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        語音信號的降噪研究

        2016-12-12 05:48:10姚萍萍何恩南廣州通信中心
        珠江水運 2016年22期
        關(guān)鍵詞:閥值小波分量

        ◎ 姚萍萍 何恩南 廣州通信中心

        語音信號的降噪研究

        ◎ 姚萍萍 何恩南 廣州通信中心

        近年來我國通信技術(shù)發(fā)展非常迅速,各種先進(jìn)的通信設(shè)備更迭頻繁,為社交溝通和交流帶來了數(shù)次變革。為保證語音通信質(zhì)量,語音信號的降噪處理日益得到人們更為廣泛的關(guān)注。語音信號在編碼、傳輸環(huán)節(jié)會受到各種噪聲的污染,不利于語音信號的識別,為此,需要運用專門的處理技術(shù)進(jìn)行降噪處理,以提高語音清晰度與質(zhì)量。本文在給出含噪去噪模型的基礎(chǔ)上,介紹了小波與EMD降噪理論,通過仿真對降噪結(jié)果進(jìn)行分析,為提高語音信號降噪效果提供一些參考。

        語音信號 降噪 研究

        1.引言

        隨著社會發(fā)展,人們的生產(chǎn)生活對語音信號質(zhì)量不斷提出更高要求,而語音信號傳輸過程中不可避免的要受到噪聲污染,因此,加強語音信號降噪研究,對改善語音信號質(zhì)量,提高語音信號清晰度,具有重要的現(xiàn)實意義。語音信號降噪時需先將其變換到臨時的域中,對語音信號進(jìn)行降噪處理再進(jìn)行恢復(fù),變換的關(guān)鍵在于實現(xiàn)語音信號與噪聲信號的良好分離。這種變化的實現(xiàn)需要借助專門的技術(shù)如小波變換、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)以及短時傅里葉變換等,其中小波變換具有多尺度、多分辨率等優(yōu)點,在語音降噪中效果明顯。EMD降噪的實現(xiàn)原理主要是借助其濾波特性,其中閥值法和尺度濾波法是常用的降噪方法。

        2.含噪聲信號去噪模型

        語音的產(chǎn)生是隨機的,具有非平穩(wěn)性、時變性特點。眾所周知,語音信號傳輸需進(jìn)行編碼處理,并通過介質(zhì)完成傳輸?shù)恼麄€過程,期間受多種因素影響形成多種類型的噪聲,與干凈的語音信號進(jìn)行疊加,給語音信號造成干擾,由此便得出含噪聲信號的去噪模型:干凈的語音信號f(t)與噪聲n(t)疊加形成的x(t),并經(jīng)過語音增強系統(tǒng)處理得到含有噪聲語音信號y(t),其中這里的噪聲為高斯白噪聲,方差為σ,服從正態(tài)分布N(0,σ2),表達(dá)式為:x(t)=n(t)+f(t)。

        3.兩種降噪理論分析

        3.1 小波降噪

        依據(jù)小波理論,如ψ(t)滿足ψ(t)∈L1(R)∩L2(R),并且滿足則被稱為母小波或基本小波,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行平移與伸縮處理,變得到小波函數(shù)。其中對含有噪聲的語音信號進(jìn)行小波變換,便得到如下關(guān)系式:

        為此,人們提出一種基于幅度的閥值去噪方法,即,在小波域中語音信號能量較為集中,主要存在幾個系數(shù)中,而這個幾個系數(shù)是有限的。與語音信號不同的是噪聲信號分布較為廣泛,涵蓋整個小波域。信號進(jìn)行小波分解處理后,語音信號的小波變換系數(shù)較噪聲的大,由此便可確定一閥值用于判斷系數(shù)的影響因素。當(dāng)小波系數(shù)較閥值小時,噪聲是影響小波系數(shù)的主要因素,反之,是語音信號影響小波系數(shù),因此,確定合理的閥值,便可達(dá)到語音信號去噪的目的。

        在確定閥值時,軟閥值函數(shù)、硬閥值函數(shù)應(yīng)用比較普遍,其中前者具有平滑性、續(xù)性特點,當(dāng)小波系數(shù)較高時,進(jìn)行閥值處理后的小波系數(shù)和原始語音小波系數(shù)之間存在誤差,影響重構(gòu)語音信號質(zhì)量;后者在保持邊緣特性上效果較好,但受整體不連續(xù)性影響,降噪處理后的語音信號會引入新的噪聲。為保證降噪質(zhì)量,在對軟閥值函數(shù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提高函數(shù)的階次,形成新的閥值函數(shù):

        其中公式a的取值在0~1之間。

        新閥值函數(shù)在其他閥值不連續(xù)的點可平滑過渡,并且在小于閥值范圍內(nèi)保留相關(guān)信號。

        3.2 EMD降噪

        EMD降噪的實現(xiàn)主要通過自適應(yīng)產(chǎn)生IMF分量將原始信號替代掉,其不積分、不應(yīng)用窗函數(shù),高校、直接,在語音降噪上效果顯著。

        EMD降噪的實現(xiàn)基于其算法理

        論,該理論本質(zhì)上屬于逐漸篩分的過程,通過篩分將語音信號分解成多個基本模態(tài)分量以及一個余項,即:

