摘要
语音信号是非平稳的短时瞬态信号,有用信号与所含噪声处于同一频率段,采用滤波器形式的传统去噪方法,不能将噪声有效分离.小波变换具有时频局部分析的特点,通过将含噪信号进行分解,分离噪声信号,将有用信号进行重构,可有效地去除噪声.白噪声为平稳随机信号,在不同尺度上的小波变换是不相关的.本文根据白噪声和语音信号在不同尺度下的相关性表现,结合小波去噪的基本思想,提出一种基于相关函数的小波变换进行语音去噪的方法.经MATLAB仿真,相关函数确定的去噪方法,能有效去除语音信号的白噪声.
Speech is non -stationary and short -time signal . The useful signal and noise ared contained in the same frequency band and the noise can not be effectively separated from the noisy speech using filters in the form of traditional de -noising method . Wavelet transform has the characteristics of time -frequency analysis , the useful signal is reconstructed after separating noise signal from the noisy speech . Wavelet transform is effectively of removing noise . White noises are not relevant at different scales of wavelet transform . a wavelet denoising method using correlation function is proposed in the paper . The de -noising method can effectively remove white noise from speech signal after MATLAB simulation and objective evaluation .
出处
《怀化学院学报》
2014年第5期61-65,共5页
Journal of Huaihua University
基金
湖南省自然科学基金科研项目"精准智能灌溉系统的研制"(07JJ6117)
关键词
相关函数
语音去噪
小波变换
白噪声
correlation function
denoising
wavelet transform
white noise
作者简介
李晓帆，1975年生，男，湖南武冈人，讲师，研究方向：智能检测与信号处理．
