陈春辉，冯 刚

(华南师范大学计算机学院，广东广州510631)

基于小波的语音增强一直是语音增强领域的一个研究热点并取得了许多研究成果，但在语音增强处理中当噪声与语音的频谱相似时［1］，传统的软硬阈值法处理往往无法有效地去除噪声.因此，找出合适的阈值，一直是小波语音增强的难点之一.对于语音分析来说，人类听觉系统对于声音频率的感知与实际频率的对应关系是一种非线性映射关系［2］.

本文基于Bark 尺度采用小波包模拟人耳的频率分析机制，根据空域滤波方法估计出噪声的下限阈值，通过通用阈值确定每一频率群噪声的上限阈值，最后在每一频率群里采用新的阈值动态除噪.

1 人耳的听觉模型

人耳是相当完美的声音信息采集和处理器，人耳基底膜如同一个频谱分析器，BARKHAUSEN 等学者依据人耳的掩蔽效应的实验结果，提出了频率群的概念.即在20～16 000 Hz 范围内分解为24个频率群，频率群的划分相应于基底膜分成许多很小的部分，每一部分对应一个频率群，并且长度相等［3］.也就是说，人类听觉系统对于声音频率的感知与实际频率的对应关系，是一种非线性映射关系，这就引出了所谓的Bark 尺度的概念. TRAUNMULLAR［4］给出了线性频率与Bark 频率之间的函数关系，即

2 小波包与Bark 尺度

2.1 小波包频率分解

小波分解只是将信号的近似系数Aj用于进一步分解(图1). 而小波包可根据需要选取近似系数Aj或细节系数Dj做进一步分解(图2)，小波包变换的基本思想是……