文档介绍：分类号:TP391 单位代码:10110
学号:s20100512

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翟
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蓓硕士研究生翟蓓蓓
中指导教师孙运强
北
大学科专业通信与信息系统
学

2013 年 5 月 25 日
图书分类号 TP391 密级非密
UDC 654/659

硕士学位论文

基于低信噪比环境下音频净化技术的研究

翟蓓蓓

指导教师(姓名、职称) 孙运强教授
申请学位级别工学硕士
专业名称通信与信息系统
论文提交日期 2013 年 5 月 20 日
论文答辩日期 2013 年 5 月 25 日
学位授予日期年月日
论文评阅人李铁鹰姚爱琴
答辩委员会主席桂志国

2013 年 5 月 25 日
原创性声明

本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独
立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含
其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡
献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人
承担。
论文作者签名: 日期:

关于学位论文使用权的说明

本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括:
①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可
以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学
位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位
论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密
后遵守此规定)。

签名: 日期:

导师签名: 日期:
中北大学学位论文
基于低信噪比环境下音频净化技术的研究
摘要
声音是人类进行信息交流最快捷、最有效以及最重要的方式。随着音频净化技术的
快速发展,传统的处理方法在低信噪比环境下已经不能实现预想的净化效果,当噪声严
重影响系统的性能时,如何有效的提高净化效果成为现阶段最需要解决的问题。本论文
研究的目的是,从含有噪声的声音信号中尽可能提取纯净的声音信号,抑制背景噪声,
使原始声音变得清晰可懂。基于低信噪比环境下音频净化技术主要针对监听领域展开研
究(目标是执法机构抓捕犯罪分子),同时该技术涉及的应用范围很广,例如助听器、
电子耳蜗、盲人语音通信、人机交互系统和移动语音通信等多方面,具有很高的研究价
值。在此背景下,本论文的主要工作如下:
(1)本论文研究了基于短时平均过零率的端点检测方法。采用该方法快速的分离
声音信号和噪声信号,准确的判断声音信号和噪声信号的起始点,完成了音频净化系统
的预处理过程;
(2)本论文研究了基于小波变换的特征参数提取方法。采用该方法有机地
表示声音信号的静态特征和动态特征, 能够很好的模拟人耳的听觉特征,小波变
换能够很好的处理信号的改变过程,完成了声音信号特征参数的有效提取;
(3)本论文提出了基于量子听觉神经网络的音频净化方法。该方法实现了训练过
程中声音信号的模式匹配,利用量子神经网络的非线性映射和自学习能力来优化减参数,
从而完成声音信号的净化过程。经过大量实验表明,该方法在主观和客观的听觉性能指
标上都有明显的改进。
关键词:音频净化,低信噪比,端点检测,特征参数提取,量子听觉神经网络
中北大学学位论文
The Audio Purification Technology Research Based on Low SNR
Abstract
The human voice is the quickest, most effective and most important way to exchange
information. With the rapid development of audio purification technology, The traditional
approach has been unable to achieve the desired effect in low SNR environment, When the
noise seriously affect the performance of the system, so, how to improve