[发明专利]基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音降噪方法

权利要求书

1.基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音降噪方法，

步骤1、带噪语音输入；

步骤2、小波包分解；

步骤3：对带噪语音进行小波包降噪；

步骤4：小波包重构，得出去噪语音信号；

步骤5、去噪语音输出；

其特征在于：所述步骤3是通过对带噪语音的语音分量和噪音分量设定不同的阈值，并结合新阈值函数对语音分量和噪音分量区分并且平滑处理，完成小波包降噪；

所述的新阈值函数为：

其中sign(x)是符号函数，x小于0时，sign(x)＝-1，x大于或者等于0时，sign(x)＝1，A、B均是正常数，A根据实验所需取值，B在1附近取值，w_jk是需要处理的小波包系数，w′_jk是阈值量化处理后的小波包系数，T是经阈值调整系数调整后的自适应阈值；

所述步骤3中带噪语音的小波包降噪采取的阈值设定方法如下：

步骤a、对带噪语音进行小波包分解；

步骤b、按公式计算外层每个小波包分解系数的基础阈值，其中σ为小波包分解系数的标准差，N为对应小波包系数的数据长度；

步骤c、计算外层每一个小波包系数的方差，如果某个小波包系数的方差小于某一个设定的值，则该小波包系数对应的阈值系数全部设为0，否则跳入下一步；

步骤d、对外层的每一个小波包系数分帧，设帧长为L，帧移为L/2，帧号为λ，第j层第k个小波包系数为w_jk(n)计算每一帧小波包系数的绝对值的平均值，如下式：

步骤e、对得到的E(λ)进行从小到大排序，得到Es(λ)，找出使Es(λ)变化最大的帧号，若该变化最大对应的帧号有多个，取最小的帧号，记为λ_max，如下式：

Es(λ)＝sort(E(λ))，

λ_max＝min(λ_i)；

步骤f、对E(λ)按下式进行平滑处理：

E(λ)＝α·E(λ-1)+(1-α)·E(λ)，

其中α是平滑因子，根据实验决定其值；

步骤g、k(λ)是阈值调整系数，k(λ)可由下式得到：

其中m是介于0-1之间的调节因子，根据实验决定其取值；

步骤h、计算自适应阈值：

T(λ)＝t·(1-p·k(λ))。