27、语音增强：基于多元经验模态分解和改进阈值的方法

语音增强：基于多元经验模态分解和改进阈值的方法

一、语音增强问题概述

在现实场景中，语音信号常常会混入各种噪声，这严重干扰了后续的信号处理，如语音识别、说话人识别或验证系统等，在非实验室环境下，这些系统很容易因噪声而失效。噪声的类型多种多样，包括加性高斯白噪声、电源网络产生的纯音、机器振动产生的噪声以及非白噪声等。为了解决语音信号中的噪声问题，研究人员提出了多种方法。

二、相关技术基础

1. 经验模态分解（EMD）
   • 原理 ：EMD是一种用于多尺度分解和时频分析的方法，能够分析非线性和非平稳数据。其核心是将任何时间序列数据集分解为有限且数量通常较少的本征模态函数（IMF）。每个IMF需满足两个基本条件：一是整个数据集中过零点的数量和极值点的数量必须相同或最多相差一个；二是在任意点，由局部最大值定义的包络和由局部最小值定义的包络的平均值为零。
   • 算法步骤 ：
     • 确定信号$x(t)$的局部最大值和最小值。
     • 通过插值方法连接这些局部最大值和最小值，分别生成上、下信号包络。
     • 计算上、下信号包络的平均值，得到局部均值$m_1(t)$。
     • 从数据中减去局部均值：$h_1(t)=x(t)-m_1(t)$。
     • 如果$h_1(t)$满足停止准则，则将其定义为一个IMF，否则令$x(t)=h_1(t)$，并从第一步开始重复该过程。