基于改进阈值函数小波语音增强方法的研究

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1、第9卷%第1期软件导刊Vol.9No.12010年1月SoftwareGuideJan.2010基于改进阈值函数小波语音增强方法的研究刘佳林，孙旋（桂林理工大学机械与控制工程学院，广西桂林541004）摘要：提出了一种基于小波阈值去噪的语音增强算法。根据含噪语音中噪声、清音和浊音的不同特点，首先对它们进行检测区分，然后采用改进的Garrote阈值函数分别对噪声、清音和浊音运用不同的阈值方案进行处理。该方法在很大程度上抑制了噪声，又减少了语音段清音的损失，提高了信噪比，在MATLAB7.1中的仿真实验结果表明，该方法具有较好的增强效果。关键词：小波阈值；改进的Garrote阈值函数；语音增强

2、中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1672-7800（2010）02－0043－03f（t）＝s（t）＋z（t）（1）0引言式中s（t）为原始信号，z（t）为噪声。对一维连续信号进行离散采样，得到N点离散信号f（n）基于小波阈值的语音增强有较强的应用范围，尤其在通信（n＝0，1，．．．，N－1）其波变换为：领域中，由于语音信号不可避免会受到各种噪声的影响，噪声N－1j／2－j污染使语音信号处理系统的性能急剧恶化，如语音识别系统在Wf（j，k）＝2Σf（n）ψ（2n－k）（2）n＝0背景噪声很强时的识别率会大大下降。因此语音信号的增强是式中wf（j，k）为小波系数，在实际应

3、用中，用Mallat算法来语音信号处理系统的主要组成部分，它能够改善语音质量，提实现小波变换：高语音可懂度，在语音通信、语音识别及语音编码等语音处理Sf（j＋i，k）＝Sf（j，k）·h（j，k）系统的性能提高方面起着非常重要的作用。为此该领域相继提Σ（3）Wf（j＋i，k）＝Wf（j，k）·g（j，k）出许多方法，应用在此领域，其中较早的一种方法为Boll提出式中h和g分别是尺度函数准（x）和小波函数ψ（x）对应的的谱减法，这种方法仍然是许多研究者的研究方向。小波分析低通和高通滤波器，sf（0，k）为原始信号，sf（j，k）为尺度系数，wf是一种有效的信号分析处理技术，它在时域和频域都具

4、有良好（j，k）为小波系数。相应的重构公式为：的局部化性质，即能够在整体上提供信号的主要特征，同时又Sf（j－1，k）＝Sf（j，k）·h（j，k）＋Wf（j，k）·g（j，k）（4）能够提取任一局部时间或频域内信号变化剧烈程度的信息，因为方便分析，简记小波系数Wf（j，k）为wj，k。由小波变换的而成为分析非平稳信号（语音信号）的锐利工具。现今，基于小线性性质可得，f（t）＝s（t）＋z（t）的离散采样信号f（k）＝s（k）＋z（k）波分析的方法成为该领域的研究热点。经小波变换后其小波系数wj，k仍由两部分组成。其中一部分是Donoho等已经提出了一种典型的阈值选取方法，即全局信号s（k

5、）对应的小波系数ws（j，k）记为uj，k，另一部分是噪声z阈值。由于语音信号包含清音和浊音两部分，清音部分包含较（k）对应的小波系数wn（j，k），记为Vj，k。多类似于噪声的高频成分，若不区分，在进行阈值处理时会被Donoho提出的小波阈值去噪法的基本思想：当成噪声除掉，因此直接进行阈值处理效果并不理想。本文提当wj，k小于某个临界阈值时，这时的小波系数主要是由噪出的语音增强方法采用分层阈值以及在阈值函数算法上作了声引起的，将其舍弃。改进，对含噪语音中的噪声、清音和浊音进行区分，采取不同的当wj，k大于这个临界阈值时，这时的小波系数主要是由信阈值处理方案，最大程度地去除其中的噪声，并保

6、留语音中的号引起，则将这一部分的wj，k按不同的阈值方法处理，然后用清音部分，以获得最佳的去噪效果。仿真结果表明该方法具有新的小波系数进行小波重构得到去噪后的信号。较好的增强效果。2小波阈值增强算法1小波阈值增强算法原理2.1阈值选取设含噪信号为：当用小波变换进行去噪时，首先将信号进行多尺度分解，作者简介：刘佳林（1985－），男，湖南衡阳人，桂林理工大学机械与控制工程学院硕士研究生，研究方向为语音信号处理；孙旋（1970－），男，湖北松滋人，博士，桂林理工大学机械与控制工程学院教师，研究方向为机电控制，数据处理。·44·软件导刊22010010年各尺度上分解得到的小波系数代表原始信号在不

7、同分辨率上对不同部分采用不同的阈值方法进行处理。的信息，然后需要选择和确定一个用于取舍信号和噪声的阈为了区分清浊音域，需要从小波系数的分布入手。语音信值，根据阈值对信号进行滤波。而在实际应用中该阈值一般较号的小波系数前部分描述了信号的轮廓，相当于信号经过低通难选择。由于这个阈值直接影响信号去噪的效果和重构信号的滤波器后的结果；后部分描述了信号的细节，相当于信号经过失真程度。因此，在用小波分析进行信号去噪时，选择合适的阈高