语音增强的应用--基于小波变换的噪声抑制

《语音增强的应用--基于小波变换的噪声抑制》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目：语音增强的应用——基于小波变换的噪声抑制学生姓名：学号：专业：电子信息工程班级：电信2003-4班指导教师：32内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）语音增强的应用——基于小波变换的噪声抑制摘要语音信号是非平稳的、时变的、复杂的、信息量大的信号，是语义信息加个人特征的混合信号。语音增强的目的就是要去除语音信号中的噪声和干扰、改善它的质量。大多数实际应用环境中总存在各种各样的噪声，由于训练环境与识别环境不匹配，现有的绝大多数语音识别系统在噪声环境中的性能都不可避免的急剧下降。通过小波变换可以

2、有效的抑制周期性噪声、冲激噪声、宽带噪声、语音干扰等各种噪声。对于夹杂在实际语音中的各种噪声能够有很好的抑制效果并明显的增强语音质量。关键词：语音增强；小波变换；噪声抑制；预处理32内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）TheApplicationofSpeechEnhancement–thenoiseabatementbasedonthewavelettransformationAbstractThespeechsignalisunbalanced,fluctuant,complexandhasahugeamountofinformation.Itisamixedsignalw

3、hichiscomposedofsemanticinformationandindividualcharacteristic.Theaimofthespeechenhancementisremovingthenoiseandthedisturbanceofthespeechsignalandimprovingitsquality.Thevariousnoisesalwaysexistinenvironmentduringthepracticalapplication.Theperformanceofmostexistingspeechrecognitionsystemsusuall

4、yhaveasharpdropinevitablyinthenoiseenvironment,becausethetrainingenvironmentandtherecognitionenvironmentdoesnotmatch.Allkindsofnoises,suchasperiodicnoise,impulsenoise,widebandnoiseandthespeechdisturbance,canbeeffectivelysuppressedthroughthewavelettransformation.Thewavelettransformationhasagood

5、suppressioneffectonallkindsofnoisesmixedintheactualspeechandcouldenhancethespeechqualitysignificantly.Keywords:Speechenhancement;Wavelettransformation;Noiseabatement;Pretreatment32内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）目录摘要IABSTRACTII引言1第一章预处理21.1语音信号的数字化模型21.2语音信号预处理21.3反混叠失真滤波器41.4预加重器51.5端点检测器6第二章语音增强概述72.1语音

6、增强的理论依据72.1.1语音信号的特点82.1.2人耳的感知特性82.1.3噪声特性92.2语音增强的发展历程102.3语音增强算法简介112.4语音增强算法的分类11第三章基于小波变换的语音信号增强方法133.1前言133.2小波分析的基本理论143.2.1小波变换143.2.2小波分析与Fourier分析163.2.3离散小波变换183.3基于小波变换的语音增强193.3.1传统增强方法193.3.2利用小波变换去除周期性噪声2232内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）3.3.3利用小波变换去除冲激噪声233.3.4利用小波变换去除宽带噪声23总结27参考文献28附录29

7、致谢3232内蒙古科技大学毕业设计说明书（毕业论文）引言语言是人类进行思想，观点和情感交流最自然便捷的交互方式，而不同语种国家的人在交流上必然存在着一定的局限和障碍。随着信息时代的到来，基于语音识别，机器翻译，语音合成的语音人机交互通信系统就应运而生。无论是人与人之间还是人与机器之间的语音通信，语音信号处理，特别是语音信号数字处理的理论和技术都具有特别重要的作用[1]。语音识别既是个理论问题，也是一个工程化的问题。它综合多学科的理论成果，如：声学、语音学、语言学、生理