基于波原子變換的語音信號去噪

李澤萌

摘 要：波原子轉(zhuǎn)換是在小波轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上擴(kuò)展出的一種轉(zhuǎn)換方式，由于語音信號的非平穩(wěn)性，傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法雖然能夠去除一部分語音信號中的噪聲，但造成有用語音信號尤其是清音部分的損失，導(dǎo)致去噪后的語音聽覺質(zhì)量下降，達(dá)不到很高的信噪比。針對這一問題，該文利用了波原子變換法對語音信號進(jìn)行去噪，通過相同閾值下小波去噪后的效果，該方法能有效去除信號中的噪聲和較好保留語音細(xì)節(jié)，達(dá)到更佳的語音凈化效果。

關(guān)鍵詞：波原子變換 閾值 語音去噪

中圖分類號：TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（c）-0081-01

隨著4G時代的到來，移動電話正成為人們信賴的得力助手。而移動終端最基本的功——語音通信則還在受到環(huán)境噪聲和其他語音的干擾，使我們的通話質(zhì)量受到制約。

1 波原子轉(zhuǎn)換

定義相空間中任意一點滿足，，其中，j為尺度，m為頻率指標(biāo)，n為空間指標(biāo)，為常數(shù)且大于零。這里建議兩個參數(shù)足導(dǎo)出小波包構(gòu)造。指標(biāo)說明了分解是多尺度或者不是；說明了基本元素被定位和具備弱的方向性，相反，說明了基本元素被伸展開和具備充分的方向性.小波（包括多分辨率分析，方向性和復(fù)雜性）同是一致的，ridgelet變換則是。Gabor變換為，curvelets變換則同一致。波原子被定義為：

我們考慮一維情況下的波原子轉(zhuǎn)換，事實上，構(gòu)造波原子來自于一維小波包的選擇。一個一維實數(shù)小波包家族為，在頻域上，中心圍繞在在空間上，中心圍繞在。雙曲線尺度的一維情況告訴我們當(dāng)時，固有長度是.以濾波為基礎(chǔ)的小波包被考慮為一個正交基的定義并且滿足局部化性質(zhì)。在軸下面的點指出了一個頻點在比例范圍內(nèi)發(fā)生。標(biāo)注“LH”和“RH”分別代表了左開窗和右開窗。

2 閾值的選取

受到譜減法思想的啟發(fā)，本文提出一種思想用來估計各個層次上的閾值。譜減法主要思想是用含噪信號的頻譜減去無音段（純噪聲段）的頻譜。閾值計算公式為

d表示含噪信號的小波轉(zhuǎn)換系數(shù)，該文取用此閾值測試波原子。

3 閾值函數(shù)的選取

結(jié)合μ律閾值函數(shù)和這種閾值函數(shù)，本文采用一種改進(jìn)的閾值函數(shù)

從閾值函數(shù)的表達(dá)式可以看出，在X>T時其表達(dá)式與折中閾值函數(shù)相同，而在X≤T時與μ律閾值函數(shù)類似，但可通過調(diào)整參數(shù)α來調(diào)整其幅值。改進(jìn)的閾值函數(shù)很好地結(jié)合了折中閾值和μ律閾值函數(shù)的優(yōu)點。

4 仿真及分析

實驗中所選的純凈語音為男聲，采樣頻率為16 kHz，疊加的噪聲是高斯白噪聲，說話時長為8 s。筆者以信噪比為目標(biāo)函數(shù)對α，μ因子以及分解層數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。輸入信噪比，輸出信噪比。比較結(jié)果如下表1（小波和波原子）。

以輸入信噪比0.28 dB為例，波形圖如下。

通過圖表和波形圖得知，波原子去噪的效果好于小波去噪；波原子去噪后的，波形的失真程度明顯好于小波去噪后的波形圖。而且試聽之后，去噪效果較好，可以較明顯的聽出語音信息。

5 結(jié)語

通過實驗得知，波原子去噪效果明顯要好于小波去噪。但在信噪比較高的情況下，去噪效果明顯降低甚至信噪比出現(xiàn)了降低的情況，所以在今后的工作中，要進(jìn)一步研究在低噪聲情況下的去噪。

參考文獻(xiàn)

[1] L.Demanet，“Curvelets，Wave Atoms and Wave Equations，” Ph.D.thesis，California Institute of Technology，2006.

[2] L.Demanet and L.Ying，“Wave atoms and sparsity of oscillatory patterns，”Appl.Comput.Harmon. Anal，2007.

[3] 曹艷艷.基于小波變換的語音消噪[D].西安電子科技大學(xué)，2008.

[4] 譚喬來，錢盛友，陳亞琦.一種改進(jìn)閾值函數(shù)的小波語音去噪方法[J].電聲技術(shù)，2008，32（2）.

