改进的经验模态分解小波滤波在语音增强中的应用

"一种改进的基于经验模态分解的小波阈值滤波方法.pdf" 本文主要探讨了一种改进的信号处理技术，用于语音增强，该技术结合了经验模态分解（EMD）和小波变换（WT）。经验模态分解是分析非线性、非平稳信号的一种创新方法，它可以将复杂的信号分解为一系列本征模态函数（IMF），每个IMF都具有特定的物理意义，便于后续处理。 在语音增强领域，噪声的存在会显著降低语音的清晰度和可理解性。传统的滤波方法可能无法有效处理这种非线性和非平稳的噪声。而EMD通过自适应地分离信号的不同频率成分，为噪声去除提供了新的途径。文献中的原始方法将带噪语音进行EMD，得到的各个IMF分别对应了语音的不同特征成分。然后，利用小波阈值滤波对这些IMF进行去噪处理，以保留语音信息，去除噪声。 本文在原有方法的基础上进行了改进，具体步骤包括： 1. 首先，对含有噪声的语音信号执行EMD，将其分解为六个IMF和一个残差信号。每个IMF代表了不同时间尺度和频率特征的语音成分。 2. 接着，对这七个信号（六个IMF和一个残差）分别应用小波变换，选择合适的小波基和阈值进行阈值滤波，以去除噪声。小波变换的局部化特性使其在去除特定频段噪声时具有优势。 3. 滤波后，通过逆小波变换和逆EMD过程，将处理过的IMF和残差重新组合，重构出噪声降低的语音信号。 实验结果显示，这种改进的滤波方法在提升语音质量方面表现优秀，不仅优于直接对带噪语音进行小波阈值滤波，还与文献[8]提出的原始方法相比，具有更好的滤波效果。这种方法的优越性在于，它能够更精确地保留语音信号的细节，同时有效地抑制噪声。 总结来说，本文提出的技术结合了EMD的自适应信号分解能力和小波变换的精细滤波能力，为非线性非平稳噪声的去除提供了有效解决方案，特别适用于语音增强领域。这一改进的滤波策略对于提高通信、语音识别或听力辅助设备等应用场景中的语音质量有着重要意义。