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基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现

作　者: 闫峰
导　师: 王祁
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 小波阈值去噪语音信号去噪谱减法 DSP
分类号: TN912.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

小波分析是上世纪九十年代发展起来的数学分析工具,其优良的时频分析能力使得其在信号处理领域获得了空前的发展,作为小波理论的一个重要分支,近年来小波去噪理论也得到了很大的发展和应用。语音信号去噪是语音信号处理领域中一个重要的组成部分,一般都作为预处理模块存在于系统中。一直以来,人们都在宽带加性噪声的模型上进行研究,提出了各种语音去噪方法,尽管在理论上还没有完全解决语音去噪问题,但是有些方法已经实践被证明是有效的。小波分析由于能同时在时域和频域中对信号进行分析,所以它能有效地实现对语音信号的去噪。本文研究小波在语音信号去噪方面的应用,重点研究小波阈值语音去噪。目前已经提出的小波去噪方法主要有三种,模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点,取得了广泛的应用。然而在阈值法中,阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选取过小,那么一部分噪声小波系数将不能被置零,从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息;如果阈值选的偏大,则会将一部分有用信号去掉,使得去噪后的信号丢失信息。本文重点研究了小波阈值法,针对不同的阈值函数的选取、阈值处理方法及小波函数的选取做了研究。针对阈值法中高频信号失真的缺点,我们对小尺度上的小波系数做谱减法预处理,之后以一个小阈值去除剩余噪声,大尺度上仍然利用阈值法处理。经过仿真实验表明,这种处理方法较传统的小波阈值法,保留了更多有用信号,减小了去噪后语音信号的失真。我们将仿真的算法移植到DSP平台中,利用SEED-DEC6713模块,设计实时算法,实现了谱减法、小波阈值法以及我们所提出的方法,验证了仿真效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章绪论  10-17
  1.1 课题背景  10-13
    1.1.1 语音去噪的意义  10-11
    1.1.2 语音去噪的发展现状  11-13
  1.2 小波分析的发展和应用  13-15
    1.2.1 小波分析的发展  13-14
    1.2.2 小波分析的应用  14-15
  1.3 小波分析在语音信号去噪方面的应用  15-16
  1.4 课题研究内容  16-17
第2章小波变换理论  17-29
  2.1 常用的信号分析方法  17-21
    2.1.1 傅立叶变换  17-18
    2.1.2 短时傅立叶变换  18-19
    2.1.3 小波变换  19
    2.1.4 傅立叶变换与小波变换的比较  19-21
  2.2 小波分析基本理论  21-24
    2.2.1 连续小波变换  21-22
    2.2.2 离散小波变换  22-23
    2.2.3 二进小波变换  23-24
  2.3 多分辨分析与Mallat算法  24-28
    2.3.1 多分辨率分析  24-25
    2.3.2 Mallat算法  25-27
    2.3.3 Mallat算法的频带分解的特点  27-28
  2.4 本章小结  28-29
第3章小波去噪基本理论  29-40
  3.1 信号和噪声在小波域各个尺度上的传播特性  29-30
  3.2 小波基的选取  30-31
  3.3 小波域三种去噪方法  31-35
    3.3.1 模极大值去噪  31-33
    3.3.2 空域相关去噪  33-34
    3.3.3 小波阈值去噪  34
    3.3.4 算法比较  34-35
  3.4 小波阈值去噪  35-37
    3.4.1 通用阈值法(sqtwolog原理)  35-36
    3.4.2 无偏风险阈值法(rigrsure原理)  36-37
    3.4.3 启发式阈值法(heursure原理)  37
    3.4.4 极大极小准则(sqtwolog原理)  37
  3.5 小波阈值处理方法  37-39
  3.6 本章小结  39-40
第4章基于小波变换的语音信号去噪  40-58
  4.1 语音信号特性与噪声特性  40-43
    4.1.1 语音信号特性  40
    4.1.2 语谱图  40-42
    4.1.3 噪声特性  42-43
  4.2 语音去噪效果评价  43-44
  4.3 谱减法  44-48
    4.3.1 传统的谱减法  44-46
    4.3.2 改进的谱减法  46-48
  4.4 小波阈值法语音去噪仿真实验  48-52
    4.4.1 不同小波基的比较  48-49
    4.4.2 不同阈值处理方法的比较  49-51
    4.4.3 不同阈值选取方法的比较  51-52
    4.4.4 小波阈值法总结  52
  4.5 小波阈值法与谱减法相结合的语音去噪  52-57
    4.5.1 小波阈值法的缺点  52-54
    4.5.2 利用谱减法预处理的小波阈值去噪  54-57
  4.6 本章小结  57-58
第5章语音去噪算法的DSP实时实现  58-74
  5.1 SEED-DEC6713 概述  58-62
    5.1.1 DSP概述  58-59
    5.1.2 TMS320C6713  59-61
    5.1.3 SEED-DEC6713  61-62
  5.2 语音信号采集  62-64
  5.3 语音信号实时处理方法  64-70
    5.3.1 C6713 EDMA介绍  64-66
    5.3.2 PING-PONG双缓冲结构  66-68
    5.3.3 实时程序流程  68-70
  5.4 算法流程  70-72
  5.5 程序调试与处理结果  72-73
  5.6 本章小结  73-74
结论  74-76
参考文献  76-80
致谢  80

基于小波变换的语音信号去噪及其DSP算法实现

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