Luận Văn lọc nhiễu tín hiệu thoại dùng phương pháp emd

TÓM TẮT
Nhiễu nền là một trong những vấn đề gây khó khăn nhất trong hệ thống viễn thông và
các hệ thống thoại vì làm suy giảm chất lượng cũng như nội dung của tín hiệu thoại.
Do đó, cần có một phương pháp lọc nhiễu để cải thiện chất lượng của tín hiệu thoại
trong hệ thống. Mục đích của việc lọc nhiễu tín hiệu thoại là cải thiện cảm nhận của
người nghe hoặc nâng cao chất lượng của tín hiệu thoại dùng trong các hệ thống nhận
dạng và tổng hợp tiếng nói ứng dụng trong lĩnh vực robot, thiết bị tự động để có thể
giao tiếp với con người bằng tiếng nói Trong suốt hai mươi năm gần đây, việc
nghiên cứu và phát triển rộng rãi của hệ thống thông tin số đã mở ra xu hướng nghiên
cứu vềcác phương pháp lọc nhiễu tín hiệu thoại trong lĩnh vực xử lý tín hiệu. Với mục
đích đó, nội dung của luận văn này sẽ trình bày một số phương pháp lọc nhiễu tín hiệu
thoại dựa trên việc áp dụng một số thuật toán lấy ngưỡng trong miền EMD (Empirical
Mode Decomposition - Mô hình thực nghiệm phân rã).
Trong tự nhiên, tín hiệu thoại là phi tuyến(non-linear) và không dừng (non-stationary),
vì vậy mà hiệu quả của việc cải thiện chất lượng tín hiệu thoại phụ thuộc rất lớn vào
phương pháp phân tích.Mặc dù biến đổi Fourier và phân tích Wavelet đã có những
đóng góp rất lớn trong xử lý tín hiệu, nhưng các phương pháp này vẫn gặp phải một số
hạn chế với tín hiệu phi tuyến và không dừng.Gần đây, phương pháp EMD được
Huang [16], [17]đưa ra như một phương pháp phân tích mới mẽ và hiệu quả cho tín
hiệu phi tuyến và không dừng, mở ra một hướng mới trong nghiên cứu việc cải thiện
chất lượng thoại.Về cơ bản, EMD là một phương pháp phân tích dữliệu thích nghi cho
các dạng dữ liệu phức tạp để phân rã chúng thành các thành phần dao động có trung
bình không (zero mean), gọi là Hàm dao động nội tại IMF(Intrinsic mode
function).Những nghiên cứu gần đây phát hiện rằng chúng ta có thể xác định thành
công các thành phần nhiễu từ các IMF của tín hiệu bị can nhiễu. Chính vì lý do này mà
việc cải thiện tín hiệu thoại dựa trên phương pháp EMD ngày càng được chú ý hơn.
Lọc nhiễu tín hiệu thoại sử dụng phương pháp EMD được thực hiện dựa vào thuật toán
lấy ngưỡng.Đây là một thuật toán lọc nhiễu được sử dụng rộng rãi trong rất nhiều các
iii




phương pháp lọc nhiễu.Ý tưởng của thuật toán lấy ngưỡng là xác định một mức
ngưỡng cho từng đoạn rồi trừ vào thành phần tín hiệu được cho là nhiễu.Tuy nhiên,
việc xác định và loại trừ các thành phần nhiễu mà vẫn không làm suy giảm thành phần
thoại ban đầu là một vấn đề không hề dễ dàng. Do đó nhược điểm lớn nhất của loại
thuật toán này là làm suy giảm tín hiệu thoại gốc, đặc biệt là đối với tín hiệu có tỷ số
tín hiệu trên nhiễu (SNR) cao. Để hạn chế sự suy giảm này, người ta áp dụng thuật
toán lấy ngưỡng mềm để áp dụng cho từng khoảng tín hiệu.Các IMF của tín hiệu thoại
bị can nhiễu được lọc nhiễu bằng cách áp dụng giải thuật lấy ngưỡng mềm đối với
từng hệ số của mỗi IMF. Với giải thuật này thì hầu hết các thành phần nhiễu bị loại bỏ
thành công trong khi các thành phần thoại vẫn được bảo toàn.Tuy nhiên trở ngại lớn
nhất trong giải thuật lấy ngưỡng mềm này là làm sao để xác định chính xác mức
ngưỡng tương ứng trong từng IMF.Đó mà vấn đề mà luận văn này đang vấp phải.
Do hệ thống lý thuyết của phương pháp EMD cũng như thuật toán lọc nhiễu trong
miền EMD chưa hoàn chỉnh, vẫn đang trong quá trình nghiên cứu nên luận văn này
trình bày một số phương pháp lấy ngưỡng khác nhau trong miền EMD để xem xét hiệu
quả của từng phương pháp.

