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    基于波原子變換的語音信號去噪

    2014-11-07 18:15:50李澤萌
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報 2014年15期
    關(guān)鍵詞:閾值

    李澤萌

    摘 要:波原子轉(zhuǎn)換是在小波轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上擴(kuò)展出的一種轉(zhuǎn)換方式,由于語音信號的非平穩(wěn)性,傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法雖然能夠去除一部分語音信號中的噪聲,但造成有用語音信號尤其是清音部分的損失,導(dǎo)致去噪后的語音聽覺質(zhì)量下降,達(dá)不到很高的信噪比。針對這一問題,該文利用了波原子變換法對語音信號進(jìn)行去噪,通過相同閾值下小波去噪后的效果,該方法能有效去除信號中的噪聲和較好保留語音細(xì)節(jié),達(dá)到更佳的語音凈化效果。

    關(guān)鍵詞:波原子變換 閾值 語音去噪

    中圖分類號:TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2014)05(c)-0081-01

    隨著4G時代的到來,移動電話正成為人們信賴的得力助手。而移動終端最基本的功——語音通信則還在受到環(huán)境噪聲和其他語音的干擾,使我們的通話質(zhì)量受到制約。

    1 波原子轉(zhuǎn)換

    定義相空間中任意一點滿足,,其中,j為尺度,m為頻率指標(biāo),n為空間指標(biāo),為常數(shù)且大于零。這里建議兩個參數(shù)足導(dǎo)出小波包構(gòu)造。指標(biāo)說明了分解是多尺度或者不是;說明了基本元素被定位和具備弱的方向性,相反,說明了基本元素被伸展開和具備充分的方向性.小波(包括多分辨率分析,方向性和復(fù)雜性)同是一致的,ridgelet變換則是。Gabor變換為,curvelets變換則同一致。波原子被定義為:

    我們考慮一維情況下的波原子轉(zhuǎn)換,事實上,構(gòu)造波原子來自于一維小波包的選擇。一個一維實數(shù)小波包家族為,在頻域上,中心圍繞在在空間上,中心圍繞在。雙曲線尺度的一維情況告訴我們當(dāng)時,固有長度是.以濾波為基礎(chǔ)的小波包被考慮為一個正交基的定義并且滿足局部化性質(zhì)。在軸下面的點指出了一個頻點在比例范圍內(nèi)發(fā)生。標(biāo)注“LH”和“RH”分別代表了左開窗和右開窗。

    2 閾值的選取

    受到譜減法思想的啟發(fā),本文提出一種思想用來估計各個層次上的閾值。譜減法主要思想是用含噪信號的頻譜減去無音段(純噪聲段)的頻譜。閾值計算公式為

    d表示含噪信號的小波轉(zhuǎn)換系數(shù),該文取用此閾值測試波原子。

    3 閾值函數(shù)的選取

    結(jié)合μ律閾值函數(shù)和這種閾值函數(shù),本文采用一種改進(jìn)的閾值函數(shù)

    從閾值函數(shù)的表達(dá)式可以看出,在X>T時其表達(dá)式與折中閾值函數(shù)相同,而在X≤T時與μ律閾值函數(shù)類似,但可通過調(diào)整參數(shù)α來調(diào)整其幅值。改進(jìn)的閾值函數(shù)很好地結(jié)合了折中閾值和μ律閾值函數(shù)的優(yōu)點。

    4 仿真及分析

    實驗中所選的純凈語音為男聲,采樣頻率為16 kHz,疊加的噪聲是高斯白噪聲,說話時長為8 s。筆者以信噪比為目標(biāo)函數(shù)對α,μ因子以及分解層數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。輸入信噪比,輸出信噪比。比較結(jié)果如下表1(小波和波原子)。

    以輸入信噪比0.28 dB為例,波形圖如下。

    通過圖表和波形圖得知,波原子去噪的效果好于小波去噪;波原子去噪后的,波形的失真程度明顯好于小波去噪后的波形圖。而且試聽之后,去噪效果較好,可以較明顯的聽出語音信息。

    5 結(jié)語

    通過實驗得知,波原子去噪效果明顯要好于小波去噪。但在信噪比較高的情況下,去噪效果明顯降低甚至信噪比出現(xiàn)了降低的情況,所以在今后的工作中,要進(jìn)一步研究在低噪聲情況下的去噪。

    參考文獻(xiàn)

    [1] L.Demanet,“Curvelets,Wave Atoms and Wave Equations,” Ph.D.thesis,California Institute of Technology,2006.

    [2] L.Demanet and L.Ying,“Wave atoms and sparsity of oscillatory patterns,”Appl.Comput.Harmon. Anal,2007.

    [3] 曹艷艷.基于小波變換的語音消噪[D].西安電子科技大學(xué),2008.

    [4] 譚喬來,錢盛友,陳亞琦.一種改進(jìn)閾值函數(shù)的小波語音去噪方法[J].電聲技術(shù),2008,32(2).

