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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。 相似文献
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混合语音信号的分离是盲分离的重要内容,也是信号处理领域的一个难题。独立分量分析是一种无需知道信号的先验信号而实现信号分离的盲源分离技术,本文介绍了独立分量分析的基本理论和算法,探讨了独立分量分析在混合语音信号分离中的应用,给出了信息最大化盲源分离算法并对瞬时混合语音信号进行了盲分离仿真。实验结果表明,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果。 相似文献
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语音信号在应用场合中容易被噪声信号干扰,导致应用效果不佳。为了降低语音信号噪声的影响,根据CEEMDAN自适应分解的优点、自相关函数能得到不同时刻取值相关程度的特性,以及小波软阈值去噪的优势,提出了一种基于CEEMDAN与小波软阈值联合去噪的语音信号处理算法。通过仿真实验验证了该算法的有效性,相较于小波软阈值直接去噪与传统CEEMDAN去噪,该算法能有效地提高受噪声污染的语音信号的信噪比,降低噪声对语音信号造成的影响。 相似文献
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方尔正王欢李响桂晨阳张秋实马旭卓 《宁波职业技术学院学报》2018,(1):87-90
研究了地下振动信号的产生和振动机制,设计了地下振动信号检测系统试验方案。对利用矢量传感器采集到的信号进行处理,研究了地下振动信号的功率谱分布,综合利用信号去趋势、经验模态分解、小波去噪三种去噪方法,消除了混叠于振动信号中的噪声。通过对实测数据的处理,得到在0°到90°间,系统对目标的定向结果和来波方向的误差除了0°和90°以外,均小于10°,验证了矢量传感器有较好的定向能力。为下一步继续研究提供了技术支撑,且对矢量传感器在地下振动信号检测领域的工程化应用奠定了基础。 相似文献
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针对传统DNN语音分离中噪声干扰的问题,提出了一种在DNN语音分离后期处理中结合DNN和谱减法的语音分离方法。首先提取语音声级特征,通过DNN学习带噪特征到分离目标语音的映射,得到分离目标语音;然后对分离目标语音中每一时频单元进行噪声能量估计;最后,通过快速傅里叶逆变换得到谱减后的分离语音波形信号。通过对不同类型的噪声和不同输入信噪比混合后的语音信号进行试验,结果表明,加入谱减法后分离的语音信号与只经DNN网络输出的语音信号相比,前者分离的语音可懂度和信噪比得到了显著提高,并且分离语音的信号更接近于纯净语音的信号。 相似文献
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介绍了两种分别引人遗传算法和免疫算法的盲源分离方法．通过仿真比较试验表明,两种算法对混叠信号的分离都有效,但基于免疫算法的分离效果都优于基于遗传算法的分离结果． 相似文献
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文章提出了一种基于边检测的盲源分离几何算法。该算法只需要检测到观测信号X的所有独立的边,根据数字信号混叠时的几何性质,分离出源信号。首先给出了问题的数学模型,其次,对其分析并给出具体的分离算法,最后给出了仿真结果。仿真结果表明：该算法比一般的几何算法复杂度降低了,分离时间减少了,并且能保证分离效果。 相似文献
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对语音信号的时域和频域进行分析,对小波分析的特点进行多分辨率分析,发现其具有分析时频和频域局部特征的能力,即在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,可用于测量语音信号中夹带瞬态反常现象并展示其成分的情况。用小波变换的方法实现语音信号去噪增强,并在Matlab中进行了实验效果仿真,结果表明,该方法对语音信号的增强效果很好。 相似文献
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基于盲分离技术和小波分析,提出了消除地震信号噪声的一种新算法,这种算法将小波分析和盲信号分离技术有机结合,较好地发挥了消除地震信号随机噪声的作用;并通过应用到实际地震信号中,与其它去噪技术相比,此种去噪技术结果更理想。 相似文献
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现实生活中不存在完全"纯净"的有用信号,这些信号都或多或少受到噪声信号的"污染".语音增强的目的就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.带自适应滤波器的自适应噪声抵消法对含噪语音的增强效果较好,但多用一个参考输入作为辅助输入.在只能得到一个含有噪声的语音信号情况下,并不能得到噪声信号的相关信号,通过采用延时方式的自适应语音增强技术,可滤除其中混杂的高强度随机噪声,提高语音通信的质量. 相似文献
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提出了一种基于噪声特征估计与引导的低剂量CT盲去噪方法.首先,采用有监督特征学习的方式对输入图像的辐射剂量进行等级评估,并估计出图像潜在的噪声特征图.其次,提出了一种基于噪声引导的低剂量CT图像盲去噪模型,通过显性噪声特征引导的方式将噪声特征与原始图像进行融合,并采用残差编码-解码卷积神经网络实现CT图像噪声去除.实验结果表明,在真实数据集上噪声估计网络及特征融合网络能够大幅提升去噪网络的性能,并且在未知剂量CT图像去噪任务上取得了较好的去噪效果. 相似文献
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针对心电信号(ECG)采集过程中常受到白噪声干扰的情况,提出了一种基于多种基函数的形态分量分析(MCA)去噪方法。MCA利用信号组成成分的形态差异性通过超完备字典对其进行稀释表示,使得各形态成分得到有效分离。根据ECG特征波形的形态差异性,选用离散余弦变换字典来稀疏表示心电信号中的平滑成分(如P波),选用非抽样小波变换字典来稀疏表示心电信号中的突变成分(如QRS波群),同时滤除高频噪声成分。对MIT-BIH心率失常数据库中的样本进行仿真实验。结果表明,该方法去噪效果优于小波消噪法,不仅可以有效地抑制心电信号中的白噪声干扰,还能较好地保留ECG特征波形。 相似文献
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《东南大学学报》2016,(2)
为了减少传统的截断混合矩阵求逆(ITMM)算法在个别时频点会丢失数据或者产生噪声信号的概率,提出了一种基于频域的2步欠定瞬时盲分离算法.由于现实中存在大量软稀疏(稀疏度不是很大)混合信号,将分离过程分解为ITMM和矩阵补偿2个步骤.首先估计出混合矩阵和利用经典的ITMM算法对混合信号进行初步恢复,然后对初步估计的信号时频矩阵进行矩阵补偿处理,从而达到修补丢失数据和去除多余数据(去噪)的效果.实验仿真验证了所提出的2步分离法相对于传统的ITMM算法能够得到更好的分离效果.此外,对算法的时耗问题进行了研究,相对于传统的ITMM算法,所提算法的时耗增加不到四分之一,却能够得到更好的分离效果. 相似文献
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在工程应用中,常常遇到非线性混合的信号,而基于线性混合假设下提出的盲源分离算法在一般情况下对非线性混合问题可能失效或者导致错误的结果。鉴于此,文章对非线性盲源分离技术进行了初步的研究,为进一步扩展盲源信号分离的应用范围提供了理论依据。 相似文献
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传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。本文介绍了一种利用小波包滑动阈值去噪的新方法,通过对信号的小波包分解系数的滑动阈值量化,得到重构的去噪信号。计算机仿真结果表明,滑动阈值法具有很好的实用价值。 相似文献
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在研究时,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,采用维纳滤波进行滤波。在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测。建立整个试验系统后,找出了最佳方案。 相似文献
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王加永 《洛阳工业高等专科学校学报》2009,19(2)
针对传统谱减法在语音增强过程中不可避免地产生"音乐"噪声,提出了一种改进型谱减算法.该算法先将带噪语音进行平滑,再设置谱减系数.实验证明该方法提高了信噪比(SNR),改善了语音质量,特别是在低信噪比情况下具有良好的去噪效果. 相似文献