一、Boll的改进谱减法基本理论1979年，S.F.Boll提出一种改进的谱减法。主要的改进点如下。 （1）在谱减法中使用信号的频谱幅值或功率谱 改进的谱减公式为噪声段的平均谱值为当y=1时，算法相当于用谱幅值做谱减法；当y=2时，算法相当于用功率谱做谱减法。式中，a为过减因子；β为增益补偿因子。 （2）计算平均谱值 在相邻帧之间计算平均值：利用Yi（k）取代Xi（k），可以得到较小的谱估算方差。
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corr
转载
2023-09-17 09:20:00
156阅读
在语音去噪中最常用的方法是谱减法，其基本思想是通过静音段（噪声段）估计语音中的噪声成分，然后将含噪声语音减去估计的噪声就得到了纯净的语音。思考1,：谱减法适用于整个语音中都有稳定的噪声成分。思考2：静音段如何控制是否需要端点检测，还是手动调节？思考3：估计的噪声如何描述（每一帧中的平均能量）。思考4：如何减去噪声？带着这些思考我们开始对谱减法原理上的探索。语音的事件序列为x(n)，加窗分帧处理后可
噪声的干扰不仅会降低语音通信的质量,而且也会使得那些基于特征参数提取的语音处理系统(如:低速率语音编码、语音识别等)性能下降,而在语音处理系统中采用抑制噪声的语音增强技术就是解决上述问题的有效途径。谱减法的基本思路是：假设在加性噪声与短时平稳的语音信号相互独立的条件下，从带噪语音的功率谱中减去噪声功率谱，得到较为纯净的语音频谱，从而估计出原始语音。设为纯净的原始语音信号，为噪声信号，为带噪语音信号
一，小波去噪原理：
信号产生的小波系数含有信号的重要信息，
将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数 ，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。
小波阀值去噪的基本问题包括三个方面：小波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。
(1) 小波基的选择：通常我们
转载
2023-08-04 17:30:54
290阅读
谱减法一、引言二、简单谱减法 2.1 谱减法使用场景 2.2 简单谱减法基本思想 2.3 简单谱减法数学模型 2.4 简单谱减法结果展示三、经典语音增强方法-过减法 3.1 简单谱减法的缺点 3.2 改进后的谱减法-->过减法 3.2 过减法数学公式 3.3 过减法降噪结果展示四、参考文献 一、引言 谱减法作为语音降噪处理算法中的经典算法，因其运行和处理快，而被广泛应用。
谱减法语音降噪基本原理谱减算法为最早的语音降噪算法之一，它的提出，基于一个简单的原理：假设语音中的噪声只有加性噪声，只要将带噪语音谱减去噪声谱，就可以得到纯净语音幅度。这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。得到纯净信号的幅度谱后，可以结合带噪语音相位（近似带替纯净语音相位），从而得到近似的纯净语音，可以这么做的原因是因为语音信号相位不会对语音可懂度造成影响。 按上述所示，如果我们设y(n)
当使用谱减法时，如果带噪语音的幅度谱与估计出来的噪声谱相减出现负值时，说明对噪声的估计出现了过估计问题。对这种现象最简单的处理就是将负值重调为0。以保证非负的幅度谱。但是，这种对负值的非线性处理，会导致信号帧频谱的随机位置上出现小的、独立的峰值。转换到时域后，这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化的多频音，这种现象在清音段会更加明显。这种由于半波整流引起的“噪声”被称为“音乐噪声”。
clc;clear;close all;winsize=256;%窗长n=
原创
2022-06-10 00:35:08
287阅读
1评论
一、维纳滤波的基本原理 基本维纳滤波就是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤（或滤波）方法。它基于平稳随机过程模型，且假设退化模型为线性空间不变系统的。实际上这种线性滤波问题，可以看成是一种估计问题或一种线性估计问题。基本的维纳滤波是根据全部过去的和当前的观察数据来估计信号的当前值，它的解是以均方误差最小条件下所得到的系统的传递函数H（z）或单位样本响应h（n）的形式给出的，因此更常称这种系统为
