（1.武漢工程大學(xué)智能機(jī)器人湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430074；

2.武漢工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430074）

家庭安防系統(tǒng)中聲音信號(hào)的小波分析與降噪

（1.武漢工程大學(xué)智能機(jī)器人湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430074；

2.武漢工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430074）

在LabWIEW環(huán)境下，針對(duì)家庭安防系統(tǒng)所采集的聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行了小波分析與降噪研究，通過(guò)試驗(yàn)較好地實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)場(chǎng)聲音采集和去噪處理.系統(tǒng)運(yùn)行表明，采用小波降噪方法達(dá)到了理想效果，在人的聽覺(jué)范圍內(nèi)既沒(méi)有感覺(jué)到噪聲，又無(wú)失真現(xiàn)象.

家庭安防系統(tǒng)；LabWIEW；聲音處理；小波降噪

0 引 言

在家庭智能報(bào)警系統(tǒng)中，當(dāng)客戶端進(jìn)行設(shè)防的條件下，探測(cè)器通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡向控制主機(jī)發(fā)出報(bào)警指令時(shí)，控制主機(jī)將通過(guò)相應(yīng)功能模塊來(lái)啟動(dòng)相應(yīng)的拾音器和USB攝像頭進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)聲音與圖像信息采集，并把采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后與用戶的具體信息一起通過(guò)Lab VIEW中Internet工具包的FTP網(wǎng)絡(luò)技術(shù)傳送到服務(wù)器端，并通過(guò)GRPS彩信貓把采集的聲音與圖像以彩信的形式發(fā)向用戶預(yù)先設(shè)定的手機(jī).由于在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行聲音采集時(shí)會(huì)受到各種噪聲以及背景信號(hào)的干擾和影響，包括拾音器和聲卡自身帶來(lái)的噪聲，要求采集聲音信號(hào)之后，必須經(jīng)過(guò)降噪處理，使傳送到接收端的信號(hào)在人的聽覺(jué)范圍內(nèi)既消除了噪聲的干擾，又不存在失真現(xiàn)象.本文就是在此背景下，基于Lab WIEW平臺(tái)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)語(yǔ)音信號(hào)采集與處理進(jìn)行了研究和試驗(yàn).

1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介

該家庭智能報(bào)警系統(tǒng)客戶端所需硬件主要由控制主機(jī)、數(shù)據(jù)采集卡、探測(cè)器、遙控器等組成［1－2］.整個(gè)系統(tǒng)組成如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)硬件連接圖Fig.1 Connection diagram of the systematic hardware

系統(tǒng)中的遙控接收裝置通過(guò)USB口與控制主機(jī)連接，將3.5 mm警笛插入聲卡的Line out插孔，3.5 mm拾音器并聯(lián)后插在聲卡的Line in插孔.紅外柵欄的電源正、地線分別與所配帶的電源正負(fù)線連接，信號(hào)線接在數(shù)據(jù)采集卡的DI相應(yīng)的引腳，同時(shí)將地線接在數(shù)據(jù)采集卡的GND引腳.門縫門磁開關(guān)，柜子門磁開關(guān)的兩根線分別接在數(shù)據(jù)采集卡的GND和DI相應(yīng)的引腳上.USB紅外攝像頭以及GPRS彩信貓，直接插在與控制主機(jī)相連的USB HUB上USB母口.當(dāng)SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)的彩信發(fā)送表MSG OUTBOX里有客戶端相應(yīng)的功能模塊采集的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，彩信貓就會(huì)通過(guò)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)向用戶預(yù)先設(shè)定的手機(jī)發(fā)送彩信.客戶端控制主機(jī)通過(guò)Internet或電話網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器端的110接警中心、小區(qū)保安中心以及用戶指定地點(diǎn)等進(jìn)行數(shù)據(jù)通信.

系統(tǒng)所用的探測(cè)器為東尼TONY-A7拾音器，考慮到Mic in插孔有前置放大電路，容易引起噪聲且會(huì)導(dǎo)致信號(hào)過(guò)負(fù)荷，而將其與Line in連接，但由于拾音器是高靈敏度的聲音采集裝置，聲卡本身以及控制主機(jī)風(fēng)扇等其它部件也容易形成噪聲源，所以在實(shí)際運(yùn)行中先把采集的聲音放大，經(jīng)過(guò)去噪等信號(hào)處理后再將采集的聲音信號(hào)傳送出去.

