摘要:语音去噪是语音信号处理的一个重要部分，在生活中，语音时常会受到周围噪声的污染，所以研究语音去噪技术很有价值。小波变换作为一种信号的时频分析方法具有广阔的实用价值，由于它能够更精确地分析语音信号的局部特征，因此在语音去噪领域有十分重要的意义。

本文主要对基于小波变换的语音去噪方法进行了研究。首先介绍了语音去噪的背景、意义及各种特性，接下来介绍了小波阈值去噪、谱减法及维纳滤波的基本原理。在此基础之上，本文对三种去噪方法进行了仿真实验。仿真结果表明，就小波阈值去噪自身而言，阈值函数的选取、信号分解层数以及小波基的选取都会对去噪效果产生影响，即在相同情况下，软硬折衷阈值去噪的总体效果要优于软阈值和硬阈值。而去噪效果和信号分解层数基本成正比关系，但层数增加到一定程度时这种关系就不明显了。同时，小波基的选取对去噪效果虽然有影响但并不明显。对比小波阈值去噪与两种传统去噪算法，在较高信噪比情况下，利用软阈值、硬阈值和软硬折衷阈值这三种小波阈值函数去噪后得到的信号在各项参数方面都优于以上两种传统去噪算法。而在低信噪比情况下，由于阈值较大，这时信号部分的小波系数也会被误认为是噪声而被去掉，最终影响了去噪后的语音质量。

关键词：语音去噪；谱减法；维纳滤波；小波阈值去噪

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究意义-1

1.2 研究现状-1

1.3 研究内容与章节安排-2

2 语音去噪的基本原理-3

2.1 语音特性-3

2.2 人耳感知特性-3

2.3 噪声特性-3

3 典型的语音去噪算法-4

3.1 小波阈值去噪-4

3.1.1 硬阈值函数-4

3.1.2 软阈值函数-4

3.1.3 软硬阈折衷阈值函数-5

3.2 维纳滤波-5

3.3 谱减法-5

4 仿真实验及分析-7

4.1 小波阈值去噪自身性能分析-7

4.1.1 不同阈值对去噪效果的影响-7

4.1.2 不同分层对去噪效果的影响-8

4.1.3 不同小波基对去噪效果的影响-8

4.2 小波阈值去噪算法与传统去噪算法的比较-9

4.2.1 维纳滤波去噪-9

4.2.2 谱减法去噪-10

4.2.3 小波阈值去噪-11

结    论-13

参 考 文 献-14

附录A 谱减法主要程序-15

附录B 维纳滤波主要程序-16

附录C 小波阈值去噪主要程序-18

致    谢-22