    [5] 白宏剛,張建奇,王曉蕊.基于波原子變換的紅外復(fù)雜背景雜波抑制算法[J].強激光與粒子束,2013,25(1).endprint

    摘 要:波原子轉(zhuǎn)換是在小波轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上擴(kuò)展出的一種轉(zhuǎn)換方式,由于語音信號的非平穩(wěn)性,傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法雖然能夠去除一部分語音信號中的噪聲,但造成有用語音信號尤其是清音部分的損失,導(dǎo)致去噪后的語音聽覺質(zhì)量下降,達(dá)不到很高的信噪比。針對這一問題,該文利用了波原子變換法對語音信號進(jìn)行去噪,通過相同閾值下小波去噪后的效果,該方法能有效去除信號中的噪聲和較好保留語音細(xì)節(jié),達(dá)到更佳的語音凈化效果。

    關(guān)鍵詞:波原子變換 閾值 語音去噪

    中圖分類號:TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2014)05(c)-0081-01

    隨著4G時代的到來,移動電話正成為人們信賴的得力助手。而移動終端最基本的功——語音通信則還在受到環(huán)境噪聲和其他語音的干擾,使我們的通話質(zhì)量受到制約。

    1 波原子轉(zhuǎn)換

    定義相空間中任意一點滿足,,其中,j為尺度,m為頻率指標(biāo),n為空間指標(biāo),為常數(shù)且大于零。這里建議兩個參數(shù)足導(dǎo)出小波包構(gòu)造。指標(biāo)說明了分解是多尺度或者不是;說明了基本元素被定位和具備弱的方向性,相反,說明了基本元素被伸展開和具備充分的方向性.小波(包括多分辨率分析,方向性和復(fù)雜性)同是一致的,ridgelet變換則是。Gabor變換為,curvelets變換則同一致。波原子被定義為:

    我們考慮一維情況下的波原子轉(zhuǎn)換,事實上,構(gòu)造波原子來自于一維小波包的選擇。一個一維實數(shù)小波包家族為,在頻域上,中心圍繞在在空間上,中心圍繞在。雙曲線尺度的一維情況告訴我們當(dāng)時,固有長度是.以濾波為基礎(chǔ)的小波包被考慮為一個正交基的定義并且滿足局部化性質(zhì)。在軸下面的點指出了一個頻點在比例范圍內(nèi)發(fā)生。標(biāo)注“LH”和“RH”分別代表了左開窗和右開窗。

    2 閾值的選取

    受到譜減法思想的啟發(fā),本文提出一種思想用來估計各個層次上的閾值。譜減法主要思想是用含噪信號的頻譜減去無音段(純噪聲段)的頻譜。閾值計算公式為

    d表示含噪信號的小波轉(zhuǎn)換系數(shù),該文取用此閾值測試波原子。

    3 閾值函數(shù)的選取

    結(jié)合μ律閾值函數(shù)和這種閾值函數(shù),本文采用一種改進(jìn)的閾值函數(shù)

    從閾值函數(shù)的表達(dá)式可以看出,在X>T時其表達(dá)式與折中閾值函數(shù)相同,而在X≤T時與μ律閾值函數(shù)類似,但可通過調(diào)整參數(shù)α來調(diào)整其幅值。改進(jìn)的閾值函數(shù)很好地結(jié)合了折中閾值和μ律閾值函數(shù)的優(yōu)點。

    4 仿真及分析

    實驗中所選的純凈語音為男聲,采樣頻率為16 kHz,疊加的噪聲是高斯白噪聲,說話時長為8 s。筆者以信噪比為目標(biāo)函數(shù)對α,μ因子以及分解層數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。輸入信噪比,輸出信噪比。比較結(jié)果如下表1(小波和波原子)。

    以輸入信噪比0.28 dB為例,波形圖如下。

    通過圖表和波形圖得知,波原子去噪的效果好于小波去噪;波原子去噪后的,波形的失真程度明顯好于小波去噪后的波形圖。而且試聽之后,去噪效果較好,可以較明顯的聽出語音信息。

    5 結(jié)語

    通過實驗得知,波原子去噪效果明顯要好于小波去噪。但在信噪比較高的情況下,去噪效果明顯降低甚至信噪比出現(xiàn)了降低的情況,所以在今后的工作中,要進(jìn)一步研究在低噪聲情況下的去噪。

    參考文獻(xiàn)

    [1] L.Demanet,“Curvelets,Wave Atoms and Wave Equations,” Ph.D.thesis,California Institute of Technology,2006.

    [2] L.Demanet and L.Ying,“Wave atoms and sparsity of oscillatory patterns,”Appl.Comput.Harmon. Anal,2007.

    [3] 曹艷艷.基于小波變換的語音消噪[D].西安電子科技大學(xué),2008.

    [4] 譚喬來,錢盛友,陳亞琦.一種改進(jìn)閾值函數(shù)的小波語音去噪方法[J].電聲技術(shù),2008,32(2).