2 現(xiàn)場(chǎng)語(yǔ)音信號(hào)采集與處理

2.1 小波去噪原理

信號(hào)和噪聲在小波域中有不同的形態(tài)表現(xiàn)，它們的小波系數(shù)幅值隨尺度變化的趨勢(shì)不同.隨著尺度的增加，噪聲系數(shù)的幅值很快衰減為零，而真實(shí)信號(hào)系數(shù)的幅值基本不變.小波去噪的機(jī)理就是基于信號(hào)與噪聲的小波系數(shù)在尺度上的不同性質(zhì)，采用相應(yīng)的規(guī)則，對(duì)含噪信號(hào)的小波系數(shù)進(jìn)行取舍、抽取或切削等非線性處理，以達(dá)到去除噪聲的目的［3－4］.

小波去噪的本質(zhì)是一個(gè)函數(shù)逼近的問(wèn)題，就是如何在由小波母函數(shù)伸縮和平移版本所展成的函數(shù)空間中，根據(jù)提出的衡量準(zhǔn)則，尋找對(duì)原信號(hào)的最佳逼近，以完成原信號(hào)和噪聲信號(hào)的區(qū)分.因此，小波去噪方法也就是尋找從實(shí)際信號(hào)空間到小波函數(shù)空間的最佳映射，以便得到原信號(hào)的最佳恢復(fù).在實(shí)際工程中，有用信號(hào)通常表現(xiàn)為低頻部分或是一些比較平穩(wěn)的信號(hào)，而噪聲信號(hào)通常表現(xiàn)為高頻信號(hào).所以，小波去噪實(shí)際上是特征提取和低通濾波的綜合.

2.2 小波去噪方法研究

去噪的基本思路是帶噪信號(hào)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，然后利用小波變換把信號(hào)分解到各尺度中，在每一尺度下把屬于噪聲的小波系數(shù)濾除掉，保留并增強(qiáng)屬于信號(hào)的小波系數(shù)，最后再經(jīng)過(guò)小波逆變換恢復(fù)信號(hào).

相對(duì)于傅里葉變換濾波的等步長(zhǎng)頻譜去噪，小波變換去噪是二等分頻譜去噪，只有進(jìn)行小波分解才能實(shí)現(xiàn)等步長(zhǎng)頻譜去噪.在小波去噪處理中，選用的小波不一樣，去噪效果也不一樣.小波去噪方法大致上可分為［5－7］：①小波系數(shù)收縮法：分為閾值收縮和比例收縮；②投影方法：將帶噪信號(hào)以一種迭代的方式投影到逐步縮小的空間.由于最后的空間能更好地體現(xiàn)原信號(hào)的特點(diǎn)，所以投影法也能夠有效地區(qū)分噪聲和信號(hào)；③相關(guān)法：是基于信號(hào)在各層相應(yīng)位置上的小波系數(shù)之間往往具有很強(qiáng)的相關(guān)性而噪聲的小波系數(shù)則具有弱相關(guān)或不相關(guān)的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行去噪的.

由小波消噪原理可知，利用小波變換進(jìn)行去噪的基本方法為：首先選擇一個(gè)小波并確定小波分解的層次N，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行N層小波分解.分解后的近似信號(hào)代表低頻信號(hào)，它包含有用信號(hào)的主要成分；細(xì)節(jié)信號(hào)為高頻部分，包含有用信號(hào)的高頻成分和噪聲成分.在這個(gè)過(guò)程中，選擇合適的小波基對(duì)降噪效果影響很大.一個(gè)合適的小波基，能使信號(hào)能量分布在少數(shù)的幾個(gè)基底上.對(duì)于小波分解的尺度，若信號(hào)中噪聲含量較多，小波變換尺度要大些；而噪聲含量較少時(shí)，小波變換尺度可小一點(diǎn).其次，高頻系數(shù)的閾值選取和量化.在處理過(guò)程中，小波變換的近似信號(hào)全部保留，而對(duì)于從第一層到第N層的每一層的高頻系數(shù)，選擇一個(gè)閾值，并對(duì)高頻系數(shù)用閾值函數(shù)進(jìn)行量化處理.最后根據(jù)小波分解的第N層的低頻系數(shù)和經(jīng)過(guò)量化處理后的第1層到第N層的高頻系數(shù)，進(jìn)行聲音信號(hào)的小波重構(gòu).

