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語音小波去噪效果的復倒譜分析_吳為民
小波分析從理論上克服了傅立葉變換的缺點。由于小波系 數隨時間變化,所以,不論是平穩信號還是非平穩信號得到的小 波頻譜與實際的物理頻譜,都十分接近。由于小波具有緊支撐的 性質,局部突變信息的作用能很好地反映出來,處理、捕捉突變 信號,靈敏度很高。 信號去噪是信號處理領域的經典問題之一。傳統的去噪方 法主要包括線性濾波方法和非線性濾波方法, 如中值濾波和 wiener 濾波等。傳統去噪方法的缺點在于使信號變換后的熵增 高、無法刻畫信號的非平穩特性并且無法得到信號的相關性。 小波去噪能有效克服上述缺點。復倒譜是一個函數的傅里葉變 換的對數的傅里葉反變換。對褶積信號的線性分離作用,在實際 信號處理中很有用處,例如可應用于通信、建筑聲學、地震分析、 地質勘探和語音處理等領域。尤其在語音處理方面,應用復倒譜 算法可制成同態預測聲碼器系統,用于高度保密的通信。
小波分析從理論上克服了傅立葉變換的缺點。由于小波系 數隨時間變化,所以,不論是平穩信號還是非平穩信號得到的小 波頻譜與實際的物理頻譜,都十分接近。由于小波具有緊支撐的 性質,局部突變信息的作用能很好地反映出來,處理、捕捉突變 信號,靈敏度很高。 信號去噪是信號處理領域的經典問題之一。傳統的去噪方 法主要包括線性濾波方法和非線性濾波方法, 如中值濾波和 wiener 濾波等。傳統去噪方法的缺點在于使信號變換后的熵增 高、無法刻畫信號的非平穩特性并且無法得到信號的相關性。 小波去噪能有效克服上述缺點。復倒譜是一個函數的傅里葉變 換的對數的傅里葉反變換。對褶積信號的線性分離作用,在實際 信號處理中很有用處,例如可應用于通信、建筑聲學、地震分析、 地質勘探和語音處理等領域。尤其在語音處理方面,應用復倒譜 算法可制成同態預測聲碼器系統,用于高度保密的通信。
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