基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法

在分析小波包传统阈值去噪算法的基础上,提出了一种基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法。该算法采用改进的多阈值选取方式来代替传统的阈值选择;应用一种新阈值函数对经小波包变换后的最底层频率系数进行量化处理以确保噪声尽可能地被滤除;模糊控制器可用于对信号中的幅值跳变以及边缘粗糙等问题进行优化与修正。综合以上3种方法即可自适应地进行语音增强处理。经实验结果验证,与传统阈值算法相比,该算法能够最大程度地还原纯语音信息,有效提高了语音去噪的准确度与信噪比。

基于谱减法的藏语语音减噪研究

语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰,噪声降低了语音的可懂度及清晰度,甚至严重影响语音处理的准确性和可靠性。谱减法是语音减噪中最常用的方法,该方法基于人的感觉特性,对语音短时幅度谱进行估计,适用于受加性噪声污染的语音。本文通过统计分析谱减法的增益补偿因子和过减因子参数,研究基于谱减法的藏语语音减噪处理,并取得较为理想的实验结果。

基于自给式呼吸器的语音减噪改进方法

针对传统减噪方法在处理自给式呼吸器通信时语音音质不清晰、噪声干扰严重的问题,提出了一种基于自给式呼吸器的语音减噪改进方法,并进行了实验验证。在该改进方法中,先定义一个新的判决变量为相关函数能量,利用该变量进行语音端点检测,然后根据检测结果,分别对有话段语音信号采取声压差值减噪处理,对无话段噪声信号采用静默处理。实测实验结果表明,对于自给式呼吸器采集到的语音信号,改进方法的准确性与鲁棒性要优于传统语音减噪方法。