[5] 白宏剛，張建奇，王曉蕊.基于波原子變換的紅外復(fù)雜背景雜波抑制算法[J].強激光與粒子束，2013，25（1）.endprint

摘 要：波原子轉(zhuǎn)換是在小波轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上擴(kuò)展出的一種轉(zhuǎn)換方式，由于語音信號的非平穩(wěn)性，傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法雖然能夠去除一部分語音信號中的噪聲，但造成有用語音信號尤其是清音部分的損失，導(dǎo)致去噪后的語音聽覺質(zhì)量下降，達(dá)不到很高的信噪比。針對這一問題，該文利用了波原子變換法對語音信號進(jìn)行去噪，通過相同閾值下小波去噪后的效果，該方法能有效去除信號中的噪聲和較好保留語音細(xì)節(jié)，達(dá)到更佳的語音凈化效果。

關(guān)鍵詞：波原子變換 閾值 語音去噪

中圖分類號：TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（c）-0081-01

隨著4G時代的到來，移動電話正成為人們信賴的得力助手。而移動終端最基本的功——語音通信則還在受到環(huán)境噪聲和其他語音的干擾，使我們的通話質(zhì)量受到制約。

1 波原子轉(zhuǎn)換

定義相空間中任意一點滿足，，其中，j為尺度，m為頻率指標(biāo)，n為空間指標(biāo)，為常數(shù)且大于零。這里建議兩個參數(shù)足導(dǎo)出小波包構(gòu)造。指標(biāo)說明了分解是多尺度或者不是；說明了基本元素被定位和具備弱的方向性，相反，說明了基本元素被伸展開和具備充分的方向性.小波（包括多分辨率分析，方向性和復(fù)雜性）同是一致的，ridgelet變換則是。Gabor變換為，curvelets變換則同一致。波原子被定義為：

我們考慮一維情況下的波原子轉(zhuǎn)換，事實上，構(gòu)造波原子來自于一維小波包的選擇。一個一維實數(shù)小波包家族為，在頻域上，中心圍繞在在空間上，中心圍繞在。雙曲線尺度的一維情況告訴我們當(dāng)時，固有長度是.以濾波為基礎(chǔ)的小波包被考慮為一個正交基的定義并且滿足局部化性質(zhì)。在軸下面的點指出了一個頻點在比例范圍內(nèi)發(fā)生。標(biāo)注“LH”和“RH”分別代表了左開窗和右開窗。

2 閾值的選取

受到譜減法思想的啟發(fā)，本文提出一種思想用來估計各個層次上的閾值。譜減法主要思想是用含噪信號的頻譜減去無音段（純噪聲段）的頻譜。閾值計算公式為

d表示含噪信號的小波轉(zhuǎn)換系數(shù)，該文取用此閾值測試波原子。

3 閾值函數(shù)的選取

結(jié)合μ律閾值函數(shù)和這種閾值函數(shù)，本文采用一種改進(jìn)的閾值函數(shù)

從閾值函數(shù)的表達(dá)式可以看出，在X>T時其表達(dá)式與折中閾值函數(shù)相同，而在X≤T時與μ律閾值函數(shù)類似，但可通過調(diào)整參數(shù)α來調(diào)整其幅值。改進(jìn)的閾值函數(shù)很好地結(jié)合了折中閾值和μ律閾值函數(shù)的優(yōu)點。

4 仿真及分析

實驗中所選的純凈語音為男聲，采樣頻率為16 kHz，疊加的噪聲是高斯白噪聲，說話時長為8 s。筆者以信噪比為目標(biāo)函數(shù)對α，μ因子以及分解層數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。輸入信噪比，輸出信噪比。比較結(jié)果如下表1（小波和波原子）。

以輸入信噪比0.28 dB為例，波形圖如下。

通過圖表和波形圖得知，波原子去噪的效果好于小波去噪；波原子去噪后的，波形的失真程度明顯好于小波去噪后的波形圖。而且試聽之后，去噪效果較好，可以較明顯的聽出語音信息。

5 結(jié)語

通過實驗得知，波原子去噪效果明顯要好于小波去噪。但在信噪比較高的情況下，去噪效果明顯降低甚至信噪比出現(xiàn)了降低的情況，所以在今后的工作中，要進(jìn)一步研究在低噪聲情況下的去噪。

參考文獻(xiàn)

[1] L.Demanet，“Curvelets，Wave Atoms and Wave Equations，” Ph.D.thesis，California Institute of Technology，2006.

[2] L.Demanet and L.Ying，“Wave atoms and sparsity of oscillatory patterns，”Appl.Comput.Harmon. Anal，2007.

[3] 曹艷艷.基于小波變換的語音消噪[D].西安電子科技大學(xué)，2008.

[4] 譚喬來，錢盛友，陳亞琦.一種改進(jìn)閾值函數(shù)的小波語音去噪方法[J].電聲技術(shù)，2008，32（2）.

