带噪语音信号小波去噪算法研究

计算机工程与应用 ›› 2015, Vol. 51 ›› Issue (14): 211-213.

带噪语音信号小波去噪算法研究

杨岳飞，刘辉，谭检平

湖南师范大学物理与信息学院，长沙 410081

出版日期:2015-07-15 发布日期:2015-08-03

Research on wavelet-based speech signal with noise denoising algorithms

YANG Yuefei, LIU Hui, TAN Jianping

College of Physics and Information Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, China

Online:2015-07-15 Published:2015-08-03

摘要/Abstract

摘要： 去噪问题是信号处理中必不可少的问题。滤波作为传统的去噪方法，主要包括线性滤波和非线性滤波。噪声与信号频率重叠，传统方法要想取得良好的去噪效果必须牺牲部分信号。现有的小波模极大值去噪方法虽然有较好的去噪效果，但是该方法计算量大。小波阈值去噪方法更简单，但小波重构后的小波系数与噪声的小波系数存在恒定的偏差。在阈值去噪方法的基础上提出一种改进算法，仿真结果表明该算法在加性高斯白噪声污染下表现出较好去噪效果。

关键词: 小波去噪, 阈值量化, 阈值函数

Abstract: Denoising is an essential problem in signal processing. Filter method as the traditional denoising method, includes linear and nonlinear filtering. Due to?frequency ?overlap between noise and signal, the traditional method to obtain good denoising effect must sacrifice some signal. Existing wavelet modulus maxima denoising method has better denoising effect, however?the computation loads are high. Wavelet threshold denoising method is simpler, but the wavelet coefficient after wavelet reconstruction has biased estimation with the wavelet coefficient of noise. The paper analyzes the threshold denoising method, giving a method to improve, simulation results show that it has better denoising effect.

Key words: wavelet denoising, threshold quantification, threshold function

杨岳飞，刘辉，谭检平. 带噪语音信号小波去噪算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(14): 211-213.

YANG Yuefei, LIU Hui, TAN Jianping. Research on wavelet-based speech signal with noise denoising algorithms[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(14): 211-213.

[1]	常戬，贺春泽，董育理，任营. 改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 207-213.
[2]	黄亚飞，王国富，张法全，叶金才. 基于蜂群算法和带参阈值函数的图像去噪方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(17): 164-168.
[3]	宋丽君，蒋建虎. 小波阈值降噪中阈值函数族的一般构造方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(19): 236-240.
[4]	陆建龙1，魏建勋2，黄辉先1，彭一芯1，方鑫1. 基于提升小波变换的在线谐波检测[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(14): 50-53.
[5]	易清明，陈明敏，石敏. 一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(1): 173-177.
[6]	陈文会1，刘芹1，刘小民2，李喆1. 小波阈值去噪在FMCW雷达信号处理中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(8): 195-199.
[7]	林政剑，熊美英，查代奉. 非高斯噪声背景下的诱发电位信号去噪方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(9): 186-188.
[8]	黄玉昌，侯德文. 基于改进小波阈值函数的指纹图像去噪[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(6): 179-181.
[9]	唐飞1，杨恢先1，曾友伟1，李利2，谭正华2. 改进的Contourlet变换的图像去噪算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(5): 132-136.
[10]	苏成志，陈洪印，孟凡一，王德民，于培章. 新阈值二进小波去噪算法在齿轮信号中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(18): 206-209.
[11]	吕刚1，陈立2. 小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(24): 195-199.
[12]	赵银善1，吐尔洪江·阿布都克力木2. 一种改进的小波阈值函数去噪方法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(22): 212-214.
[13]	王义文1，冯超1，刘献礼1，廖益龙1，权超健1，梅恒2，林长友2. 编码器光栅表面缺陷图像小波去噪[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(16): 179-182.
[14]	王瑞，张友纯. 新阈值函数下的小波阈值去噪[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(15): 215-218.
[15]	林善明1，2，孙海华1，金纪东1，2，胡万清1，朱昌平1，2. 小波去噪和混沌理论应用于输电线缺陷检测[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(5): 224-227.