EMD在基音检测预处理中的应用：一种自适应去噪算法

"基于EMD的基音检测预处理技术 (2010年)，作者：刘维巍，张兴周，李春阳，发表于《应用科技》2010年第37卷第7期，doi:10.3969/j.issn.l009-671X.2010.07.014" 这篇论文关注的是语音信号处理中的一个重要问题，即基音检测在噪声环境下的性能下降。基音是语音信号的基本频率，对于语音识别、语音合成和语音编码等应用至关重要。然而，背景噪声常常会严重影响基音检测的准确性。 论文引入了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）这一理论来研究含噪语音信号。EMD是一种自适应的数据分析方法，能将复杂信号分解成一系列本征模态函数（IMF），这些函数反映了信号的不同时间尺度特征。通过这种方式，EMD能够更好地捕捉语音信号的内在结构，即使在噪声存在的情况下也是如此。 论文参考了小波阈值去噪技术，提出了基于EMD的自适应语音去噪算法。小波阈值去噪是利用小波变换对信号进行多尺度分析，然后通过设定阈值去除噪声成分。然而，小波阈值函数（软阈值和硬阈值）有时可能无法兼顾噪声去除和信号细节保持。因此，论文中提出了一个新的阈值函数，旨在改善这两种传统阈值函数的不足，以实现更优的去噪效果。 MATLAB仿真实验结果显示，该EMD基音检测预处理技术能有效去除噪声，恢复语音信号的质量。与小波阈值去噪方法对比，该方法在信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）和均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）等关键性能指标上都有显著提升。这意味着在相同或更低的噪声环境下，基于EMD的方法能提供更准确的基音估计，提高了语音处理系统的整体性能。 这项研究为噪声环境中的基音检测提供了新的解决方案，不仅改进了传统的语音去噪方法，还为后续的基音检测步骤优化了输入信号质量。这一成果对于语音处理领域的研究者和工程师来说具有重要的参考价值，特别是在噪声控制和信号质量提升方面。