基于小波变换的语音信号处理

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该论文的研究内容主要是基于小波变换模极值原理:对于离散的语音信号序列,若采用二次样条函数作为小波函数,则对应的二进小波变换系数在信号突变点处处有模极值;而不同性质的信号成分所对应的模极值,通过尺度空间的不断伸缩和平移,具有不同的传播行为和特征.正是基于此原理,研究小组利用小波变换来检测语音信号的基音周期和进行噪声的消除,并且提出了实际的算法和步骤.对于语音信号基音周期的检测,利用改进的Mallat算法,在保留的有效的小波变换系数中寻找对应的基音周期?该方法具有动态范围宽,跟踪能力强,抗噪声干扰等特征.而对于噪声的滤除,将噪声对应的模极值赋零,然后采用交替投影方式,精确重构原信号,最大限度地保持了原信号的边缘和奇异度,而有效地消除了噪声.
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