2.3 基于Lab Vl EW的小波去噪實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)聲音信號(hào)的采集、處理和傳送是在Lab VlEW平臺(tái)下的子程序?qū)崿F(xiàn)的.錄制聲音的子VI程序運(yùn)行時(shí)，先檢測(cè)報(bào)警是否處于設(shè)置狀態(tài)，若是，則檢查存放采集聲音文件的目錄是否存在，存在就通過(guò)聲音子VI進(jìn)行聲音采集，不存在則動(dòng)態(tài)地創(chuàng)建此目錄.

聲音采集是通過(guò)聲音子VI進(jìn)行，如圖2所示.聲音文件從0開始動(dòng)態(tài)的每隔20 s就以下一個(gè)數(shù)字為文件名，以.mid為擴(kuò)展名建立.聲音子VI左邊的兩個(gè)輸入變量分別控制采集的采樣數(shù)目和采集的硬件設(shè)備ID.程序運(yùn)行時(shí)，首先通過(guò)Sound File Open函數(shù)打開聲音文件，通過(guò)配置聲音輸入函數(shù)對(duì)采集的聲音信息及參數(shù)進(jìn)行配置，然后通過(guò)讀取聲音函數(shù)讀取采集的聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行放大3倍和小波降噪后存入到聲音文件.

一個(gè)實(shí)用的現(xiàn)場(chǎng)聲音信號(hào)采集系統(tǒng)不僅要具有聲音信號(hào)的采集、傳送和回放功能，還應(yīng)具有進(jìn)行復(fù)雜的聲音信號(hào)分析和處理功能.通常這些信號(hào)處理的運(yùn)算量比較大，而且又要滿足實(shí)時(shí)的快速高效處理要求，以完成對(duì)聲音信號(hào)的采集和處理任務(wù).

在進(jìn)行聲音處理最初試驗(yàn)中，嘗試著采用了自適應(yīng)濾波降噪、聯(lián)合視頻分析降噪和小波降噪等方法，效果都不太理想.用普通的濾波器幾乎沒(méi)有任何效果；自適應(yīng)濾波降噪雖然噪.

圖2 聲音子VI（對(duì)聲音數(shù)據(jù)放大和降噪）Fig.2 Sound VI subroutine（amplification of sound data and noise reduction）

聲降低了很多，但不夠徹底.自適應(yīng)分析因地點(diǎn)不同選取的背景參考噪聲可能就不同，從而用在本文是行不通的；而聯(lián)合時(shí)頻分析在系統(tǒng)采集的聲音降噪中有一定的失真.最終確定采用小波降噪方法.但在該方法中，小波分析所涉及的參數(shù)太多，需要經(jīng)過(guò)大量的分析研究與試驗(yàn)才使得小波分析降噪法達(dá)到了理想效果.

在小波降噪處理過(guò)程中，所選的小波不一樣，去噪效果也不同.先選取了小波函數(shù)中的Daubechies、Symlets和Coiflet小波族進(jìn)行比較試驗(yàn).通過(guò)對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換，然后將重構(gòu)信號(hào)與原始信號(hào)的信噪比和峰值誤差大小作比較，選取最優(yōu)小波基.并進(jìn)行了在選擇同一個(gè)小波家族的情況下，比較不同的濾波器長(zhǎng)度；在選擇的濾波器長(zhǎng)度相同的情況下，比較不同家族的小波的研究.結(jié)果確定Coif N小波族較優(yōu).消噪過(guò)程是通過(guò)對(duì)小波分解系數(shù)進(jìn)行閾值量化來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它可以讓用戶選擇自己的量化方案.經(jīng)過(guò)試驗(yàn)比較，選定通用閾值形式，其大小是通過(guò)運(yùn)算sqrt（2＊log（1ength（X）））作為閾值.

