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语音增强技术综述

语音通信是人类交流的核心手段之一，而语音信号的传输却面临着复杂的环境噪声干扰问题。为了提升语音质量，研究者们提出了多种语音增强方法。这些方法基于对语音信号特性的深入分析，结合噪声的特性和人耳的感知特性，从而提出有效的去噪策略。本文将从理论与实践两个层面，对现有语音增强技术进行综述。

一、小波变换在语音增强中的应用

小波变换近年来成为语音信号处理的重要工具。它通过多尺度、多分辨率的分析，将复杂的非平稳语音信号分解为多个频带，便于后续处理。与传统的短时傅里叶变换相比，小波变换能够更好地适应人耳的听觉特性，是研究语音信号时频分析的理想选择。

在语音增强中，小波分解是核心步骤之一。通过将语音信号的能量集中到少数小波系数上，可以有效抑制噪声的影响。研究者们通常采用正交小波包进行分解，将频域转换为 Bark 刻度，便于利用人耳的频率感知特性。例如，一些文献将0~4000 Hz的频带分成52个临界带，对应18个 Bark 刻度，显著提升了语音增强的效果。

然而，小波分解也面临一些挑战。分解级数过多会导致信号局部特性丢失，甚至降低信噪比；分解级数过少则难以有效抑制噪声。此外，小波分解过程中线性相位问题也限制了其应用范围。为此，研究者们提出了双正交小波包分解方法，能够保证中间过程的相位不发生失真，同时降低时延，进一步扩大小波技术的应用范围。

二、模极大值去噪法

模极大值去噪法基于语音信号和噪声信号在不同尺度上的特性。语音信号的模极大值随尺度增大而增大或保持不变，而噪声的模极大值则随尺度减小。利用这一特性，研究者们可以去除噪声的模极大值，保留语音信号，进而恢复清晰语音。

具体操作包括：

尽管该方法具有理论基础，但在实际应用中存在计算精度和效果不满意的问题。为此，有研究者结合小波变换频响特性和插值法，提出了一些改进方案，但效果仍有限。

三、混合去噪法

纯粹的小波去噪方法在低信噪比或有色噪声环境下效果有限。为此，研究者们将小波方法与其他技术相结合，提出了一些混合去噪算法。例如：

这些混合方法在一定程度上解决了传统方法的局限性，但也增加了计算复杂度和时延。

四、源代码与运行结果

本研究的源代码采用MATLAB平台开发，主要包括以下步骤：

代码中采用的主要算法包括：

• 谱减法：在频域中减少噪声能量。
• 相关性去噪法：利用相邻尺度小波系数的相关性进行去噪。
• 小波阈值去噪法：基于非线性小波变换设定适当阈值。

运行结果如图所示，实验表明所提出的语音增强方法能够显著降低噪声，提高语音清晰度。尽管时延和计算复杂度较高，但在清音保留和音乐噪声抑制方面表现优异。

五、结论与展望

语音增强技术作为语音信号处理的核心问题之一，仍然存在许多挑战。小波变换、模极大值去噪、相关性去噪等方法在理论上具有优势，但在实际应用中仍需进一步优化。未来研究可能会更多地结合深度学习技术，探索基于神经网络的语音增强方法，以实现更高效、更低时延的去噪效果。

如需获取完整源代码或进一步了解具体实现，可联系作者邮箱：1564658423@qq.com。

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