基于FrFT的自適應(yīng)閾值語音濾波降噪研究

范珍艷 王蓮子 莊曉東

摘要：針對傳統(tǒng)變換域中信號和噪聲交叉重疊較大，無法徹底分離去噪的問題，本文提出了一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的自適應(yīng)閾值語音增強(qiáng)方法。對帶噪語音信號做分?jǐn)?shù)階傅里葉變換，采用加權(quán)方差方法確定其最優(yōu)變換階數(shù)。作最優(yōu)階數(shù)下的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換，在分?jǐn)?shù)階域自適應(yīng)確定閾值，采用軟硬閾值折衷法進(jìn)行閾值切割，做分?jǐn)?shù)階傅里葉反變換得到增強(qiáng)語音信號。同時(shí)，將本文算法和傳統(tǒng)的維納濾波法和譜減法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真結(jié)果表明，分?jǐn)?shù)階域的自適應(yīng)閾值去噪方法可有效地去除噪聲，得到較好的聽覺效果，且去噪效果優(yōu)于維納濾波法和譜減法。本方法計(jì)算量小，易于實(shí)現(xiàn)，具有良好的實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：分?jǐn)?shù)階傅里葉變換; 最優(yōu)階; 自適應(yīng)閾值; 語音降噪; 信噪比

在語音通信過程中，由于外界環(huán)境噪聲的干擾，語音通話的質(zhì)量大大降低，影響人們正常的交流，因此語音增強(qiáng)方法顯得尤為重要。一直以來，人們提出了很多語音去噪的方法，經(jīng)典的方法有譜減法和維納濾波法[1]。這些傳統(tǒng)的語音增強(qiáng)方法對平穩(wěn)噪聲具有良好的去噪效果，但由于沒有事先考慮語音和噪聲的先驗(yàn)信息，故對非平穩(wěn)噪聲的去噪效果不佳[2]。近年來，分?jǐn)?shù)階傅里葉變換被廣泛應(yīng)用到信號處理方面。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換是一種廣義的傅里葉變換，它是由時(shí)頻平面內(nèi)的信號軸繞原點(diǎn)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)任意角度所得，是一種很好的信號濾波處理工具[3]。在分?jǐn)?shù)階傅里葉變換域，由于交叉部分較小，信號的時(shí)頻域表現(xiàn)更清晰，更適合用于處理非平穩(wěn)信號[4]。目前，分?jǐn)?shù)階傅里葉變換已經(jīng)用于很多領(lǐng)域，例如線性調(diào)頻脈沖壓縮雷達(dá)的靈巧噪聲干擾抑制[5]，微弱信號檢測[6]，地震信號去噪[7]，聲吶探測信號鑒別[8]和偏心輪振動臺系統(tǒng)的振動信號分析[9]等。王景芳[10]等人提出了一種動態(tài)FrFT濾波聲音信號語音增強(qiáng)方法，該方法能有效地去噪濾波，且在不同的噪聲環(huán)境和信噪比條件下具有魯棒性;P.Kumar等人[11]提出了基于分?jǐn)?shù)階域的硬閾值語音去噪方法，該方法可以有效去除噪聲。由于以上兩種FrFT域語音增強(qiáng)方法中，閾值確定方法會造成較大的方差，因此本文提出了一種基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的自適應(yīng)閾值語音去噪方法，以更好地確定閾值，去除噪聲，提高語音質(zhì)量。該研究具有良好的實(shí)用性。

1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換

分?jǐn)?shù)階傅里葉變換是一種廣義的傅里葉變換。信號的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換是時(shí)頻平面的信號軸繞原點(diǎn)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)任意角度所得。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換是用單一變量表示時(shí)頻信息的線性變換，避免了傳統(tǒng)時(shí)頻分布二次變換的交叉項(xiàng)干擾問題，是一種新的時(shí)頻分析工具[9]。

4 結(jié)束語

本文通過觀察語音信號和噪聲在FrFT域的能量聚集特性，提出在分?jǐn)?shù)階傅里葉變換域進(jìn)行濾波去噪的方法。采用加權(quán)方差方法確定最優(yōu)FrFT變換階數(shù)，且對加噪前后語音最優(yōu)階數(shù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)加噪前后的最優(yōu)階數(shù)變化不大。對帶噪語音信號進(jìn)行最優(yōu)階數(shù)下的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換，自適應(yīng)確定閾值后，采用軟硬閾值折衷法在FrFT域切割幅值去噪，最后做分?jǐn)?shù)階傅里葉反變換，得到去噪語音信號。仿真結(jié)果表明，采用本文方法對含噪連續(xù)語音進(jìn)行去噪，可有效濾除信號中的噪聲，提高信噪比，且聽覺效果得到較大的改善。同時(shí)，將本文方法和傳統(tǒng)的維納濾波法和譜減法進(jìn)行比較，表明在強(qiáng)噪聲環(huán)境中，本文方法的去噪效果明顯優(yōu)于維納濾波法和譜減法。本方法計(jì)算量小，且易于實(shí)現(xiàn)。該研究具有較好的實(shí)用性和使用價(jià)值。

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