基于小波阈值法的语音增强算法研究

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1、万方数据第10卷第36期2010年12月167l一1815(2010)36-8995—06科学技术与T程ScienceTechnologyandEn舀neefingV01．10No．36Dec．2010@2010Sci．Tech．Engn昏基于小波阈值法的语音增强算法研究牟海维马娜。焦善玉(东北石油大学电子科学学院，大庆163318)摘要随着小波变换理论的不断发展，小波变换去噪法不断丰富，小波阈值去噪法以算法简单、计算量小，吸引了众多研究者。通过对小波阈值去噪法传统阈值函数的研究，发现软硬阔值函数都存在缺点；改进的半软阈值法综合了两者的优点，

2、改正了两者的缺陷，明显改善了语音增强效果。并提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法，在较低信噪比下进行仿真，很好地抑制背景噪声和音乐噪声，减少语音信号的失真。关键词阈值去噪谱减法MATLAB语音增强中图法分类号TN911．4；文献标志码A语音信号是人类传播信息与交流时最常用、最基本的一种手段，但在语音通信过程中不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声，语音增强是解决噪声污染的一个有效途径。语音增强可以改善语音质量，提高语音町懂度和清晰度。小波变换作为一种时频局部化分析方法，具有良好的时频特性，克服了短时傅市叶变换同定分辨率的

3、弱点；既可以分析信号的概貌，又町以分析信号的细节，因此在信号的去噪方面有很好的应用。1小波阂值去噪法的原理小波阈值去噪算法的数学模型L11为／<后)=s(J

4、})+n(七)；k=0，l，2，⋯，Ⅳ一1(1)纯净语音信号s(k)、加性噪声n(k)，在一般情况下，n(五)为服从正态分布且不相关的噪声。对含噪信号经过小波变换后，得形(力=W(s)+W(n)(2)设W(：一=)和形一(采)分别表示小波变换和逆变换，上述语音增强过程町描述为2010年9月28日收到黑龙江省自然科学基金(120080)资助第一作者简介：牟海维(1963一)，男，教授，研究

5、方向：测试技术及信息处理方面的研究。E—mail：mhwmzh@163．corn。’通信作者简介：马娜，E-mail：4040ran@163．com。埘=形∽，钾，=O(w，t)，鸯=W。1(伽。)(3)式(3)中D(术，水)为对含噪信号小波变换系数进行阈值化处理，主要包括阈值函数的选取和阈值的设定，它是小波阈值信号增强的核心问题‘引。2小波阈值去噪相关问题2．1分解尺度的选择最大分解尺度．，与带噪信号的信噪比SNR有关，若SNR较大，则．，取得稍微小一点，即可把噪声分离出去；若SNR较小，则．，只有取大时才能把噪声抑制。对一般的信号而言，若

6、SNRl>20，则取J=3，否则，取J=4为好。2．2小波基的选取不同的小波函数对信号的描述能力是不同的13J，为。r选出“最佳”小波基，选取四种不同类型的语音进行仿真实验，图1就是仿真用的四种语音及混有0dB白噪声的语音图。仿真采用的语音分别为英文男、女卢“one”，中英文混女卢“一九八二年出生于日本ibaraki”，中文女声“大庆石油学院你们好”。仿真实验确定了除小波基以外的所有参数：小波分解尺度为4层、阈值函数为软阈值、figrsure阈值规则。用MATLAB提供的一维小波去噪函数“wden”进行仿真实验，根据SNR的大小来选择小波基。

7、根据表l给出的仿真实验数据，dbl4小波基具有最佳的语音增强效果。万方数据科学技术与t程lO卷图1仿真采用的语音及其混噪后语音波形表1不同小波基下增强效果对比万方数据36期牟海维，等：基于小波阈值法的语音增强算法研究图2小波阈值去噪效果对比(一10dB)如下：2．3小波阈值去噪常用的阈值函数常用的阈值函数有硬阈值函数和软阈值函数。．硬阈值函数如下呼，t2讯=≯捌：㈩软阈值函数如下：匆，。={占：ign‘魄。Kl哆^I一∽’：哆oJi^,k!≥<：：c5，魄庐Io，‘A∽’由于硬阈值估计在A点处不连续，而软阈值估计在∞。较大时总有一定的偏差。为

8、了同时避免这两个缺点，提出了有针对性的解决方案和改进方法HJ，其中效果较好的是半软阈值法。其阈值函数0，『哟，^lA22．4小波阈值去噪的改进算法通过上面对仿真实验分析可知，小波硬阈值去噪法的增强效果不是很理想，滤除噪卢不完全，但是相较与软阈值小波去噪，对清音没有损害。因此，选择硬阈值小波去噪法进行第一次滤波，粗略滤除噪声，再用广为应用的谱减法进行第二次滤波。而且经过分层滤波处理后，再进行谱减法时可以在一定程度上减少“音乐噪声”。万方数据8998科学技术与工程10卷硬阈值去噪后的语音信

9、号默认闻信去噪后的语音信号图3小波阈值去噪效果对比(5dB)具体做法：首先，用选定的d14小波基，进行4层小波分解，采用硬阀值法对每一层进行小波阈值去噪，经过小波逆