小波语音去噪论文

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1、小波语音去噪研究摘要：木文通过对小波理论的分析，在研究小波变换的特点“一般幅值比较大的小波系数是以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声”的基础上，采用阈值法把信号系数保留,而使大部分噪声系数减小至零。本文通过MatWb软件设计和编程來演示语音信号消噪，分别用Fir滤波器和小波阈值法对加噪的语咅信号进行去噪处理，比较分析结果可知，用阈值法去噪不仅能够儿乎完全抑制噪声，而且可很好地保留反映原信号的特征尖峰点，因而具有较好的去噪效果，显示了小波用于语音去噪的优越性。关键字：小波，语音，阈值去噪,MATLAB1

2、绪论小波分析是20世纪80年代后期形成的一个新兴的数学分支。它是在傅里叶分析的基础上发展起来的，但小波分析与傅里叶分析存在极大的不同。从微观上看，小波变换与傅里叶变换的根本区别是由小波和止弦波的不同局部化性质产生的。从宏观上看，傅里叶分析是整体域分析，用单独的时域或频域表示信号的特征；而小波分析是局部化时频分析，它用时域和频域的联合表示信号的特征⑴。小波（Wavelet）这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的振荡形式与傅里叶变换相比，

3、小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过仲缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了傅里叶变换的困难问题，成为继傅里叶变换以来在科学方法上的重大突破⑸。有人把小波变换称为“数学显微镜”。数学家认为，小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、傅里叶分析、样调分析、数值分析的完美结晶；信号和信息处理专家认为，小波分析是时间一尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语咅合成、图像识别、计算机视觉、数据

4、压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。语音是人类进行交流的重要手段，通信系统中最常见的数据形式就是语音数据。语音通信是人类通信最基本、最重要的方式之一。人们在语音通信过程中不可避免的会受到来自周围环境、传输媒介引入的噪声、通信设备内部电噪声、乃至其它讲话者的干扰。而语音去噪就是从带噪语音信号中尽可能的去除噪声，得到相对纯净的原始语音，改善语音质量，提高语音的清晰度和可懂度。在实际应用中的信号都是非稳定的，特别对某些“严格非平稳”的语音段，传统方法模糊了语音的细节特征。而小

5、波变换由于具有时-频局部化的特点及多分辨率分析的性质，为解决这一问题提供了有力的工具。小波变换能将语咅信号在多个尺度上进行小波分解，利用语音信号和随机噪声在不同尺度的特性关系，对语音信号进行去噪处理。2语音基本知识人类的语音是由人体发音器官在大脑控制下的生理运动产生的⑷。人体的发音器官由肺和气管、喉（包括声带）、声道（咽腔、鼻腔和口腔）3•部分组成，肺和气管是整个语音系统的能源提供者，喉是主要的发音生成机构，声道则对生成的声音进行调制。帅是胸腔内的一团有弹性的海绵状组织，它可以存储空气。肺的主要生理功能是进行血液

6、和空气之间的气体交换，也就是将空气中的氧气吸收到血液中，将血液中的二氧化碳排出到空气中，这就是人体的呼吸功能。肺的另一个重要功能是将压缩空气供给发音器官。空气由肺部排入喉部，经过声带进入声道，最后由嘴（或鼻,或嘴或鼻）辐射出声波，形成了语音。因此，肺提供了语音产生的能量。气管连接肺和喉，是肺与声道联系的通道。喉是由软骨和肌肉组成的复杂系统，其中包含重要的发音器官一一声带。声带是一个阀门，乂是一个振动部件。声带紧绷在喉头的前后壁上，有折叠，声带的长度约10〜14加加。声带的前端由甲状软骨支撑，后端由杓状软骨支撑。杓

7、状软骨与环状软骨的上部相连。这些软骨由附在环状软骨上的一组肌肉控制，可以移动声带的末端使Z开启或闭合。当声带末端分离开启时，就是正常呼吸状态。两片声带Z间的空间叫做声门。当声带末端闭合时，肺部被密封成一个密闭的小室。声带有生物学和声学双重功能。它的牛物学功能是封闭气管以保护肺道（例如，在吞咽食物时防止食物进入肺道），或在胸腔和腹腔建立一定的气压（例如，帮助排泄和分娩）。声带的声学功能是为产生语音提供主要的激励源⑷。从声门至口唇的所有发咅器官称为声道。声道包括咽腔、口腔和鼻腔3个空气腔体组成，它是一根从声门延伸至口

8、唇的非均匀截面的声管，其外形变化是时间的函数，在发音时起着共鸣器的作用。显然，声音进入声道后其频谱必定会受到声道的共振特性的影响。声道具有一组共振频率，称为共振峰频率或简称共振峰⑷。在实际应用中，只有头三个共振峰才是重要的，分别为/;、乙、厶。对于均匀断面声管，其头三个共振峰频率的值依次为f=500Hz.£二1500Hz、厶二2500Hz。发音时，口腔和鼻腔都起共鸣作用。