[发明专利]一种基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪方法及系统

权利要求书

1.一种基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪方法，其特征在于，包括：

获取含噪声音信号；

采用鲁棒性主成分分析方法对所述含噪声音信号进行分离，得到分离后的含噪声音信号；

对所述分离后的含噪声音信号利用小波阈值去噪算法进行滤波，得到滤波后的含噪声音信号；

对所述滤波后的含噪声音信号进行低通滤波，得到降噪后的声音信号。

2.根据权利要求1所述的基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪方法，其特征在于，所述对所述分离后的含噪声音信号利用小波阈值去噪算法进行滤波，得到滤波后的含噪声音信号，具体包括：

对所述分离后的含噪声音信号进行小波分解，得到不同层数的高频小波系数和最后一层低频小波系数；

根据高频小波系数设定阈值和阈值函数对不同层数的所述高频小波系数进行阈值滤波，得到滤波后的不同层数的高频小波系数；

将所述滤波后的不同层数的高频小波系数和所述最后一层低频小波系数进行重构，得到滤波后的含噪声音信号。

3.根据权利要求2所述的基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪方法，其特征在于，所述根据高频小波系数设定阈值和阈值函数对不同层数的所述高频小波系数进行阈值滤波，得到滤波后的不同层数的高频小波系数，具体包括：

判断每层所述高频小波系数的绝对值是否大于所述高频小波系数设定阈值；若是，则对所述高频小波系数进行置零处理；若否，则对利用所述阈值函数对每层所述高频小波系数进行处理，得到滤波后的不同层数的高频小波系数。

4.根据权利要求2所述的基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪方法，其特征在于，所述阈值函数的表达式为：

y(x,λ)＝(1-μ₁)·x+μ₁·sign(x)·(|x|-λ·μ₂)

其中，y(x,λ)为高频小波系数经阈值滤波后的值，x为高频小波系数，λ为阈值，μ₁＝exp[-(|x|-λ)²]，μ₁为加权因子，sign(x)为符号函数，μ₂为调节因子。

5.根据权利要求2所述的基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪方法，其特征在于，所述高频小波系数设定阈值包括第一层高频小波系数设定阈值和其他层高频小波系数设定阈值；

第一层高频小波系数设定阈值的表达式为：

其中，λ₁为第一层高频小波系数设定阈值，me为第j层高频小波系数的中值，N₁为第一层高频小波系数长度；

其他层高频小波系数设定阈值的表达式为：

其中，λ_j为第j层高频小波系数的阈值，j为高频小波系数的层数。

6.一种基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取含噪声音信号；

分离模块，用于采用鲁棒性主成分分析方法对所述含噪声音信号进行分离，得到分离后的含噪声音信号；

小波阈值去噪模块，用于对所述分离后的含噪声音信号利用小波阈值去噪算法进行滤波，得到滤波后的含噪声音信号；

低通滤波模块，用于对所述滤波后的含噪声音信号进行低通滤波，得到降噪后的声音信号。

7.根据权利要求6所述的基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪系统，其特征在于，所述小波阈值去噪模块，具体包括：

小波分解单元，用于对所述分离后的含噪声音信号进行小波分解，得到不同层数的高频小波系数和最后一层低频小波系数；

阈值滤波单元，用于根据高频小波系数设定阈值和阈值函数对不同层数的所述高频小波系数进行阈值滤波，得到滤波后的不同层数的高频小波系数；

重构单元，用于将所述滤波后的不同层数的高频小波系数和所述最后一层低频小波系数进行重构，得到滤波后的含噪声音信号。