谱减法降噪1： ref the 语音增强-理论与实践语音增强-理论与实践----笔记-谱减法关于谱减法降噪，在噪声为加性噪声的前提下，区分出带噪语音帧与噪声帧，通过带噪语音帧的幅度谱或者功率谱减去估计出来的噪声谱，使用原带噪语音的相位结合减去噪声谱后的估计语音谱，恢复出估计语音即增加后的语音。如下公式中带噪语音=y(n)----Y(w)估计噪声= d(n)-----D(w)期望语音=x(n)---
基础版存在的问题在谱减法去噪基础版中: 我们通过对前几帧的估计得到了噪声的功率谱，在带噪信号与估计噪声进行谱减出现负值时，我们没有进行处理，这是应当改进的地方。对这种现象最简单的处理就是将负值设为0，以保证非负的功率谱。但是对负值的这种处理，会导致信号帧频谱的随机位置上出现小的，独立的峰值。这些峰值听起来就像帧与帧之间频率随机变化的多频音，这种情况在清音段尤其明显，这种由于半波整流引起的“噪声”
主动降噪它的原理是所有的声音都由一定的频谱组成，如果可以找到一种声音，其频谱与所要消除的噪声完全一样，只是相位刚好相反就可以将这噪声完全抵消掉。主动降噪耳机主动降噪耳机选用高性能Φ13声学驱动单元，以及领先的多层高分子水晶符合材料膜片，能充分地表现出更浑厚的重低音，更明亮宽广的高音效果，并大大降低了声学失真，实现高保真的音效。主动降噪主动降噪是一种降噪技术，是应用在耳机降噪的方法之一。而主动降噪功
图像降噪算法——Variance Stabilizing Transform / Generalization Anscombe Transform算法图像降噪算法——Variance Stabilizing Transform / Generalization Anscombe Transform算法1. 基本原理2. matlab代码3. 补充 图像降噪算法——Variance Stabil
图像滤波算法： 图像平滑：对图像进行去燥，或者模糊图像 从信号频谱的角度来看，信号变化较缓慢的部分在频域表现为低频。信号变化较迅速的部分在频域表现为高频。 模板卷积：模板可以是一幅图像，也可以是一个滤波器 模板的基本操作是：模板中心与输入图像的任意像素对齐，然后模板里的数值与对应的像素相乘，然后依次相加，得到值为所对应的输出图像的像素值。实现像素值的重新计算和更新。 高斯滤波：利用高斯核的二维卷积
蓝牙耳机上的降噪，根据原理可以分为以下几种。1、被动降噪。这个是指入耳式耳塞，由于耳塞是通过一个硅胶套塞入人耳的耳道的。所以有较好的隔离外界声音的作用。而且这个降噪是全频的，就是对从20赫兹到20K赫兹的声音都有效，而且，这个被动降噪是无损音质的。所以一般的HiFi耳塞都是入耳式的就是因为这个原因。2、通话降噪。通话降噪，是指蓝牙耳机用于通话时，为了让通话的对方可以听的清楚而设计的。
转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/谱减法模型实际听觉环境中，肯定是含有噪声的，那掺杂有噪声的声音信号中原声音信号和噪声信号是怎样体现的呢？一种普遍被使用的方法是：採集到的声音信号永远都是原信号与噪声信号的叠加，即模型是信号的直接叠加，这就要满足
转载
2016-03-30 16:38:00
302阅读
2评论
一直没有接触过视频图像处理，一来这个问题太南了，二来也确实没有想过要接触这方面的东西，借着这个机会看一下传说中的视频图像处理，和单帧图像处理又什么区别，他是如何利用多帧信息更好处理图像，又是如何解决帧间(时间序列)一致性这样一个问题。 文章目录Supervised Raw Video Denoising with a Benchmark Dataset on Dynamic ScenesUnpro
目 录1. 小波消噪原理2. 小波阈值消噪步骤3. 参数选择（1）小波基的选择（2）分解尺度的选择（3） 阈值的选择（4）阈值函数的选择4. 语音消噪中的实例运用5. 小波消噪matlab代码分析（1） 函数介绍（2） 参数选择（3）SNR择优（重点！）（4） 择优消噪（5） 代码实现1. 小波消噪原理 小波变换是一种信号的时间——尺度（时间
