对比前后结果 34
3.5.1 波形图与频谱图改进前后比较 34
3.5.2 信噪比比较 35
3.5.3 可懂度比较 36
3.6 本章小结 36
第4章 基于普减法的语音去噪算法 38
4.1 人耳的感知特性和Bark尺度谱减法包分解 38
4.1.1 人耳的感知特性 38
4.1.2 Bark域频率描述 38
4.1.3 Bark尺度谱减法包分解 39
4.2 谱减法阈值去噪法 39
4.2.1 软、硬阈值函数 40
4.2.2 新阈值函数 41
4.2.3 谱减法函数的选取 42
4.3 谱减法阈值的设定 42
4.4 谱减法的基本原理 43
4.5 谱减法建立的假设 45
4.6 “音乐噪声”的产生 46
4.7 语音端点检测技术 46
4.8 基音检测的后处理 49
4.9 基于谱减法的语音增强算法流程 49
4.10 仿真实验的结果 50
4.11 模型的缺点及进一步改进思想 52
第5章 基于Matlab的算法仿真 53
5.1 Matlab语言的特点 54
5.2 算法的实现与仿真 55
5.2.1 算法实现的流程 55
5.2.2 算法的实现步骤 55
5.2.3 算法的仿真 56
5.3仿真结果及分析 56
结论 61
参考文献 62
致谢 63
第1章 绪论
1.1 引言
随着通信技术的发展，语音通信已经成为人们日常生活、工作中不可缺少的一部分。语音通信仍是现阶段的主流，占据通信行业主导地位。然而在语音通信过程中，不可避免地会受到来自周围环境噪声、传输媒介引入的噪声、通信设备内部的噪声、乃至其他讲话者的干扰。这些干扰将使接收者接收到的语音是被噪声污染是语音。如：安装在汽车、飞机或舰船上的电话，街道、机场的公用电话，常受到很强的背景噪声的干扰，严重影响通话质量。为此，语音去噪的目的就是从被噪声污染的语音信号中，提取尽可能纯净的原始语音，改善其质量，使听者不觉得疲劳，并
