实际环境中,语音总会受到外界环境噪声的干扰,这些噪声包括从周围环境、传输媒质中引入的噪声、电器设备的噪声以及其他说话人干扰等等。环境噪声会影响语音质量,严重的情况下语音将完全淹没到噪声中,无法分辨。语音质量的下降会使许多语音处理系统性能急剧恶化。因此采用语音增强技术进行预处理,将有效的改善系统性能。 研究表明,语音信号是一个复杂的非线性过程,这使得基于线性系统理论发展起来的传统语音处理技术性能难以进一步提高。近年来发展起来并逐步完善的非线性科学为语音处理技术的发展带来了新的生机。将分形理论用于改善语音处理技术也越来越受到重视。本文就是利用语音的分形特性及其在语音增强中的应用进行了分析研究。 文中首先简要介绍了人体的发音器官、发音机理、汉语语音信号的基本特性以及现有语音处理技术中的基本方法和存在缺陷。 其次,在分析了小波变换对语音信号的时频表示上的优势后,针对不同的噪声类型对小波变换在语音去噪增强中的应用进行了研究。实验结果表明,小波变换能够有效的在各种噪声类型和信噪比条件下去除噪声。 最后,在分析了语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时其传递特性不同的特征表现及其特点之后,本文给出了一种新的基于分形维数的语音信号增强方法。该方法根据带噪语音信号及子波重构之后的分形维数不同对语音信号的小波变换系数作不同的阈值处理,既抑制了噪声,又减少了语音段的信息的损失,提高了信噪比。本文基于Matlab进行了仿真实验,对纯净语音信号分别先加宽带噪声和脉冲噪声,在进行增强处理,实验结果表明,该算法是一种有效的语音增强方法。