基于提升小波的語音增強算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、語音增強已經(jīng)發(fā)展成為語音信號處理的一個重要的研究方向。在許多語音處理的應(yīng)用中，例如移動通信、語音識別和助聽器，語音信號的處理不得不在具有噪聲的環(huán)境下進行。在過去的幾十年里，人們提出了許多方法去消除噪聲和減少語音失真，例如譜減法，基于小波的方法，隱式馬爾科夫模型法和信號子空間法等。
　　 小波變換的特點是可以采用一個可變的時間窗來處理不同的頻率成分。通常，我們可以使用較長的時間窗來獲取更精確的低頻信息，而使用較短的時間窗來獲取高頻

2、信息。傳統(tǒng)的基于小波的語音去噪算法可以有效的消除帶噪語音信號中的高斯白噪聲，但是這種算法不能很好的去除現(xiàn)實生活中經(jīng)常遇到的非平穩(wěn)噪聲。這種算法的缺點是所使用的簡單的時不變的閾值不僅會消除背景噪聲，也會消除語音信號中的有用的清音成分。這會導(dǎo)致增強后語音質(zhì)量的下降。
　　 為了更好的消除現(xiàn)實生活中廣泛存在的非平穩(wěn)噪聲，本文提出了一種基于提升小波的語音增強算法。這種算法包括感知小波包變換和自適應(yīng)噪聲估計。小波閾值是隨著自適應(yīng)噪聲估計所

3、計算出來的帶噪語音信噪比的變化而變化的。該算法不需要語音暫停檢測。與傳統(tǒng)的離散小波變換相比，提升小波具有速度快，計算復(fù)雜度低，節(jié)省硬件資源的特點。采用了提升小波算法實現(xiàn)了感知小波包的分解和重構(gòu)，這是整個算法的關(guān)鍵，為以后該算法的硬件實現(xiàn)打下了基礎(chǔ)。仿真實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法相比，在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下，所提出的算法具有更好的去噪效果。
　　 在對所提出算法研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種該算法的硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu)。語音增強算法的硬