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    語(yǔ)音信號(hào)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(yùn) 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(yǔ)音信號(hào)的降噪研究

    ◎ 姚萍萍 何恩南 廣州通信中心

    近年來(lái)我國(guó)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(lái)了數(shù)次變革。為保證語(yǔ)音通信質(zhì)量,語(yǔ)音信號(hào)的降噪處理日益得到人們更為廣泛的關(guān)注。語(yǔ)音信號(hào)在編碼、傳輸環(huán)節(jié)會(huì)受到各種噪聲的污染,不利于語(yǔ)音信號(hào)的識(shí)別,為此,需要運(yùn)用專門(mén)的處理技術(shù)進(jìn)行降噪處理,以提高語(yǔ)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(guò)仿真對(duì)降噪結(jié)果進(jìn)行分析,為提高語(yǔ)音信號(hào)降噪效果提供一些參考。

    語(yǔ)音信號(hào) 降噪 研究

    1.引言

    隨著社會(huì)發(fā)展,人們的生產(chǎn)生活對(duì)語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量不斷提出更高要求,而語(yǔ)音信號(hào)傳輸過(guò)程中不可避免的要受到噪聲污染,因此,加強(qiáng)語(yǔ)音信號(hào)降噪研究,對(duì)改善語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量,提高語(yǔ)音信號(hào)清晰度,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。語(yǔ)音信號(hào)降噪時(shí)需先將其變換到臨時(shí)的域中,對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理再進(jìn)行恢復(fù),變換的關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)與噪聲信號(hào)的良好分離。這種變化的實(shí)現(xiàn)需要借助專門(mén)的技術(shù)如小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)以及短時(shí)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(diǎn),在語(yǔ)音降噪中效果明顯。EMD降噪的實(shí)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(hào)去噪模型

    語(yǔ)音的產(chǎn)生是隨機(jī)的,具有非平穩(wěn)性、時(shí)變性特點(diǎn)。眾所周知,語(yǔ)音信號(hào)傳輸需進(jìn)行編碼處理,并通過(guò)介質(zhì)完成傳輸?shù)恼麄€(gè)過(guò)程,期間受多種因素影響形成多種類型的噪聲,與干凈的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行疊加,給語(yǔ)音信號(hào)造成干擾,由此便得出含噪聲信號(hào)的去噪模型:干凈的語(yǔ)音信號(hào)f(t)與噪聲n(t)疊加形成的x(t),并經(jīng)過(guò)語(yǔ)音增強(qiáng)系統(tǒng)處理得到含有噪聲語(yǔ)音信號(hào)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(duì)含有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)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(yǔ)音信號(hào)能量較為集中,主要存在幾個(gè)系數(shù)中,而這個(gè)幾個(gè)系數(shù)是有限的。與語(yǔ)音信號(hào)不同的是噪聲信號(hào)分布較為廣泛,涵蓋整個(gè)小波域。信號(hào)進(jìn)行小波分解處理后,語(yǔ)音信號(hào)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(shí),噪聲是影響小波系數(shù)的主要因素,反之,是語(yǔ)音信號(hào)影響小波系數(shù),因此,確定合理的閥值,便可達(dá)到語(yǔ)音信號(hào)去噪的目的。

    在確定閥值時(shí),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(diǎn),當(dāng)小波系數(shù)較高時(shí),進(jìn)行閥值處理后的小波系數(shù)和原始語(yǔ)音小波系數(shù)之間存在誤差,影響重構(gòu)語(yǔ)音信號(hào)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(yǔ)音信號(hào)會(huì)引入新的噪聲。為保證降噪質(zhì)量,在對(duì)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(diǎn)可平滑過(guò)渡,并且在小于閥值范圍內(nèi)保留相關(guān)信號(hào)。

    3.2 EMD降噪

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

    EMD降噪的實(shí)現(xiàn)基于其算法理

    論,該理論本質(zhì)上屬于逐漸篩分的過(guò)程,通過(guò)篩分將語(yǔ)音信號(hào)分解成多個(gè)基本模態(tài)分量以及一個(gè)余項(xiàng),即:

    經(jīng)EMD分解處理后的IMF頻率、時(shí)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(gè)IMF分量中較為集中,而語(yǔ)音信號(hào)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(yǔ)音信號(hào)降噪處理時(shí),確定待處理分量需對(duì)IMF分量的平均周期關(guān)系以及能量密度進(jìn)行計(jì)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(shí)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(hào)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(xiàng)rn。

    4.仿真與結(jié)果分析

    為了解兩種降噪算法的語(yǔ)音降噪效果,接下來(lái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并對(duì)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(yǔ)音信號(hào)為對(duì)象,使用小波對(duì)含有高斯白噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分解處理,當(dāng)信噪比達(dá)到5db時(shí),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(jì)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(yǔ)音信號(hào)處理結(jié)果可知,誤差曲線幅值未超過(guò)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(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形獲得一定程度的改善,保留了語(yǔ)音信號(hào)的大部分能量,不過(guò)采用小波閥值法進(jìn)行降噪,丟失部分高頻能量,語(yǔ)音有所失真。

    4.2EMD降噪結(jié)果分析

    使用EMD對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理,經(jīng)過(guò)十次的迭代得到IMF分量十個(gè)、余項(xiàng)一個(gè)。對(duì)信噪比為5dB含噪信號(hào)進(jìn)行分解處理,結(jié)果被分解成處理方便、簡(jiǎn)單的分量,分析分量圖結(jié)論不難得出,語(yǔ)音信號(hào)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(shí),需綜合分析不同分量的含噪狀況,本文仿真時(shí)依據(jù)白噪聲IMF分量的平均周期和能量密度關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)含噪置信度的確定。計(jì)算信噪比為5dB含噪信號(hào)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(shí)其和軟閥值較為接近,不過(guò)因新閥值具有較好的連續(xù)性,一定程度上保證了語(yǔ)音信號(hào)的真實(shí)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(hào),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(dòng),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(guò)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(duì)含噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理,獲得較好的信號(hào)時(shí)域波形,不過(guò)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(yǔ)音信號(hào)的降噪處理是研究的熱點(diǎn),本文對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的降噪研究得出以下結(jié)論:

    (1)語(yǔ)音信號(hào)的噪聲形成于語(yǔ)音信號(hào)形成、傳輸?shù)认嚓P(guān)環(huán)節(jié),嚴(yán)重影響語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量,對(duì)含有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)抽象為x(t)=n(t)+f(t)這一模型。

    (2)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)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(diǎn)能夠平滑過(guò)渡,而且對(duì)小于閥值范圍內(nèi)可實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的保留。

    (3)通過(guò)仿真試驗(yàn)兩種算法均改善了信號(hào)的時(shí)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(yǔ)音降噪效果較好,語(yǔ)音信號(hào)機(jī)會(huì)無(wú)失真。

    [1]賴聯(lián)有,金福江,吳浩瀚.語(yǔ)音信號(hào)的量子隨機(jī)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(yǔ)音增強(qiáng)算法研究[D].安徽理工大學(xué),2012.

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

    [4]朱燕平.語(yǔ)音信號(hào)的小波降噪[J].視聽(tīng)界(廣播電視技術(shù)),2013,06:21-22.

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