[5] 白宏剛，張建奇，王曉蕊.基于波原子變換的紅外復(fù)雜背景雜波抑制算法[J].強激光與粒子束，2013，25（1）.endprint

摘 要：波原子轉(zhuǎn)換是在小波轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上擴(kuò)展出的一種轉(zhuǎn)換方式，由于語音信號的非平穩(wěn)性，傳統(tǒng)的小波閾值去噪算法雖然能夠去除一部分語音信號中的噪聲，但造成有用語音信號尤其是清音部分的損失，導(dǎo)致去噪后的語音聽覺質(zhì)量下降，達(dá)不到很高的信噪比。針對這一問題，該文利用了波原子變換法對語音信號進(jìn)行去噪，通過相同閾值下小波去噪后的效果，該方法能有效去除信號中的噪聲和較好保留語音細(xì)節(jié)，達(dá)到更佳的語音凈化效果。

關(guān)鍵詞：波原子變換 閾值 語音去噪

中圖分類號：TN912 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）05（c）-0081-01

隨著4G時代的到來，移動電話正成為人們信賴的得力助手。而移動終端最基本的功——語音通信則還在受到環(huán)境噪聲和其他語音的干擾，使我們的通話質(zhì)量受到制約。

1 波原子轉(zhuǎn)換

定義相空間中任意一點滿足，，其中，j為尺度，m為頻率指標(biāo)，n為空間指標(biāo)，為常數(shù)且大于零。這里建議兩個參數(shù)足導(dǎo)出小波包構(gòu)造。指標(biāo)說明了分解是多尺度或者不是；說明了基本元素被定位和具備弱的方向性，相反，說明了基本元素被伸展開和具備充分的方向性.小波（包括多分辨率分析，方向性和復(fù)雜性）同是一致的，ridgelet變換則是。Gabor變換為，curvelets變換則同一致。波原子被定義為：

我們考慮一維情況下的波原子轉(zhuǎn)換，事實上，構(gòu)造波原子來自于一維小波包的選擇。一個一維實數(shù)小波包家族為，在頻域上，中心圍繞在在空間上，中心圍繞在。雙曲線尺度的一維情況告訴我們當(dāng)時，固有長度是.以濾波為基礎(chǔ)的小波包被考慮為一個正交基的定義并且滿足局部化性質(zhì)。在軸下面的點指出了一個頻點在比例范圍內(nèi)發(fā)生。標(biāo)注“LH”和“RH”分別代表了左開窗和右開窗。

2 閾值的選取

受到譜減法思想的啟發(fā)，本文提出一種思想用來估計各個層次上的閾值。譜減法主要思想是用含噪信號的頻譜減去無音段（純噪聲段）的頻譜。閾值計算公式為

d表示含噪信號的小波轉(zhuǎn)換系數(shù)，該文取用此閾值測試波原子。

3 閾值函數(shù)的選取

結(jié)合μ律閾值函數(shù)和這種閾值函數(shù)，本文采用一種改進(jìn)的閾值函數(shù)

從閾值函數(shù)的表達(dá)式可以看出，在X>T時其表達(dá)式與折中閾值函數(shù)相同，而在X≤T時與μ律閾值函數(shù)類似，但可通過調(diào)整參數(shù)α來調(diào)整其幅值。改進(jìn)的閾值函數(shù)很好地結(jié)合了折中閾值和μ律閾值函數(shù)的優(yōu)點。

4 仿真及分析

實驗中所選的純凈語音為男聲，采樣頻率為16 kHz，疊加的噪聲是高斯白噪聲，說話時長為8 s。筆者以信噪比為目標(biāo)函數(shù)對α，μ因子以及分解層數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。輸入信噪比，輸出信噪比。比較結(jié)果如下表1（小波和波原子）。

以輸入信噪比0.28 dB為例，波形圖如下。

通過圖表和波形圖得知，波原子去噪的效果好于小波去噪；波原子去噪后的，波形的失真程度明顯好于小波去噪后的波形圖。而且試聽之后，去噪效果較好，可以較明顯的聽出語音信息。

5 結(jié)語

通過實驗得知，波原子去噪效果明顯要好于小波去噪。但在信噪比較高的情況下，去噪效果明顯降低甚至信噪比出現(xiàn)了降低的情況，所以在今后的工作中，要進(jìn)一步研究在低噪聲情況下的去噪。

參考文獻(xiàn)

[1] L.Demanet，“Curvelets，Wave Atoms and Wave Equations，” Ph.D.thesis，California Institute of Technology，2006.

[2] L.Demanet and L.Ying，“Wave atoms and sparsity of oscillatory patterns，”Appl.Comput.Harmon. Anal，2007.

[3] 曹艷艷.基于小波變換的語音消噪[D].西安電子科技大學(xué)，2008.

[4] 譚喬來，錢盛友，陳亞琦.一種改進(jìn)閾值函數(shù)的小波語音去噪方法[J].電聲技術(shù)，2008，32（2）.

[5] 白宏剛，張建奇，王曉蕊.基于波原子變換的紅外復(fù)雜背景雜波抑制算法[J].強激光與粒子束，2013，25（1）.endprint