一种改进阈值函数的EMD-CIIT语音去噪算法

引文格式： 钟金良，景新幸，杨海燕.一种改进阈值函数的EMD-CIIT语音去噪算法[J].桂林电子科技大学学报，2016,36(1):9-13.

钟金良，景新幸，杨海燕

(桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林541004)

摘要：为了克服基于传统经验模态分解语音去噪算法在阈值去噪时阈值函数处理不平滑的缺点，对EMD-CIIT(EMD重复间隔阈值)语音去噪方法的阈值函数进行改进，并在Matlab平台搭建的语音识别系统进行仿真实验。实验结果表明，改进阈值函数的EMD-CIIT去噪算法具有较高的识别率及良好的鲁棒性。

关键词：语音去噪；EMD；改进阈值

语音信号是一种非线性、非平稳的信号。历年来，学者们一直致力于研究语音去噪的算法。基于谱减法的语音去噪方法假设语音信号短时平稳，其在实际应用中有一定的局限性[1]。1995年，Donoho在小波变换的基础上提出阈值去噪的方法[2]，但基函数一经选定，整个分解和重构过程都已确定，无法再更改。文献[3-4]提出经验模态分解(empirical mode decomposition，简称EMD)算法。传统EMD算法将信号分解为一系列固有模态函数(intrinsic mode function，简称IMF)分量和一个残余分量，分解的各个IMF分量突出了数据的局部特征，残余分量则体现了信号变化趋势。受小波阈值去噪方法的启发，文献[5]提出了EMD重复间隔阈值(EMD clear iterative interval thresholding，简称EMD-CIIT)语音去噪算法，但其在间隔阈值上未考虑阈值选取的问题。为此，本研究对阈值函数进行改进，提出一种改进的EMD-CIIT语音去噪算法。

1经验模态分解原理

EMD算法是一种先进的信号处理方法，能有效处理非平稳、非线性的信号。……