希尔伯特一黄变换在含噪语音处理中的应用

发布时间：2017-05-11 09:07

  本文关键词：希尔伯特一黄变换在含噪语音处理中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：言语是人类社会最重要的交际工具,也是人类思维工具,人类社会文明与它息息相关。语音承载语言信息,人们的信息交互主要靠语音进行。在实际的语音环境,多多少少存在着程度不等的环境噪声的干扰。噪声使语音质量下降,语音信号处理设备不能正常工作,信息交流受阻,含噪语音的去噪成为一个亟待解决的难题。传统的各种时频分析技术如傅立叶分析是面向平稳信号的,不适合分析非平稳信号,非平稳信号的典型代表是语音信号,它是时变的随机信号。本文主要研究采用近年来发展起来的面向非平稳信号的希尔伯特—黄变换理论来处理含噪语音,抑制噪声,从而做到语音增强。含噪语音经经验模态分解,得一族固有模态分量IMFs。对组成IMFs的各IMF分帧求取各自的所谓平滑方差。以方差为基础通过IMS本身的初判,结合IMFs全局作出是否语音帧判决,并依此为基础进一步检测出语音端点。这也是语音增强的第一步,确定目标对象,去掉不必要的非语音处理。对所检出的含噪语音经验模态分解后,噪声和语音在各IMF中的分布情况不同,我们给以不同的权来进行增强或抑制。进一步对处理后仍不同程度含噪的各IMF分量,采用自适应阀值调整来进一步抑制噪音,最终由此重构语音。本文对受加性噪声污染的语音做了实验。所做的增强和对比实验表明,作者所提方法对各种噪声都有较好的表现,而小波分析仅对白噪声较适应且在低SNR下性能较差。
【关键词】：随机信号 时频分析 希尔伯特—黄变换 经验模态分解 去噪
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 论文研究的背景8-9
• 1.2 信号的时频分析9-11
• 1.2.1 传统信号时频分析方法9-11
• 1.2.2 希尔伯特—黄变换11
• 1.3 论文的主要内容11-12
• 1.4 论文的章节组织12-14
• 第2章 含噪语音信号处理基本理论14-34
• 2.1 引言14
• 2.2 语音信号及特性14-17
• 2.3 噪声信号及特性17-19
• 2.4 人的听觉感知特性19-24
• 2.4.1 听觉器官的生理结构19-20
• 2.4.2 语音听觉心理20-24
• 2.5 传统语音增强算法24-33
• 2.5.1 周期噪音干扰25-26
• 2.5.2 脉冲噪声干扰26
• 2.5.3 宽带噪声干扰26-30
• 2.5.4 自适应噪声抵消30-31
• 2.5.5 小波分析与语音增强31-32
• 2.5.6 听觉临界带与语音增强32-33
• 2.6 本章小结33-34
• 第3章 希尔伯特—黄变换理论34-55
• 3.1 概述34-35
• 3.2 基本概念35-41
• 3.2.1 希尔伯特变换35-37
• 3.2.2 瞬时频率37-40
• 3.2.3 固有模态函数40-41
• 3.3 希尔伯特——黄变换理论41-54
• 3.3.1 经验模态分解41-45
• 3.3.2 希尔伯特谱和边际谱45-48
• 3.3.3 经验模态分解性质48-51
• 3.3.4 傅里叶变换和希尔伯特黄变换51-54
• 3.4 本章小结54-55
• 第4章 基于EMD的语音增强55-72
• 4.1 前言55
• 4.2 噪声与语音EMD各自特性55-59
• 4.3 语音增强性能评价59-62
• 4.3.1 主观评价59-60
• 4.3.2 客观评价60-62
• 4.4 基于EMD的语音增强62-66
• 4.4.1 语音检测—真正的语音识别62-64
• 4.4.2 加权滤波64
• 4.4.3 自适应阂值调整64-66
• 4.4.4 基于EMD的语音增强算法66
• 4.5 实验66-71
• 4.5.1 对比算法的相关选取66-68
• 4.5.2 实验结果与分析68-71
• 4.6 本章小结71-72
• 结论72-73
• 参考文献73-78
• 致谢78-79

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1 李映望;希尔伯特一黄变换在含噪语音处理中的应用[D];黑龙江大学;2015年

  本文关键词：希尔伯特一黄变换在含噪语音处理中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：356913