小波变换在语音信号处理中的应ç”?/p>
XXX
(
江苏科技大学
江苏
镇江
212003)
æ‘?/p>
要:
利用小波的多分辨分析,以及其良好的空间域和频率域局部化特点,针对语音信号特征,选取é€?
当的小波算法进行去噪和增强语音,压缩编码,提取语音信号特征等处理。通过
MATLAB
仿真分析,得到增
强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例,提取语音信号的特征。结果表明,åŸ?/p>
于小波变换的与语音信号处理表现出良好的特性ã€?/p>
关键è¯?/p>
ï¼?/p>
语音信号处理
;
小波变换
;
去噪
;
增强
;
压缩编码
;
特征提取
中图分类å�?/p>
:TB115
文献标识ç ?/p>
:A
Wavelet Transformation Application in Speed Signal
Processing
XXX
(
Jiangsu University of science and technology, Zhenjiang 212003, Jiangsu, China
)
Abstract:
By the time-frequency analytic feature of wavelet transformation, the appropriate wavelet functions
are
selected
to
strengthen,
to
code,
to
compress
and
to
extract
signal
features
of
speech
according
to
the
characteristics
of
the
speech
signals.
Simulated
by
MATLAB,
the
strengthened
signals,
the
compression
ratio
parameter, the energy reservation parameter, the zero coefficient parameter and the speech signal features were
obtained.
The
results
show
that
the
speech
signal
processing
based
on
wavelet
transformation
exhibits
good
characteristics.
Keywords:
Speech Signal Processing; Wavelet Transformation; Strengthening; De-noising; Feature
extraction; Condensation encode
1
引言
小波分析是近十几年发展起来的一种新的时频分析方法,它是泛函数ã€?/p>
Fourier
分析ã€?/p>
调和分析、数字分析的最完美的结晶;在应用领域,特别是在信号处理、图像处理、语音处
理以及众多的非线性可续领域,它被认为是继
Fourier
分析之后的又一有效的时频分析方
法ã€?/p>
小波变换是传统傅里叶变换的集成和发展ã€?/p>
由于小波的多分辨分析具有良好的空间域å’?/p>
频率域局部化特性,
针对聚焦到分析对象的任意细节ï¼?/p>
因此ï¼?/p>
特别适合于信号非平稳信源çš?/p>
处理,并已成为一种信息处理的新手段。目前,小波分析已成功应用于语音信号处理ã€?/p>
2
小波理论
2.1
连续小波变换