【摘 要】
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针对传统变换域中信号和噪声交叉重叠较大,无法彻底分离去噪的问题,本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的自适应阈值语音增强方法。对带噪语音信号做分数阶傅里叶变换,采用
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（41804110）;山东省自然科学基金项目(ZR2016FM11)
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针对传统变换域中信号和噪声交叉重叠较大,无法彻底分离去噪的问题,本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换的自适应阈值语音增强方法。对带噪语音信号做分数阶傅里叶变换,采用加权方差方法确定其最优变换阶数。作最优阶数下的分数阶傅里叶变换,在分数阶域自适应确定阈值,采用软硬阈值折衷法进行阈值切割,做分数阶傅里叶反变换得到增强语音信号。同时,将本文算法和传统的维纳滤波法和谱减法进行比较。实验数据和仿真结果表明,分数阶域的自适应阈值去噪方法可有效地去除噪声,得到较好的听觉效果,且去噪效果优于维纳滤波法和谱减法。本方法计算量
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