[发明专利]一种通过小波陷波来降低突发噪音的系统及方法无效

专利信息
申请号: 201110002359.9 申请日: 2011-01-07
公开(公告)号: CN102176312A 公开(公告)日: 2011-09-07
发明(设计)人: 蔡镇滨;马平 申请(专利权)人: 蔡镇滨;马平
主分类号: G10L21/02 分类号: G10L21/02
代理公司: 深圳汇智容达专利商标事务所(普通合伙) 44238 代理人: 王志强
地址: 中国*** 国省代码: 中国香港;81
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摘要:
搜索关键词: 一种 通过 陷波 降低 突发 噪音 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及噪音的降低方法,准确地说是一种陷波滤波器和小波变换分析来降低噪音的系统及方法。

背景技术

通信设备对音频的采集过程中,常常会包含有环境噪音,环境噪音和人的通话声音会互相重叠,影响到通话的质量。

而在目前的音频信号处理过程中,对于这些噪音是难以处理的,因为人所发出的语音,其频段位于环境的噪音的频段内,要消除噪音,往往会把人的语音一起消除。

目前,一个常用的降低噪音的方法是通过陷波滤波器(简称陷波器)进行特定频率的降噪处理,如2004年《自动化与仪器仪表》杂志第4期所发表的“陷波滤波器的设计及其应用”一文,就是利用陷波滤波器去掉特定频率噪音的方法,但是由于在通信中的音频中包含大量的音频信号和噪音信号,并不是一个单纯的掺杂有特定频率的音频信号,因此,陷波滤波器只能去除部分,特别是对于高频的噪音信号,无法达到满意的处理结果。

近年来,兴起了小波变换分析方法,小波变换是空间(时间)和频率的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换分析目前主要应用于图像处理中,将图像分解为多层次的低频分量和高频分量,进行处理。但是小波算法的复杂成度很高,尚未见对于音频处理,特别是噪音消除的具体应用。

发明内容

基于此,本发明的主要目的是提供一种通过小波陷波来降低突发噪音的系统及方法,该系统及方法结合陷波滤波器,能够有效地抑制噪声、恢复真实的音频信号。

本发明的另一个目的是提供一种通过小波陷波来降低突发噪音的系统及方法,该系统及方法实现简单、处理效率高、成本低廉,便于应用到各种场所的音频处理中。

为达到上述目的,本发明是这样实现的:

一种通过小波陷波来降低突发噪音的系统,该系统包括音频采集模块、陷波器、小波分析处理模块,音频采集模块采集音频信号,并将音频信号传输给陷波器,陷波器对音频信号进行陷波处理,滤掉工频干扰,再将音频信号传输给小波分析处理模块,小波分析处理消除音频信号中的高频噪音,重构音频信号,再进行音频输出。

所述系统,还包括带通滤波器,带通滤波器设置于小波分析处理模块后,通过带通滤波器对音频信号进行平滑处理。

所述带通滤波器,包括低通滤波器和高通滤波器,通过低通滤波器去除音频信号中的高频分量,通过高通滤波器去除音频信号中的低频分量。

所述系统,还包括增益模块,增益模块设置于带通滤波器后,增益模块会把处理后音频信号的越限部分的音频增益进行适当的调整。

一种通过小波陷波来降低突发噪音的方法,其特征在于该方法包括如下步骤:

1、输入音频信号,采集音频信号输入到陷波器;

2、陷波处理,陷波器将音频信号陷波处理,滤掉工频干扰;

3、小波分析处理,对音频信号进行小波分解,选择小波并确定分解层次为N,然后对小波分解的高频系数进行门限阈值量化处理;最后根据小波分解的第N层低频系数和经过量化后的1~N层高频系数进行小波重构;

4、输出。

所述步骤2中,陷波处理是通过50Hz点阻滤波,过滤掉50Hz的干扰频率。对固定的50Hz点阻滤波以外,对突发的异常频率点进行分析和过滤。突发的异常频率点的分析是通过对一段信号的频率幅度进行分析,对信号的幅度做出趋势预测范围,如果超过这个趋势预测范围的频率点就视为突发的异常频率点。获取到突发的异常频率点后,对其进行点阻滤波,降低突发的异常频率对信号的干扰。

所述步骤3中,小波的分解层次N为3,便于对音频信号的曲线进行准确分析和重构。一般在信号数据中有用信号通常表现为低频信号或者一些比较平稳的信号,噪音信号通常表现为高频信号。所以要降噪需分离出高低频率信号。对信号做3层小波分解:第一层信号分解出第一层高频分量和第一层低频分量,再将第一层低频分量进行小波分解,分解出第二层低频分量和第二层高频分量,再将第二层低频分量进行小波分解,分解出第三层低频分量和第是层高频分量,噪音通常就包含在第一-第三层高频分量(1~3层)中。可以用门限阈值量化处理然后对信号进行重构,即可达到降噪的目的。

所述步骤3中,所述门限阈值量化处理如下:阈值的选择分硬阈值和软阈值两种处理方式。软阈值处理即把信号的绝对值与阈值进行比较,当数据的绝对值小于或等于阈值时,令其为零,大于阈值的数据点则向零收缩,变为该点值与阈值之差;对于硬阈值处理,是把信号的绝对值与阈值进行比较,小于或等于阈值的点变为零,大于阈值的点不变。

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