認閾值函數(shù)，分解為4層（程序操作見附錄）。采用Daubechies（dbN）小波系和SymletsA（symN）小波系。SNR，MSE數(shù)據(jù)如表1、表2所示：表1采用Daubechies（dbN）小波系的SNR、
7、MSEdbNSNRMSEdb110.23153.6434e-004db210.25933.6202e-004db310.26273.6173e-004db410.31353.5753e-004db510.28033.6027e-004db610.29063.5942e-004db710.27923.6036e-004db810.29663.5892e-004db910.28453.5992e-004表2采用SymletsA（symN）小波系的SNR、MSEsymNSNRMSEsym110.20703.
8、6640e-004sym210.27453.6076e-004sym310.26743.6134e-004sym410.28643.5976e-004sym510.28293.6006e-004sym610.28493.6117e-004sym710.28853.5959e-0048sym810.26543.6151e-004從表1、2中數(shù)據(jù)可以得出在每種小波系的信噪比SNR隨著序號N的增大而增大，但是到達某一特定的N后就不再增大;也能看出不同小波系之間
