ELMD联合粒子群优化小波阈值的语音去噪研究

来源 :长江大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：pzcx910

【摘要】

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语音信号是-种非稳态的随机信号,而传统的时频分析法缺乏对这类信号进行最稀疏表示的能力,为此提出了-种完备的局部均值分解（ Ensemble Local Mean Dec omposition,ELMD）联合

【作者】

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郑尊凯文畅谢凯贺建彪

【机构】

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长江大学电子信息学院,长江大学计算机科学学院,中南大学信息科学与工程学院

【出处】

：

长江大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2018年1期

【关键词】

：

语音信号模态混叠高斯白噪声完备的局部均值分解粒子群优化算法小波阈值

【基金项目】

：

]国家自然科学基金项目（61272147）,湖北省教育厅项目（B2015446）,长江大学青年基金项目（2016cqn10）.

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语音信号是-种非稳态的随机信号,而传统的时频分析法缺乏对这类信号进行最稀疏表示的能力,为此提出了-种完备的局部均值分解（ Ensemble Local Mean Dec omposition,ELMD）联合粒子群优化小波阈值语音消噪分析法在对原始信号LMD （局部均值分解,Local Mean Decomposition）分解基础上加入高斯白噪声辅助分析的自适应分析法,以减轻分解后的产生模态混叠现象;对于分解后的分量中残留的噪声使用粒子群优化算法获得最优小波阈值滤除.对实际采集语音信号进行 Matla

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