青岛大学小波变换论文

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1、小波变换在语音信号处理中的应用李显业201141801069光信息3班摘要：语咅是一种111人发出来的声波，所以它就和其他各种声咅一样，也具有声咅的物理属性。但是，它还具有一些白己所特有的性质，如音质，音强，音调等。语音是一种很复杂的信号，人们对语音信号已经进行了很氏时间的研究，，已经掌握了它的一些性质。。小波变换在语音信号处理的应用很广泛，木文将介绍小波变换在语音信号处理中的一些应用。关键词：小波变换语音处理引言：2011年，苹果的语音识别技术风靡全球，语音识别技术也进入了普通大众的视线。中国在这方面以科大讯飞为首，首先进入面向用户的

2、阶段。学过信号系统的我们，不妨想一想如何对信号进行处理和识别？大家可能会想到傅里叶变换。但是在利用傅立叶变换分析信号时，存在着某些缺陷。比如，傅里叶总是假定信号为周期性信号，将待分析信号分解成周期性的正弦信号，然后根据分解得到正弦信号得到待分析信号的频率信息和相位信息，为了分析信号的局部特征，发展了短吋傅立叶变换，但是在利用短吋傅立叶变换分析信号时，由于在时频平面的不同位置处分析单元的形状保持不变，既不具有分析频率降低时视野白动放宽的特点，也不具冇频率特性品质因数恒定的特点而。小波变换就可以很好的解决这些问题。那么什么是小波变换呢？小波

3、的定义：小波是一个积分为0的函数假定f(t)eL2(R)是能量为E=f(t)2的能量有限信号。小波变换的基本思想就是将任一平方函数或能量有限信号l2(r)通过多分辨率分析表示成小波系数的叠加小波变换是一种信号的时间尺度分析方法具冇多分辨率分析的特点而且在时频两域内都具冇表征信号局部特征的能力是一种窗口大小固定不变但其形状可变时间窗和频域窗都可变的时频局部分析方法。小波及其变换的特点：小波有两个特点：i是在吋域都具有紧支集或近似紧支集;二是正负交替的“波动性”，也即直流分量为零。。小波变换主要冇以下特点：(1)具冇多分辨率的特点，可以由粗

4、及细地逐步观察信号；(2)可以看成用基本频率特性屮(w)的通带滤波器在不同尺度a下对信号做滤波•由傅立叶变换的尺度特性可知，这组滤波器具有品质因数恒定，，即相对带宽(带宽与中心频率之比)恒定的特点；⑶适当的选择小波基，使屮(t)在时域上为有限支椁，屮(w)在频域上也比较集中，就可以使小波变换在时、频域都具冇表征信号局部特征的能力，因此冇利于检测信号的瞬态或奇异点。小波分析的主要特点就是能够分析信号的局部特征，利用小波变换可以非常准确地分析信号在什么时刻发生畸变，小波可检测出许多其它分析方法忽略的信号特征。小波变换语音信号处理中的应用：1

5、,语音基音周期检测人在发浊音时，声门周期性地打开和闭合，使來自肺部的空气形成一串周期性的脉冲气流进入声道，这种周期性的脉冲称为基音周期，基音周期是玉器音信号处理中的一个非常重耍的参数，在语音编码、合成、话者识别和声音转换等研究和应用领域中，一•般都要应用到基音周期参数。在声门闭合时，引起语音信号出现锐变，由于小波变换不但具有良好的频率分辨率，而且具有良好的吋间分辨率，根据小波变换的这一特点，对语音信号作小波变换，在各尺度下系数的模的极大值就对应于信号突变点的位置。采用小波变换检测出语音信号的声门闭合时刻，再通过计算声门闭合时刻Z间的时间

6、就可以确定出语音的基音周期。为了检测出信号的突变点，首先耍选取光滑两数的一阶导数作为母小波两数。通常选取具冇紧支集正则的2次样条小波，它是3次样条函数的一阶导数，与传统基音周期估计自相关函数相比，小波变换无需假定分析窗是静态的，只要峰值点检测准确，就可以精确估计基音周期。用小波变换检测某音周期，可以很好地估计出大动态范围的基音周期，而传统的方法则不行。因为如果基音周期较宽，必须采用很大的窗两数口，这在实际应用中很不方便，在有的情况下可能无法实现，但是，利用小波变换检测基音周期，仍存在一定的课差，特别是在汉语发音中第三声的情况。如何减小音

7、调对基音频率的影响仍是一个值得研究的问题。2,语音去噪和增强语音通信过程不可避免地会受到各种噪声的干扰，噪声降低了语音的信噪比和可懂度。小波变换具冇多尺度的特性，可以由粗及细的逐步观察信号。语音信号去噪和增强的目的就是从带噪语音信号中去掉语音信号中所含有噪音成分从而得到比较纯净语音信号。首先对带噪语音信号进行小波变换，得到各尺度的小波系数。然后对得到小波系数进行噪声估计。进行噪声估计的方法比较多，可以针对每一层分解得到的小波系数进行噪声估计，也可以只是对近似部分的系数进行估计，还可以针对所有得到的系数进行估计。阈值的选取方法可以是“硬阈

8、值”，也可以是“软阈值”所谓的“硕阈值”就是对根据得到阈值u,把绝对值小于U小波系数置为0,而其他的系数不变。“软阈值”是用小波系数的绝对值，减去U,对丁•小于a的小波系数置为0。“硬阈值”处理的计算公式为