[发明专利]基于噪声估计的去噪方法和装置

权利要求书

1.一种基于噪声估计的去噪方法，其特征在于，该方法包括：

噪声样本更新步骤，检测待处理信号的语音起始点，更新所述语音起始点前的M帧信号为噪声样本的噪声信号，该语音起始点后的信号称为带噪语音信号；

去噪处理步骤，根据所述噪声样本对待处理的L帧带噪语音信号进行去噪处理；

判断步骤，判断后续待处理的N帧信号的幅度是否都小于预设门限，若小于，则转执行所述噪声样本更新步骤，否则转执行所述去噪处理步骤。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述去噪处理步骤中针对每帧待处理的带噪语音信号的处理包括：

信噪比计算子步骤，计算所述待处理的带噪语音信号的信噪比；

去噪处理选择子步骤，判断该信噪比是否大于预设第一阈值，若是，则对该帧带噪语音信号执行时域阈值去噪处理，否则执行小波去噪处理步骤；

小波去噪处理子步骤，根据所述噪声样本对该帧待处理的带噪语音信号执行小波去噪处理。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述小波去噪处理包括以下步骤：

小波分解子步骤，对所述噪声样本的噪声信号和待处理的带噪语音信号进行小波分解；

信噪比计算子步骤，计算各小波尺度的信噪比；

去噪算法选择子步骤，判断各小波尺度的信噪比是否大于预设第二阈值，若大于则选择自动增益算法，否则选择μ律阈值算法；

去噪及重构子步骤，根据选择的去噪算法对各尺度信号进行去噪处理并进行小波重构。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述自动增益算法的自动增益系数是根据带噪语音信号帧的频带能量和信噪比确定的。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述自动增益算法的小波系数的自动增益系数根据以下公式确定：

Gain(m,i)=Ratio(m,i)Ratio(m,i)+1]]>

Ratio(m,i)=0.03×eSNRs(m,i)·|Ex(m,i)|]]>

其中，Gain(m，i)表示第m帧信号第i尺度的小波系数的自动增益系数，E_s(m，i)表示第m帧信号第i尺度的频带能量，SNRs(m，i)表示第m帧信号第i尺度信号信噪比。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述噪声样本更新步骤中采用双门限方法检测待处理信号的语音起始点，所述判断步骤中的预设门限为所述双门限中的较小门限。