小波与小波包变换在语音信号去噪中的应用研究

该文档主要探讨了语音信号去噪的研究，特别是在利用小波变换和小波包变换技术进行语音信号处理方面。论文首先介绍了课题的来源和意义，指出在移动通信日益普及的背景下，高质量的语音通信受到环境噪声的挑战，对语音信号进行预处理以提高通信质量至关重要。 传统降噪方法如噪音对消、谐波增强、语音生成模型和短时谱增强都有其局限性。噪音对消需要准确的噪声匹配，而现实中难以实现；谐波增强依赖于精确的基音周期估计，强噪音环境下难以实现；语音生成模型可能导致失真；短时傅立叶变换(STFT)虽是基础工具，但对非平稳信号处理存在分辨率矛盾。 小波变换的独特优势在于其多分辨率特性，能有效捕捉语音中的瞬态变化，像数字显微镜一样揭示信号细节。论文详细讲解了小波变换的基本理论，包括其定义、时域和频域分辨特性，以及常见小波的选择。小波阈值法作为小波去噪的核心，包括降噪原理、具体方法和阈值选取规则，通过仿真实验展示了其在语音信号去噪中的应用和效果。 进一步，文章扩展到小波包变换，这是一种更为精细的时间-频率分析工具，对语音信号的分析更为深入。小波包理论、分析方法和去噪原理被逐一介绍，并通过仿真实验验证了小波包去噪在提升语音信号质量方面的有效性。 这篇论文深入研究了小波和小波包在语音信号去噪中的应用，提供了有效的信号处理策略，对于提高移动通信中的语音通信质量具有重要意义。同时，它还强调了小波变换技术在解决语音信号复杂性和非平稳性问题上的优势，为相关领域的研究者提供了有价值的参考。