噪声下短时傅立叶变换迭代重建：有效信号提取策略

本文主要探讨了在现代语音重建系统中，特别是在处理含有大量噪声的输入信号时，如何有效地利用短时傅立叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）的迭代重建框架来提取原始信号。通常，STFT在噪声环境下可能无法准确地恢复语音信号，因为它对噪声成分敏感。本文提出了一种创新的方法，旨在解决这个问题。 首先，该方法的核心是迭代重建过程。在每次迭代中，作者对输入语音的幅度谱进行处理。具体步骤是设定一个阈值，将幅度谱中小于这个阈值的部分视为噪声并移除。这样做的目的是减少噪声对重构信号的影响，同时保持信号的重要特征。作者认识到，仅仅移除噪声可能会影响信号的完整性，因此他们还考虑到了相位谱，因为相位信息对于保持信号的时域特性至关重要。 在每次迭代中，作者结合了修改后的幅度谱信息和相位谱信息，以部分重建信号。这种结合策略允许在去除噪声的同时，尽可能地保留信号的原始结构。这种方法强调了局部和全局信息的平衡，有助于提高重构的精度。 作者进行了两个关键的实验来验证这一方法的效果。第一个实验着重于评估不同阈值对输入语音重建质量的影响，通过对比不同阈值设置下的重建结果，以找到最适宜的阈值设置。第二个实验则关注迭代次数对重建性能的影响，探究了更多或更少的迭代是否能进一步提升信号的清晰度。 结果显示，使用提出的这种方法，即使在输入语音中存在大量噪声，也能显著提高信号的重构质量。这表明，通过迭代重建框架和精心设计的阈值处理策略，可以在噪声环境中有效地提取出原始信号，为实际应用中的语音处理提供了新的可能，尤其是在语音识别、降噪和通信系统等领域。这项研究为提高复杂环境下的语音信号处理性能提供了一个有力的技术支持。