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基于子波变换的语音去噪方法下载
weixin_39821260
2019-05-29 12:30:17
基于子波变换的语音去噪方法基于子波变换的语音去噪方法
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//download.csdn.net/download/superstar1103/2384391?utm_source=bbsseo
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基于
子波
变换
的
语音
去噪
方法
基于
子波
变换
的
语音
去噪
方法
基于
子波
变换
的
语音
去噪
方法
基于小波
变换
的
语音
增强
去噪
方法
基于小波
变换
的
语音
增强
去噪
方法
基于小波
变换
的
语音
增强
去噪
方法
基于小波
变换
的
语音
增强
去噪
方法
matlab傅里叶
变换
及逆
变换
和快速傅里叶
变换
matlab傅里叶
变换
及逆
变换
和快速傅里叶
变换
,通过编程实战掌握具体应用。包括matlab傅里叶
变换
、matlab傅里叶逆
变换
、matlab快速傅里叶
变换
。
基于子空间的
语音
去噪
算法-毕业论文
现代理想的
语音
通信系统在现实环境中并不存在,在实际应用中的通信环境通常 都是伴有噪声的。想要减少噪声获得较为纯净的
语音
,
语音
去噪
变得尤其重要。 本文提出的基于子空间的
语音
去噪
算法,是基于线性代数理论和矩阵分析模型, 对含噪
语音
信号的协方差矩阵进行特征值分解,根据特征值个数的分解情况,分别估 计出信号子空间和噪声子空间,随后对
语音
信号矩阵以及噪声协方差矩阵分别作对角
变换
,将含噪
语音
信号映射到信号子空间和噪声子空间这两个相互正交的子空间中, 然后对两个子空间分别进行处理,在信号子空间中尽可能的估计出原始的
语音
信号, 从而达到去除混有白色噪声或者有色噪声的
语音
信号中噪声的目的。该算法的优点在 于可以尽量避免音乐噪声的引入,并且
语音
失真程度和噪声残留程度可以控制在一个 相对平衡状态。本文是从子空间的算法开始,对基于子空间的
去噪
原理以及常用的估 计器进行了比较和分析,并且针对不同的信噪比下的白色噪声或有色噪声情况下的语 音
去噪
情况进行了仿真对比。
论文研究-基于小波熵自适应阈值的
语音
信号
去噪
新
方法
.pdf
针对
语音
信号
去噪
问题,提出小波熵自适应阈值
去噪
法。首先利用小波
变换
分解带噪
语音
信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,然后将小波熵和自适应阈值相结合确定各层高频系数的阈值门限,采用折中指数阈值函数对各层高频系数进行
去噪
处理,重构降噪后的
语音
信号,最后对比小波熵自适应阈值、极大极小阈值、固定阈值和无偏风险阈值
去噪
方法
的性能。实验结果表明,当输入信噪比为5 dB时,小波熵自适应阈值
去噪
法的输出信噪比是最大的,且其输入输出信噪比曲线高于其他三种阈值
去噪
法的输入输出信噪比曲线,从而证实该算法具有更好的
去噪
性能。
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