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1、实用标准文案小波变换在语音信号处理中的应用XXX(江苏科技大学 江苏镇江212003)摘要：利用小波的多分辨分析，以及其良好的空间域和频率域局部化特点，针对语音信号特征，选取适当的小波算法进行去噪和增强语音，压缩编码，提取语音信号特征等处理。通过MATLAB仿真分析，得到增强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例，提取语音信号的特征。结果表明，基于小波变换的与语音信号处理表现出良好的特性。关键词：语音信号处理;小波变换;去噪;增强;压缩编码;特征提取中图分类号:TB115 文献标识码
2、:AWaveletTransformationApplicationinSpeedSignalProcessingXXX(JiangsuUniversityofscienceandtechnology,Zhenjiang212003,Jiangsu,China)Abstract:Bythetime-frequencyanalyticfeatureofwavelettransformation,theappropriatewaveletfunctionsareselectedtostrengthen,to
3、code,tocompressandtoextractsignalfeaturesofspeechaccordingtothecharacteristicsofthespeechsignals.SimulatedbyMATLAB,thestrengthenedsignals,thecompressionratioparameter,theenergyreservationparameter,thezerocoefficientparameterandthespeechsignalfeatureswere
4、obtained.Theresultsshowthatthespeechsignalprocessingbasedonwavelettransformationexhibitsgoodcharacteristics.Keywords:SpeechSignalProcessing;WaveletTransformation;Strengthening;De-noising;Featureextraction;Condensationencode文档大全实用标准文案1引言小波分析是近十几年发展起来的一种新的
5、时频分析方法，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数字分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多的非线性可续领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。小波变换是传统傅里叶变换的集成和发展。由于小波的多分辨分析具有良好的空间域和频率域局部化特性，针对聚焦到分析对象的任意细节，因此，特别适合于信号非平稳信源的处理，并已成为一种信息处理的新手段。目前，小波分析已成功应用于语音信号处理。2小波理论2.1连续小波变换文档大全实用标准文案设为一平方可积
6、函数，即，若其傅里叶变换满足条件：则称为一基本小波或小波母函数，称上式为小波函数的容许条件。将任意空间中的函数在小波基下展开，函数连续小波变换（continuewavelettransform，简称CWT）表达式为：(1)其重构公式（逆变换）为：(2)2.2离散小波变换为了减小小波变换系数冗余度，将小波基函数的限定在一些离散点上的取值。在离散小波变换中，待分析信号和分析小波中的时间变换t并没有被离散化，只是离散栅格下的小波变换。2.2．1尺度离散化对尺度进行幂数级离散化即取，此时对应的小波函数是：j=0
7、,1,2,···（3）2.2．2位移离散化对进行均匀离散取值，以覆盖整个时间轴。在尺度下由于的宽度是的倍，采样间隔可以扩大，但信息也不会丢失。这样，就改为(4)记为。离散小波变换定义为：j=0,1,2,···，(5)其重构公式为：(6)文档大全实用标准文案其中，c是一个与信号无关的常数。2.3多分辨分析定义函数：(7)则函数系为规范正交。三层多分辨率分析树结构如图1所示。设代表图中的低频部分；代表分解中的高频部分，则是和中的正交补，即：(8)则多分辨率的子空间可以用有限子空间来逼近。即有(8)图1三层多
8、分辨率分析树结构图分解的最总目的是构造一个在频率上高度逼近空间的正交小波基，频率分辨率不同正交小波基相当于带宽各异的带通滤波器。从图1可以看出，多分辨率只对低频弓箭进行进一步分解。频率分辨率变得越来越高。2小波变换在语音增强中的应用在语音的产生、处理和传输过程中，不可避免地会受到环境噪声的干扰，使得语音信号处理系统，如语音编码和语音识别系统的性能大大降低。为了改善语音质量，提高语音的可信度，人们根据语音和噪声的特点，采取各种语音增强方法抑制