聲音降噪的實(shí)現(xiàn)是在Lab Vl EW環(huán)境下，系統(tǒng)采集到的原始數(shù)據(jù)通過(guò)MATLAB Script節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行小波閾值降噪.小波降噪的主要參數(shù)是小波個(gè)數(shù)、小波的分解層數(shù)及采用的小波類型等.測(cè)試中，確定小波分解級(jí)數(shù)的依據(jù)是，若信號(hào)的信噪比大些，即信號(hào)占主要成分，則分解級(jí)數(shù)就小一點(diǎn)；反之，若信號(hào)的噪聲占主要成分，分解級(jí)數(shù)就大些.具體參數(shù)設(shè)置：Transform type為undecimated wavelet transform （UWT）；Wavelet類型為coif3；小波分解層數(shù)為3；相應(yīng)的Threshhold Settings：Thresholding rule 為Universal；Rescaling method為 Multiple；Option for approx為Threshold；Data type為waveform.經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)比較，以上的參數(shù)設(shè)置降噪效果為最佳，在人的聽覺(jué)范圍內(nèi)沒(méi)有沒(méi)有感覺(jué)到噪聲存在.其降噪前后的波形如圖3、4所示.

圖3 降噪聲前的信號(hào)Fig.3 Sound signal before noise reduction

從原始聲音信號(hào)的波形圖中可以看出其中包含有噪聲，先對(duì)其利用小波進(jìn)行完全分解，最后重構(gòu)信號(hào)，選用合適的小波函數(shù)，采用3層分解級(jí)數(shù)，從圖3、4中可以明顯的看出，處理后的聲音信號(hào)基本不含任何噪聲分量.

圖4 降噪后的效果Fig.4 Effect after the noise reduction

3 結(jié) 語(yǔ)

聲音信號(hào)降噪是任何聲音采集都會(huì)遇到的問(wèn)題，需要大量反復(fù)的試驗(yàn)才能達(dá)到理想的效果.本文經(jīng)過(guò)分析對(duì)比自適應(yīng)濾波降噪、聯(lián)合視頻分析降噪和小波降噪等方法，最終確定了采用小波去噪.由于小波的特性，決定了只有小波降噪在本系統(tǒng)中的效果最為理想.小波分析雖然可行，但因涉及的參數(shù)太多，需要經(jīng)過(guò)大量的分析研究與試驗(yàn)才使得小波分析降噪法達(dá)到了理想效果，即在人的聽覺(jué)范圍內(nèi)沒(méi)有感覺(jué)到有噪聲存在，同時(shí)又無(wú)失真現(xiàn)象.在試驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)這個(gè)聲音采集相關(guān)的函數(shù)與小波分析降噪函數(shù)不能出現(xiàn)在同一個(gè)項(xiàng)目工程里，經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)這是Lab VIEW2009平臺(tái)的一個(gè)BUG點(diǎn)（Lab VIEW平臺(tái)自身的一個(gè)缺陷），后來(lái)在Lab VIEW2010中解決了這個(gè)問(wèn)題.

［1］程勇.基于Lab VIEW 的家庭智能報(bào)警系統(tǒng)研究［D］.武漢：武漢工程大學(xué)，2011.

［2］王會(huì)清，程勇.基于Lab VIEW的軟件許可證系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.武漢工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，33（4）：81-84.

［3］飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.MATLAB 6.5輔助小波分析與應(yīng)用［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2003.

［4］孫延奎.小波分析及其應(yīng)用［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005.

［5］關(guān)履泰.小波方法與應(yīng)用［M］.北京：高等教育出版社，2007：35-37.

［6］權(quán)建峰，李艷，郭東敏.小波變換模極大值方法對(duì)信號(hào)的奇異性檢測(cè)［J］.探測(cè)與控制學(xué)報(bào)，2009，31（2）：46-49.

［7］談宏華，潘正春，騰達(dá).基于Labvie的液壓站監(jiān)控系統(tǒng)［J］.武漢工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，32（12）：94-97.

Research on wavelet denoising of sound signals in home safety precautions system

WANG Huiqing1，2，CHENG Yong1，2
（1.Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Robot，Wuhan Institute of Technology，Wuhan 430074，China；
2.School of Computer Science ＆Engineering，Wuhan Institute of Technology，Wuhan 430074，China）

sound data collected by the safety precautions system based on Lab VIEW were analyzed and tested to denoise.Using wavelet denoising with adaptive parameters selected by experiments，the system achieved desired results.Within auditory range we haven’t heard noise and distortion.

home safety precautions system；Lab VIEW；sound processing；wavelet denoising

陳小平

TP311.53

A

10.3969／j.issn.1674-2869.2011.10.022

16742869（2011）10009604

20110601

王會(huì)清（1959），男，遼寧沈陽(yáng)人，副教授，碩士.研究方向：計(jì)算機(jī)控制與檢測(cè)、數(shù)字信號(hào)處理.