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语音小波去噪效果的复倒谱分析_吴为民
小波分析从理论上克服了傅立叶变换的缺点。由于小波系 数随时间变化,所以,不论是平稳信号还是非平稳信号得到的小 波频谱与实际的物理频谱,都十分接近。由于小波具有紧支撑的 性质,局部突变信息的作用能很好地反映出来,处理、捕捉突变 信号,灵敏度很高。 信号去噪是信号处理领域的经典问题之一。传统的去噪方 法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法, 如中值滤波和 wiener 滤波等。传统去噪方法的缺点在于使信号变换后的熵增 高、无法刻画信号的非平稳特性并且无法得到信号的相关性。 小波去噪能有效克服上述缺点。复倒谱是一个函数的傅里叶变 换的对数的傅里叶反变换。对褶积信号的线性分离作用,在实际 信号处理中很有用处,例如可应用于通信、建筑声学、地震分析、 地质勘探和语音处理等领域。尤其在语音处理方面,应用复倒谱 算法可制成同态预测声码器系统,用于高度保密的通信。
小波分析从理论上克服了傅立叶变换的缺点。由于小波系 数随时间变化,所以,不论是平稳信号还是非平稳信号得到的小 波频谱与实际的物理频谱,都十分接近。由于小波具有紧支撑的 性质,局部突变信息的作用能很好地反映出来,处理、捕捉突变 信号,灵敏度很高。 信号去噪是信号处理领域的经典问题之一。传统的去噪方 法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法, 如中值滤波和 wiener 滤波等。传统去噪方法的缺点在于使信号变换后的熵增 高、无法刻画信号的非平稳特性并且无法得到信号的相关性。 小波去噪能有效克服上述缺点。复倒谱是一个函数的傅里叶变 换的对数的傅里叶反变换。对褶积信号的线性分离作用,在实际 信号处理中很有用处,例如可应用于通信、建筑声学、地震分析、 地质勘探和语音处理等领域。尤其在语音处理方面,应用复倒谱 算法可制成同态预测声码器系统,用于高度保密的通信。
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