基于EEMD和共振峰的自适应语音去噪

摘要

针对传统的语音去噪方法可能滤除高频信息并且信噪比有进一步提升的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和共振峰的自适应语音去噪方法.语音信号通过EEMD分解成频率由高到低排列的本征模态函数(IMF)和余项,通过计算每个IMF分量和语音信号的第一共振峰对应频率值的距离,判断IMF的高低频部分,对高频信号进行小波阈值去噪后与低频信号相加得到重构信号;由于EEMD分解中添加的多组高斯白噪声在处理过程中不能完全中和,对重构后的语音信号的静音区产生较大影响,最后利用端点检测技术对静音区的残留噪声进行抑制.通过Matlab仿真结果表明,采用该去噪方法可以有效提高输出信噪比,并取得了良好的去噪效果.