    [5] 白宏剛,張建奇,王曉蕊.基于波原子變換的紅外復(fù)雜背景雜波抑制算法[J].強激光與粒子束,2013,25(1).endprint

    摘 要:波原子轉(zhuǎn)換是在小波轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上擴(kuò)展出的一種轉(zhuǎn)換方式,由于語音信號的非平穩(wěn)性,傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法雖然能夠去除一部分語音信號中的噪聲,但造成有用語音信號尤其是清音部分的損失,導(dǎo)致去噪后的語音聽覺質(zhì)量下降,達(dá)不到很高的信噪比。針對這一問題,該文利用了波原子變換法對語音信號進(jìn)行去噪,通過相同閾值下小波去噪后的效果,該方法能有效去除信號中的噪聲和較好保留語音細(xì)節(jié),達(dá)到更佳的語音凈化效果。

    關(guān)鍵詞:波原子變換 閾值 語音去噪

    中圖分類號:TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1674-098X(2014)05(c)-0081-01

    隨著4G時代的到來,移動電話正成為人們信賴的得力助手。而移動終端最基本的功——語音通信則還在受到環(huán)境噪聲和其他語音的干擾,使我們的通話質(zhì)量受到制約。

    1 波原子轉(zhuǎn)換

    定義相空間中任意一點滿足,,其中,j為尺度,m為頻率指標(biāo),n為空間指標(biāo),為常數(shù)且大于零。這里建議兩個參數(shù)足導(dǎo)出小波包構(gòu)造。指標(biāo)說明了分解是多尺度或者不是;說明了基本元素被定位和具備弱的方向性,相反,說明了基本元素被伸展開和具備充分的方向性.小波(包括多分辨率分析,方向性和復(fù)雜性)同是一致的,ridgelet變換則是。Gabor變換為,curvelets變換則同一致。波原子被定義為:

    我們考慮一維情況下的波原子轉(zhuǎn)換,事實上,構(gòu)造波原子來自于一維小波包的選擇。一個一維實數(shù)小波包家族為,在頻域上,中心圍繞在在空間上,中心圍繞在。雙曲線尺度的一維情況告訴我們當(dāng)時,固有長度是.以濾波為基礎(chǔ)的小波包被考慮為一個正交基的定義并且滿足局部化性質(zhì)。在軸下面的點指出了一個頻點在比例范圍內(nèi)發(fā)生。標(biāo)注“LH”和“RH”分別代表了左開窗和右開窗。

    2 閾值的選取

    受到譜減法思想的啟發(fā),本文提出一種思想用來估計各個層次上的閾值。譜減法主要思想是用含噪信號的頻譜減去無音段(純噪聲段)的頻譜。閾值計算公式為

    d表示含噪信號的小波轉(zhuǎn)換系數(shù),該文取用此閾值測試波原子。

    3 閾值函數(shù)的選取

    結(jié)合μ律閾值函數(shù)和這種閾值函數(shù),本文采用一種改進(jìn)的閾值函數(shù)

    從閾值函數(shù)的表達(dá)式可以看出,在X>T時其表達(dá)式與折中閾值函數(shù)相同,而在X≤T時與μ律閾值函數(shù)類似,但可通過調(diào)整參數(shù)α來調(diào)整其幅值。改進(jìn)的閾值函數(shù)很好地結(jié)合了折中閾值和μ律閾值函數(shù)的優(yōu)點。

    4 仿真及分析

    實驗中所選的純凈語音為男聲,采樣頻率為16 kHz,疊加的噪聲是高斯白噪聲,說話時長為8 s。筆者以信噪比為目標(biāo)函數(shù)對α,μ因子以及分解層數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。輸入信噪比,輸出信噪比。比較結(jié)果如下表1(小波和波原子)。

    以輸入信噪比0.28 dB為例,波形圖如下。

    通過圖表和波形圖得知,波原子去噪的效果好于小波去噪;波原子去噪后的,波形的失真程度明顯好于小波去噪后的波形圖。而且試聽之后,去噪效果較好,可以較明顯的聽出語音信息。

    5 結(jié)語

    通過實驗得知,波原子去噪效果明顯要好于小波去噪。但在信噪比較高的情況下,去噪效果明顯降低甚至信噪比出現(xiàn)了降低的情況,所以在今后的工作中,要進(jìn)一步研究在低噪聲情況下的去噪。

    參考文獻(xiàn)

    [1] L.Demanet,“Curvelets,Wave Atoms and Wave Equations,” Ph.D.thesis,California Institute of Technology,2006.

    [2] L.Demanet and L.Ying,“Wave atoms and sparsity of oscillatory patterns,”Appl.Comput.Harmon. Anal,2007.

    [3] 曹艷艷.基于小波變換的語音消噪[D].西安電子科技大學(xué),2008.

    [4] 譚喬來,錢盛友,陳亞琦.一種改進(jìn)閾值函數(shù)的小波語音去噪方法[J].電聲技術(shù),2008,32(2).

    [5] 白宏剛,張建奇,王曉蕊.基于波原子變換的紅外復(fù)雜背景雜波抑制算法[J].強激光與粒子束,2013,25(1).endprint

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