[發明專利]一種基于離散小波變換的環境背景噪聲降噪方法

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• 申請號: 202110771007.3
• 申請日: 2021-07-08
• 公開（公告）號: CN113689874A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 劉煒杰;張吳霜;張行;羅情;范燕燕
• 申請（專利權）人: 江蘇中氣環境科技有限公司
• 主分類號: G10L21/0216
• 分類號: G10L21/0216;G10L25/27
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于離散小波變換的環境背景噪聲降噪方法，運用離散小波變換對聲音信號進行處理，這種方法源于傅立葉分析，小波（wavelet），即小區域的波，僅僅在非常有限的一段區間有非零值，而不是像正弦波和余弦波那樣無始無終。小波可以沿時間軸前后平移，也可按比例伸展和壓縮以獲取低頻和高頻小波，構造好的小波函數可以用于濾波或壓縮信號，從而可以分離出已含噪聲信號中的有用信號和噪聲信號。

技術領域

本發明涉及一種背景噪聲降噪方法，具體涉及一種基于離散小波變換的環境背景噪聲降噪方法。

背景技術

隨著工業生產、交通運輸、城市建筑的發展，以及人口密度的增加，家庭設施（音響、空調、電視機等）的增多，環境噪聲日益嚴重，它已成為污染人類社會環境的一大公害。當噪聲很大的時候，會干擾休息和睡眠、影響工作效率，損傷聽覺、視覺器官，甚至對人體造成不可逆的生理影響。為了解決噪聲問題，通常涉及到聲學處理，需要利用聲學特性去除聲學信號中的噪聲。聲學信號是一個一維的時域信號，通常的處理方法是利用傅立葉變化等數學方法把信號分解成二維的時頻信號來處理。然而，非噪聲和噪聲，比如人與人之間的對話和環境背景噪聲在時頻空間是重合的，因此并沒有非常好的方法將兩者區分開來，更無法進一步降低環境噪聲。

發明內容

發明目的：本發明的目的是為了解決現有技術中的不足，提供一種基于離散小波變換的環境背景噪聲降噪方法，運用離散小波變換對聲音信號進行處理，這種方法源于傅立葉分析，小波（wavelet），即小區域的波，僅僅在非常有限的一段區間有非零值，而不是像正弦波和余弦波那樣無始無終。小波可以沿時間軸前后平移，也可按比例伸展和壓縮以獲取低頻和高頻小波，構造好的小波函數可以用于濾波或壓縮信號，從而可以分離出已含噪聲信號中的有用信號和噪聲信號。

一種基于離散小波變換的環境背景噪聲降噪方法，包括以下步驟：

1）采集原始多通道信號；

2）離散小波變換去噪：利用離散小波變換進行降噪，利用統計特性，給出離散小波變換的輸出；

3）逆離散小波變換重構有用信號：利用逆離散小波變換對處理過的信號進行重構，其中，逆離散小波變換是將 DWT 輸出結合起來提取有用信號的過程；得到的信號即為有用信號；

4)有用信號和噪聲信號分離：根據原始信號和有用信號，利用軟件對原始信號和有用信號進行相減處理，所得信號即為噪聲信號，達到分離有用信號和噪聲信號的目的；

5）逆噪聲信號聲音輸出，利用逆噪聲信號實現降噪效果；利用算法基于噪聲信號相位相差180度的反向信號與原信號進行疊加抵消，從而達到降噪效果。

進一步的，所述步驟1）通過麥克風陣列采集所述原始多通道信號，利用盲源分離、獨立分量分析進行提取。

進一步的，收集到的原始多通道信號，利用軟件，可以得到語音數據矩陣D，中心化處理后得到新矩陣D center；再對新矩陣D center進行白化處理，得到白化矩陣V；然后將矩陣D center和矩陣V相乘得到白化后的數據矩陣Z，對數據矩陣Z做FastICA算法處理，即首先隨機生成一個隨機矩陣W，對W做去相關處理，根據得到的W new和白化變換矩陣V相乘再和混合語音數據矩陣D相乘就可以得到重構混合源信號的估計S r，進而得到估算的n個單源信號。

進一步的，所述步驟2）中利用離散小波變換進行降噪具體為：利用濾波器系統，選擇合適的正交小波基和分解層數j，對含噪信號進行小波變換分解到j層；對分解得到的小波系數進行閾值處理，使用處理方法為軟閾值法。軟閾值法將較小的小波系數置零，而對較大的小波系數向零收縮。

有益效果：本發明一種基于離散小波變換的環境背景噪聲降噪方法，運用離散小波變換對聲音信號進行處理，這種方法源于傅立葉分析，小波（wavelet），即小區域的波，僅僅在非常有限的一段區間有非零值，而不是像正弦波和余弦波那樣無始無終。小波可以沿時間軸前后平移，也可按比例伸展和壓縮以獲取低頻和高頻小波，構造好的小波函數可以用于濾波或壓縮信號，從而可以分離出已含噪聲信號中的有用信號和噪聲信號。