專利名稱：基于小波變換的語音去噪裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于小波變換的語音去噪裝置及方法。
背景技術(shù)：
人們在語音通信過程中不可避免的會受到來自外界的干擾，語音去噪是有效解決這一問題的手段，它的一個重要的目的是從帶噪聲的語音信號中提取盡可能純凈的原始語音信號。
現(xiàn)有技術(shù)中，1978年Lira和Oppenheim提出了語音增強(qiáng)的維納濾波方法，1979年 Bo 11提出了譜相減法來抑制噪聲，1980年Mau I ay和Malpas s提出了軟判決噪聲抑制方法， Ephaim等人提出了語音短時譜幅度(SATA)的最小均方差(MMSE)估計(jì)法。90年代以后，短時譜幅度的最小均方誤差估計(jì)法繼續(xù)得到改進(jìn)，同時Ephaim等人提出了隱馬爾可夫模型框架下(HMM)的語音增強(qiáng)算法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換的新方法也相繼出現(xiàn)，基于信號子空間方法和人耳聽覺掩蔽效應(yīng)的方法開始被廣泛研究，同時，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和獨(dú)立分量分析的方法也開始受到重視。
小波分析是泛函分析、Fourier分析、樣條分析、調(diào)和分析、數(shù)值分析的最完美結(jié)晶。在應(yīng)用 領(lǐng)域，特別是在信號處理、圖像處理、語音分析以及眾多非線性科學(xué)領(lǐng)域，它被認(rèn)為是繼Fourier分析之后又一有效的時頻分析方法。運(yùn)用小波分析進(jìn)行信號增強(qiáng)處理是小波分析的重要應(yīng)用之一。斯坦福大學(xué)的D. L. Dohonc^PM. Johnstone等人于1995年提出了小波域閾值信號增強(qiáng)算法，推導(dǎo)出了計(jì)算通用閾值的公式，并從理論上證明了該值是最優(yōu)的，由于這種方法簡單有效，而成為目前研究最廣泛的方法，隨后，D. L. Dohono和1. M. Johnstone繼續(xù)對此方法進(jìn)行較深入的理論研究，并取得了大量研究成果德克薩斯大學(xué)Xiaoping Zhang. M. D. Desai等也對此方法作了進(jìn)一步的研究和應(yīng)用。
但是，現(xiàn)有技術(shù)中小波變換的語音去噪還有兩個關(guān)鍵的問題需要處理一是如何選取合適的小波基和小波的分解層數(shù)；二是小波去噪中閾值的選取問題。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是為了解決上述問題，提供一種基于小波變換的語音去噪裝置及方法，它具有有效去除語音噪聲的優(yōu)點(diǎn)。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案一種基于小波變換的語音去噪裝置，包括依次連接的語音采集裝置、預(yù)處理裝置、小波變換裝置和信號輸出裝置。
上述一種基于小波變換的語音去噪裝置中小波變換裝置所采用的工作方法，主要分為以下幾個步驟步驟一對帶噪聲的小波進(jìn)行小波變換，得到各個尺度上的小波系數(shù)；步驟二 對各個尺度小波系數(shù)進(jìn)行軟或硬閾值函數(shù)處理，得到原始信號小波系數(shù)的估計(jì)值；步驟三利用處理后的小波系數(shù)通過小波反變換得到去噪后的信號。
本發(fā)明的有益效果采用小波分析既能夠分析信號的全貌，又可以分析信號的細(xì)節(jié)，能夠有效的抑制噪聲并且減少語音段信息的損失，這對以后的語音去噪算法的研究有著重要的意義，能夠有效去除語音噪聲，達(dá)到恢復(fù)原始語音信號的目的。


圖I為本發(fā)明的裝置示意圖；圖2為本發(fā)明的工作流程圖；其中，I、語音采集裝置，2、預(yù)處理裝置，3、小波變換裝置，4、信號輸出裝置。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
如圖I所示，一種基于小波變換的語音去噪裝置，包括依次連接的語音采集裝置I、預(yù)處理裝置2、小波變換裝置3和信號輸出裝置4。
如圖2所示，上述裝置中小波變換裝置3所采用的工作方法，主要分為以下幾個步驟步驟一對帶噪聲的小波進(jìn)行小波變換，得到各個尺度上的小波系數(shù)；步驟二 對各個尺度小波系數(shù)進(jìn)行軟或硬閾值函數(shù)處理，得到原始信號小波系數(shù)的估計(jì)值；步驟三利用處理后的小波系數(shù)通過小波反變換得到去噪后的信號。
上述雖然結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式
進(jìn)行了描述，但并非對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于小波變換的語音去噪裝置，其特征是，包括依次連接的語音采集裝置、預(yù)處理裝置、小波變換裝置和信號輸出裝置。
2.如權(quán)利要求I所述的一種基于小波變換的語音去噪裝置中的小波變換裝置所采用的工作方法，其特征是，主要分為以下幾個步驟步驟一對帶噪聲的小波進(jìn)行小波變換，得到各個尺度上的小波系數(shù)；步驟二 對各個尺度小波系數(shù)進(jìn)行軟或硬閾值函數(shù)處理，得到原始信號小波系數(shù)的估計(jì)值；步驟三利用處理后的小波系數(shù)通過小波反變換得到去噪后的信號。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于小波變換的語音去噪裝置及方法，包括依次連接的語音采集裝置、預(yù)處理裝置、小波變換裝置和信號輸出裝置。工作方法主要分為以下幾個步驟步驟一對帶噪聲的小波進(jìn)行小波變換，得到各個尺度上的小波系數(shù)；步驟二對各個尺度小波系數(shù)進(jìn)行軟或硬閾值函數(shù)處理，得到原始信號小波系數(shù)的估計(jì)值；步驟三利用處理后的小波系數(shù)通過小波反變換得到去噪后的信號。本發(fā)明的有益效果采用小波分析既能夠分析信號的全貌，又可以分析信號的細(xì)節(jié)，能夠有效的抑制噪聲并且減少語音段信息的損失，這對以后的語音去噪算法的研究有著重要的意義，能夠有效去除語音噪聲，達(dá)到恢復(fù)原始語音信號的目的。
文檔編號G10L21/0208GK102982808SQ201210513989
公開日2013年3月20日 申請日期2012年12月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月5日
發(fā)明者張雪晶 申請人:張雪晶