硬阈值函数在语音降噪中的应用及优缺点
在公式中,w_{j,k}代表小波变换后的小波系数,'{/hat{w}}_{j,k}'代表量化后的小波系数,λ是阈值。当小波系数小于阈值时,直接将小波系数设为0。硬阈值函数能够尽可能地保留原始语音的尖峰特性,但在阈值处连续性较差,可能会导致去噪后的信号出现振荡现象。
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在公式中,w_{j,k}代表小波变换后的小波系数,'{/hat{w}}_{j,k}'代表量化后的小波系数,λ是阈值。当小波系数小于阈值时,直接将小波系数设为0。硬阈值函数能够尽可能地保留原始语音的尖峰特性,但在阈值处连续性较差,可能会导致去噪后的信号出现振荡现象。
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