測(cè)試信號(hào)處理作業(yè)--基于小波變換的語(yǔ)音信號(hào)去噪(詳細(xì))

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1、測(cè)試信號(hào)處理作業(yè)題目：基于小波變換的語(yǔ)音信號(hào)去噪年級(jí)：級(jí)班級(jí)：儀器科學(xué)與技術(shù)學(xué)號(hào)：姓名：日期：2015年6月基于小波變換的語(yǔ)音信號(hào)去噪對(duì)于信號(hào)去噪方法的研究是信號(hào)處理領(lǐng)域一個(gè)永恒的話題。經(jīng)典的信號(hào)去噪方法，如時(shí)域、頻域、加窗傅立葉變換、維納分布等各有其局限性，因此限制了它們的應(yīng)用范圍。小波變換是八十年代末發(fā)展起來(lái)的一種新時(shí)-頻分析方法，它在時(shí)-頻兩域都具有良好的局部化特性；并且在信號(hào)去噪領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。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(jì)算量小、去噪效果好的特點(diǎn)，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

2、噪效果的優(yōu)劣。如果閾值選取過(guò)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(hào)中保留了部分噪聲信息；如果閾值選的偏大，則會(huì)將一部分有用信號(hào)去掉，使得去噪后的信號(hào)丟失信息。1、語(yǔ)音信號(hào)特性由于語(yǔ)音的生成過(guò)程與發(fā)音器宮的運(yùn)動(dòng)過(guò)程密切相關(guān)，而且人類發(fā)音系統(tǒng)在產(chǎn)生不同語(yǔ)音時(shí)的生理結(jié)構(gòu)并不相同，因此使得產(chǎn)生的語(yǔ)音信號(hào)是一種非平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程(信號(hào))。但由于人類發(fā)生器官變化速度具有一定的限度而且遠(yuǎn)小于語(yǔ)音信號(hào)的變化速度，可以認(rèn)為人的聲帶、聲道等特征在一定的時(shí)間內(nèi)(10-30ms)基本不變，因此假定語(yǔ)音信號(hào)是短時(shí)平穩(wěn)的，即語(yǔ)音信號(hào)的某些物理特性和頻譜特性在10-30ms的時(shí)間段內(nèi)近似是不變的，具

3、有相對(duì)的穩(wěn)定性，這樣可以運(yùn)用分析平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的方法來(lái)分析和處理語(yǔ)音信號(hào)。在語(yǔ)音增強(qiáng)中就是利用了語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)譜的平穩(wěn)性。語(yǔ)音信號(hào)基本上可以分為清音和濁音兩大類。清音和濁音在特性上有明顯的區(qū)別，清音沒有明顯的時(shí)域和頻域特性，看上去類似于白噪聲，并具有較弱的振幅；而濁音在時(shí)域上有明顯的周期性和較強(qiáng)的振幅，其能量大部分集中在低頻段內(nèi)，而且在頻譜上表現(xiàn)出共振峰結(jié)構(gòu)。在語(yǔ)音增強(qiáng)中可以利用濁音所具有的明顯的周期性來(lái)區(qū)別和抑制非語(yǔ)音噪聲，而清音由于類似于白噪聲的特性，使其與寬帶平穩(wěn)噪聲很難區(qū)分。由于語(yǔ)音信號(hào)是一種非平穩(wěn)、非遍歷的隨機(jī)過(guò)程，因此長(zhǎng)時(shí)間時(shí)域統(tǒng)計(jì)特性對(duì)語(yǔ)音信號(hào)沒有多大的意義，而短時(shí)譜的統(tǒng)計(jì)特性

4、對(duì)語(yǔ)音信號(hào)和語(yǔ)音增強(qiáng)有著十分重要的作用。語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)譜幅度統(tǒng)計(jì)特性的時(shí)變性，使得語(yǔ)音信號(hào)的分析幀在趨于無(wú)窮大時(shí)，根據(jù)中心極限定理，其短時(shí)譜的統(tǒng)計(jì)特性服從高斯(Gauss)分布，而在實(shí)際應(yīng)用時(shí)只能在有限幀長(zhǎng)下進(jìn)行處理，因此，在有限幀時(shí)這種高斯分布的統(tǒng)計(jì)特性是一種近似的描述，這樣就可以作為分析寬帶噪聲污染的帶噪語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)應(yīng)用時(shí)的前提和假設(shè)。2、常用的信號(hào)分析方法2.1傅立葉變換傅立葉變換(Fouriertransform，F(xiàn)T)由下式定義：正變換：；逆變換：對(duì)于確定信號(hào)和平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)，傅立葉變換是信號(hào)分析和信號(hào)處理技術(shù)的理論基礎(chǔ)，有著非凡的意義，起著巨大的作用。傅立葉變換把時(shí)間域與頻率域聯(lián)

5、系起來(lái)，具有明確的物理含義，通過(guò)來(lái)研究，許多在時(shí)域內(nèi)難以看清的問(wèn)題，在頻域中往往表現(xiàn)的非常清楚。但正是由于傅立葉變換的域變換特性，與彼此之間是整體刻畫，不能夠反映各自在局部區(qū)域上的特征，因此不能用于局部分析。作為變換核的的幅值在任何情況下均為1，即，因此，頻譜在任一頻率處的值是由實(shí)踐過(guò)程在整個(gè)時(shí)間域上的貢獻(xiàn)決定的；反之，過(guò)程在某一時(shí)刻的狀況也是由在整個(gè)頻率域上的貢獻(xiàn)決定的。如果要想知道所分析信號(hào)在突變時(shí)刻的頻率成分，那么傅立葉變換是無(wú)能為力的，因?yàn)楦盗⑷~變換的積分作用平滑了非平穩(wěn)信號(hào)的突變部分。傅立葉變換能提取出函數(shù)在整個(gè)頻率軸上的頻率信息，卻不能反映信號(hào)在局部時(shí)間范圍內(nèi)的特征。對(duì)于變頻

6、信號(hào)，如音樂(lè)、地震、回波信號(hào)燈，此時(shí)所關(guān)心的恰恰是信號(hào)在局部時(shí)間范圍內(nèi)(特別是突變部分)的信號(hào)特征(一般是頻率成分)。對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)用傅立葉變換進(jìn)行分析，不能提供完全的信息，也即通過(guò)傅立葉變換，可以知道信號(hào)所含有的頻率信息，但無(wú)法知道這些頻率信息究竟出現(xiàn)在哪些時(shí)間段上?？梢?，若要提取局部時(shí)間短的頻率信息，傅立葉變換已經(jīng)不再實(shí)用。2.2小波變換小波分析是一種窗口面積固定但其形狀可以改變，時(shí)間窗和頻率窗都可改變的時(shí)頻局域化分析方法，即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率，在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率，所以被稱為數(shù)學(xué)顯微鏡。正是這種特性，小波變換具有對(duì)信號(hào)的自適應(yīng)

7、性。小波變換具有以下的特點(diǎn)和作用：(1)具有多分辨率的特點(diǎn)，可以由粗到細(xì)逐步觀察信號(hào)；(2)我們可以把小波變換看成用基本頻率特性為的帶通濾波器在不同尺度下對(duì)信號(hào)做濾波。由于傅立葉變換的尺度特性，如果的傅立葉變換是，則的傅立葉變換是，因此這組濾波器具有品質(zhì)因數(shù)恒定的即相對(duì)帶寬(帶寬與中心頻率之比)恒定的特點(diǎn)。(3)適當(dāng)?shù)倪x擇基本小波，使在時(shí)域上為有限支撐，在頻域上也比較集中，便可以是小波變換在時(shí)頻兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力，這樣