小波去噪在語音識別預處理中的應用.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展,語音識別技術在人類生活的各個領域得到了越來越廣泛的應用。由于訓練環(huán)境與識別環(huán)境的不匹配,以及實際環(huán)境的復雜性,現(xiàn)有的語音識別系統(tǒng)在噪聲情況下的識別性能都會發(fā)生急劇下降,這也直接影響了語音識別技術的大范圍推廣[1]。因此,語音識別預處理過程中的去噪技術研究,具有重要的理論和現(xiàn)實意義。傳統(tǒng)的語音去噪方法多是基于傅里葉變換來對信號進行噪聲抑制,但由于傅里葉變換的時頻單一性,這種方法對于非平穩(wěn)信號及復雜噪聲下的信號去噪效果會

2、大大降低。小波變換是20世紀80年代后期逐漸發(fā)展起來的一門新興學科,它具有良好的時頻局部化性質,可以對信號進行時頻空間上的細致分析和處理,因此利用小波變換對非平穩(wěn)信號進行去噪處理可以取得良好的效果[2]。本文從小波分析的基本理論出發(fā),對小波去噪的基本原理和常見方法進行了深入的研究,并重點就小波閾值去噪法中的幾個關鍵環(huán)節(jié)如小波基的選擇,分解層數(shù)的選擇和閾值函數(shù)的選擇等問題進行了分析和探討。進而在此基礎上結合現(xiàn)有閾值函數(shù)及語音識別系統(tǒng)對信號