        經(jīng)EMD分解處理后的IMF頻率、時間尺度分別為從高到低、從小到大。但是噪聲能量主要集中在高頻位置,因此,噪聲在前幾個IMF分量中較為集中,而語音信號能量主要集中在低頻部分的IMF分量中,不需要處理所有分量。在綜合分析EMD濾波特性的基礎(chǔ)上,依據(jù)相關(guān)要求合理取舍IMF即可。

        利用EMD閥值進(jìn)行語音信號降噪處理時,確定待處理分量需對IMF分量的平均周期關(guān)系以及能量密度進(jìn)行計算,在認(rèn)真分析不同IMF分量能量分布含噪置信度的基礎(chǔ)上,當(dāng)IMF分量落在置信區(qū)間時確定為主噪IMF分量,當(dāng)未落在置信區(qū)間中的主信IMF分量。與置信區(qū)間距離較遠(yuǎn)的分量信號具有較高的信任度。將主噪分量置零,使用閥值函數(shù)處理主信分量,得到ci和余項rn。

        4.仿真與結(jié)果分析

        為了解兩種降噪算法的語音降噪效果,接下來進(jìn)行仿真實驗,并對降噪結(jié)果進(jìn)行分析。

        4.1 小波降噪結(jié)果分析

        以通信中收集的某一語音信號為對象,使用小波對含有高斯白噪聲的語音信號進(jìn)行分解處理,當(dāng)信噪比達(dá)到5db時,進(jìn)行三層的小波分解得到小波系數(shù)。其中噪聲標(biāo)準(zhǔn)差的估計依據(jù)第一層小波系數(shù),新閥值函數(shù)a的值取0.8。

        分析降噪語音信號處理結(jié)果可知,誤差曲線幅值未超過0.05,而且在0.15s之后誤差幅值在0.01范圍,誤差達(dá)到0.02僅出現(xiàn)兩處,由此可知,經(jīng)降噪處理后語音信號的時域波形獲得一定程度的改善,保留了語音信號的大部分能量,不過采用小波閥值法進(jìn)行降噪,丟失部分高頻能量,語音有所失真。

        4.2EMD降噪結(jié)果分析

        使用EMD對語音信號進(jìn)行降噪處理,經(jīng)過十次的迭代得到IMF分量十個、余項一個。對信噪比為5dB含噪信號進(jìn)行分解處理,結(jié)果被分解成處理方便、簡單的分量,分析分量圖結(jié)論不難得出,語音信號主要集中在第三~第五的分量中,而噪聲能量主要分布在第一、第二分量中。

        確定閥值處理分量時,需綜合分析不同分量的含噪狀況,本文仿真時依據(jù)白噪聲IMF分量的平均周期和能量密度關(guān)系,實現(xiàn)對含噪置信度的確定。計算信噪比為5dB含噪信號的IMF分量的含噪置信度得知,第一、第二分量分布線具有較小的置信度可進(jìn)行置零。仿真中將新閥值函數(shù)參數(shù)的值取0.8,此時其和軟閥值較為接近,不過因新閥值具有較好的連續(xù)性,一定程度上保證了語音信號的真實度。

        使用EMD閥值法即新閥值函數(shù)處理5dB信噪比的含噪信號,結(jié)果誤差曲線幅值在0.05以內(nèi),和采用小波變換處理的誤差曲線相比,誤差曲線具有較大變動,在0~0.2s中誤差最大值為0.48,在0.22s~0.33s、0.53s~0.63s誤差均為超過0.02,而在0.33d~0.5s段內(nèi)最大誤差達(dá)到0.12。采用EMD分解閥值法對含噪語音信號進(jìn)行處理,獲得較好的信號時域波形,不過改善均勻性不好,即,誤差幅值較平均值偏離大。

        5.結(jié)論

        在當(dāng)前通信領(lǐng)域,語音信號的降噪處理是研究的熱點,本文對語音信號的降噪研究得出以下結(jié)論:

        (1)語音信號的噪聲形成于語音信號形成、傳輸?shù)认嚓P(guān)環(huán)節(jié),嚴(yán)重影響語音信號質(zhì)量,對含有噪聲的語音信號抽象為x(t)=n(t)+f(t)這一模型。

        (2)對語音信號進(jìn)行降噪需借助的一定算法理論,文中主要討論了小波降噪、EMD降噪兩種理論,其中小波降噪理論需確定閥值,雖然軟閥值與硬閥值函數(shù)較為常用,但存在一定不足,為此,本文提出的新閥值函數(shù),其不僅在不連續(xù)的點能夠平滑過渡,而且對小于閥值范圍內(nèi)可實現(xiàn)對信號的保留。

        (3)通過仿真試驗兩種算法均改善了信號的時域波形,但與小波變換相比EMD去噪因保留了部分高頻能量,語音降噪效果較好,語音信號機會無失真。

        [1]賴聯(lián)有,金福江,吳浩瀚.語音信號的量子隨機濾波降噪方法[J].信息與控制,2015,05:598-603.

        [2]趙世明.基于小波分析的語音增強算法研究[D].安徽理工大學(xué),2012.

        [3]于海寧.時頻分析方法在語音信號降噪中的應(yīng)用[D].東北師范大學(xué),2015.

        [4]朱燕平.語音信號的小波降噪[J].視聽界(廣播電視技術(shù)),2013,06:21-22.

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