作者：陈建明; 杨龙小波阈值去噪语音增强算法
摘要：总体平均经验模态分解EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF（Intrinsic Mode Function）分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD和结合小波阈值去噪思想,提出改进的EEMD方法。首先对原始信号进行EEMD分解,得到一系列IMF分量;其次对筛选后的每个IMF计算噪声强度;然后采用小波启发式阈值估计噪声并计算阈值;最后以软阈值的方式滤除每个IMF中噪声并重构信号还原出增强的语音。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明：该算法对带噪语音有很好的滤波效果,与其他同类算法相比提高信噪比2~4 d B。
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