[发明专利]用于滤除噪声和还原声信号遭到衰减的高频分量的动态阈值方法、系统、计算机可读介质

说明书

提供了为了在声信号(410)中滤除噪声和/或还原被衰减的谱分量而准备的方法、系统、计算机可读介质和程序代码(51)。方法的示范性实施例包括动态过滤记录的多个原始数据采样(420)中的各个采样，以消除或衰减其中包含的背景噪声，从而产生出相应的多个经过清洁的FFT数据采样(430)。通过记录专属动态过滤器(640)除掉或衰减采样专属背景噪声，以产生相应的经过清洁的FFT数据采样(430)。该方法还可以包括通过应用至少部分地由经过清洁的数据采样的一部分和增益函数限定的记录专属还原处理器(930)还原经过清洁的数据采样的被衰减的高频分量，从而产生出经过清洁和还原的数据采样，并且应用反变换来将经过清洁和还原的数据采样转换为时域数据格式的经过清洁和还原的数据采样(732)。示范性系统(30)、计算机可读介质和程序代码被配置为执行该示范性方法。

技术领域

本发明总的来说涉及信号处理领域。更具体地说，本发明涉及用于滤除噪声和还原信号中遭到衰减的谱分量的方法、系统和程序代码。

背景技术

例如由声波源生成的具有声波形式的信号(声信号)可以通过包括储油和非储油岩层在内的各种不同材料、包括钻杆在内的油井管道以及包括钻头在内的其它钻井设备传播。声信号一般来说会由于在传输和记录期间伴随的背景噪声的原因而损失它们的准确度。背景噪声由两部分组成，由测量系统生成的固有部分和来自周围环境的外来部分。

声信号还可能在传输和记录期间由于信号的衰减，尤其是高频分量的衰减，而变得失真。声信号振幅谱的衰减通常是不均匀的。声信号谱分量的频率越高，声信号的相应谱分量的衰减越大。

如图1A中所示，背景噪声和不均匀衰减二者将会结合在一起严重恶化声信号的质量。图1A表示使用麦克风和加速度计同时记录的声信号21。由加速度计记录的样本的频率分量22代表音频信号样本的频率分量的未衰减形态；即，假若没有衰减它们本应具有的形态。此处可以看出，由麦克风记录的声信号21的高频分量被衰减恶化到了噪声等级。

为了提高信号的质量，遭到恶化的信号应当被滤除以消除噪声，并且它们的被衰减的谱分量应当被还原。有两种常用的办法∶频率滤波和振幅滤波。频率滤波是通过使用电子装置或数学处理从信号中除去某些不想要的频率分量。在这种办法中，频率大于和/或小于预先选定的截止值的任何频率分量都将被清除或严重衰减。

当采用数学处理时，时域信号(例如，用图形方式被表示信号幅度随时间变化)被转换到频域，以用振幅谱表示信号。这是例如通过使用快速傅里叶变换(FFT)完成的。图1A图示说明了存在于时域中的，被转换到频域内的一对声信号的例子。在信号被转换到频域内的情况下，振幅谱中频率高于和/或低于截止值的信号分量会被除去。

振幅滤波正常情况下是将振幅谱中振幅高于和/或低于截止(阈)值的分量除掉的数学处理。如果需要，然后对经过滤波的频域信号进行反FFT，以还原出时域输出信号。

在这两种方法中，恰当的截止值(阈值)是至关重要的。不过，并不总是存在可用于将声信号与噪声分离开的明确截止值。图1B图示说明振幅截止阈值过低的情况下的还原信号(实线)的例子，这导致了过度滤波。图1C图示说明振幅截止值过高情况下的还原信号(实线)的例子，这导致了过多噪声残留。

已经提出了一些相对复杂的技术通过使用谱减方法来滤除噪声，例如S.F.Boll所著《Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction》(IEEETrans.on Acous.Speech and Sig.Proc.,27,1979。第113-120页)；和名称为《LowComplexity Noise Reduction Method》的美国专利US20070255560A1。在这类方法中，通过减掉谱噪声偏置来滤除噪声信号。在第一个例子中，计算非讲话行为期间的谱噪声。在第二个例子中，谱噪声是从噪声行为检测器程序估算出来的。不过，这一类方法应该是难以应用于噪声属性不详的情形，比如例如，与钻井作业有关的情形，包括涉及钻头的实时操控的钻井作业。