曹斌芳, 彭光含, 彭元杰, 黎小琴



一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

曹斌芳*, 彭光含, 彭元杰, 黎小琴

(湖南文理学院 物理与电子科学学院, 湖南 常德, 415000)

通过分析含噪语音信号的特点, 引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换, 构造了新的小波阈值函数, 并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化. 仿真实验表明, 该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能, 语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.

语音去噪; 听觉感知小波变换; 分层阈值; 微粒群算法

在语音通信过程中, 常常会受到环境噪声的影响, 这些噪声的存在严重影响了语音的质量, 导致接收者收到的语音信号并非纯净的原始信号. 语音信号的噪声消除技术是语音信号处理的一个重要分支, 主要是完成在保证语音可懂度的条件下, 较多地消除语音信号中的噪声成分[1]. 经过多年的发展, 研究者提出了多种语音去噪算法, 如维纳滤波方法、谱减法、子空间法、统计模型法以及小波变换法[2—4]等, 它们具有各自不同的特点, 实际应用时可以依据这些算法的难易程度及去噪效果进行选择.

语音信号是一种时变的非平稳信号, 很难用传统的维纳滤波或者卡尔曼滤波实现最优去噪, 而小波变换(Wavelet transform, WT)作为一种非常重要的非平稳信号分析工具, 它可以在很大程度上对噪声加以消除[4], 因此, 在信号处理领域获得了广泛的应用. 目前, 基于小波……