基于MATLAB的语音信号处理研究毕业论文.doc.doc

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1、摘要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时-频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍，运用MATLAB中的小波工具箱，对一个含噪声信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。本文总结了去噪的背景和国内外现状，概括了小波阀值去噪的理论知识，分析了本文算法原理，选取去噪函数和含噪语音信号，通过MATLAB仿真进行了软阀值

2、去噪实验、硬阀值实验和软硬阀值折衷实验，计算SNR值和RMSE值来评价去噪效果，进一步通过实验分析，得出该方法较FFT变换有很大的优势。关键词：小波变换，滤波，去噪30AbstractThewaveletanalysistheoryisanewsignalprocessingtheory.Ithasaverygoodtopicalityintimeandfrequency,whichmakesthewaveletanalysisverysuitableforthetime-frequencyanalysis.Withthetime-frequency’slocalana

3、lysischaracteristics,thewaveletanalysistheoryhasbecomeanimportanttoolinthesignalde-noising.Usingwaveletmethodsinde-noising,isanimportantaspectintheapplicationofwaveletanalysis.Thekeyofwaveletde-noisingishowtochooseathresholdandhowtousethresholdstodealwithwaveletcoefficients.Itconfirmsthe

4、reliabilityofthetheorythroughthewaveletthresholdde-noisingprinciple,theuseofthewavelettoolboxinMATLAB,carryingonthresholdde-noisingforasignalwithnoiseandactualresultsoftheexampleconfirmationtheory.Thispapersummarizesthebackgroundandabroadofthedenoisingstatus,outlinesthedenoisingtheoryofw

5、aveletthreshold,choosethedenoisingfunctionandthenoisyspeechsignal,valuestheprincipleoftheproposedalgorithmthroughMATLABsimulation,throughSNRandRMSEtoevaluatethedenoisingeffect,comparedtheadvantageswithFFTtransform.30KeyWord:Waveletchange,Filtering,Denoising目录摘要2AbstractII目录III第一章绪论11.1课题

6、背景及意义11.2去噪的发展历史11.3国内外现状和发展趋势21.4本文主要研究内容与结构21.5本章小结3第二章算法原理42.1小波去噪基础42.2小波去噪原理42.3小波去噪步骤52.4阈值的选取与量化62.4.1软阈值和硬阈值62.4.2阈值的几种形式62.4.3阀值的选取7302.5去噪效果评价标准72.6本章小结8第三章小波去噪的MATLAB实现93.1小波去噪函数集合93.2小波去噪函数的选取93.3含噪语音信号选择103.4小波去噪验证仿真103.4.1软阀值去噪和硬阀值去噪103.4.2软硬阈值折衷去噪11第四章小波去噪的MATLAB仿真对比试验164.

7、1傅里叶变换164.2实验结果对比164.3本章小结17第五章结论与展望185.1结论185.2展望18参考文献19致谢2030第一章绪论1.1课题背景及意义人们在语音通信过程中将不可避免地受到来自周围环境的干扰，例如传输媒介引入的噪声，通信设备内部的电噪声等。由于这些干扰噪声的存在，接收者接收到的语音将已不是原始的纯净的语音信号，而是受噪声干扰的带噪语音信号。环境噪声的污染使得许多语音识别系统的性能急剧恶化，正是由于各种各样的语音处理系统在噪声的干扰下性能得不到保障，才导致了其商业化脚步很缓慢。因此，如何尽可能的从带噪语音中去除噪声就成