一种新阈值函数的小波包语音增强算法

摘要：

【摘要】针对传统软、硬阈值函数去噪方法增强的语音存在失真的问题,提出一种新阈值函数的小波包语音增强算法,同时给出了新阈值函数和新的Bark尺度小波包分解结构。新阈值函数在小波包系数绝对值大于给定阈值的区间内,灵活地结合了软、硬阈值函数;在小波包系数绝对值小于给定阈值的区间内,用一种非线性函数代替传统阈值函数中的简单置零,实现了阈值函数的平缓过渡;新的60个频带Bark尺度小波包分解结构能更好地模拟人耳的听觉感知特性。仿真实验结果表明,在高斯白噪声和有色噪声背景下,与传统软、硬阈值函数去噪方法相比,新算法有效提高了增强语音信噪比和分段信噪比,减少了语音失真,具有更好的去噪效果。
【关键词】语音增强；小波包；阈值函数； Bark尺度小波包分解结构；信噪比；分段信噪比；
【基金】国家自然科学基金资助项目(61072087);山西省留学回国人员科研资助项目(2011-035)

引言：

【引言】实际生活中的语音不可避免地受到周围环境和传输媒介等噪声的污染，导致语音质量下降，使语音处理系统性能急剧恶化。因此，语音增强技术成为了国内外语音信号处理研究的热点。语音增强的目的有两个: a) 抑制背景噪声，改善语音质量，使听者乐于接受; b) 提高语音的可懂度，方便听者理解。语音增强方法可分为时域方法和频域方法，时域方法的计算复杂度高，而频域方法中的谱减法虽然计算量小，但后者增强的语音存在严重的音乐噪声，达不到满意的去噪效果。小波分析方法对信号的时域和频域都进行分析，它具有多分辨率的特性并且适用于处理时变语音信号，不仅仅局限于描述语音信号的局部，还描述其细节。小波包分析方法是对小波分析的进一步延伸，它对信号的低频和高频部分同时进行分解，具有更强的频带划分能力，是分解和重构语音信号更加细致的方法。

作者：

任永梅；张雪英；贾海蓉

作者单位：

太原理工大学信息工程学院；