MỤC LỤC
Nội dung
Trang Phụ bìa . . i
Lời cảm ơn . ii
Tóm tắt . . iii
Mục lục . .v
Danh sách các từ viết tắt . . vii
Danh sách các bảng . viii
Danh sách các hình . x
Chương 1:TỔNG QUAN . 1
1.1Giới thiệu chung . . 1
1.2 Một số ứng dụng của việc lọc nhiễu tín hiệu thoại . . 2
1.3 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu . . 2
1.4 Các phương pháp lọc nhiễu tín hiệu thoại . . 3
1.4.1 Phân loại . . 3
1.4.2 Trừ phổ . 4
1.4.3 Lấy ngưỡng Wavelet . . 6
1.4.4 Lấy ngưỡng DCT . . 8
1.4.5 Hướng nghiên cứu của đề tài . . 9
1.5Mục tiêu nghiên cứu . 10
1.5.1 Mục tiêu tổng quát . .10
1.5.2 Mục tiêu cụ thể . 10
1.6 Tính mới và những đóng góp của đề tài . 10
1.7Đối tượng và phạm vi nghiên cứu . .10
1.8 Phương pháp nghiên cứu . .11
1.9 Phát biểu bài toán . 11
Chương 2 GIỚI THIỆU EMD . 13
2.1 Giới thiệu . 13
2.2 Khái niệm cơ bản của EMD . 13
2.2.1 Hàm chế độ nội tại IMF . .13
2.2.2 Quá trình chọn lọc .15
2.3 Năng lượng nhiễu của các IMF . .18
v




2.4 EMD cho tín hiệu thoại . 20
Chương 3 LỌC NHIỄU TRONG MIỀN EMD . .22
3.1 Giới thiệu . 22
3.2 Lấy ngưỡng EMD dựa trên đặc tính trong khoảng giữa của hai điểm về không . .24
3.2.1 Lấy ngưỡng EMD - IT . 24
3.2.2 Lấy ngưỡng EMD - SIT . .28
3.2.3 Lấy ngưỡng EMD - IIT . 32
3.2.4 EMD - CIIT . .34
3.3 Lấy ngưỡng EMD - SST . .36
3.4 Lấy ngưỡng mềm kết hợp DCT - EMD . .40
3.4.1 Lấy ngưỡng mềm DCT ở tầng thứ nhất . 42
3.4.2 Lấy ngưỡng mềm EMD ở tầng thứ hai . .42
Chương 4 THỰC HIỆN MÔ PHỎNG . .45
4.1 Các thông số mô phỏng . 45
4.1.1 Khung tín hiệu . .45
4.1.2 Phương sai nhiễu của các IMF . .46
4.1.3 Vector lấy ngưỡng . .46
4.2 Kết quả mô phỏng . .47
4.2.1 Các phương pháp lấy ngưỡng trên từng khoảng về không. .47
4.2.2 Phương pháp lấy ngưỡng EMD - SST . .51
4.2.3 Phương pháp lấy ngưỡng kết hợp DCT - EMD . 52
4.3 Khảo sát các thông số ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu . .53
4.3.1 Ảnh hưởng của vector lấy ngưỡng . .54
4.3.2. Ảnh hưởng của thông số M1, M2 . .57
4.3.3. Ảnh hưởng của hệ số lặp k . 59
4.3.4. Ảnh hưởng của cách chuyển đổi ngẫu nhiên vị trí các mẫu của IMF đầu tiên trong phương
pháp lặp . .61
Chương 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN . .63
5.1 Kết luận . .63
5.2 Hướng phát triển . .65
TÀI LIỆU THAM KHẢO . .67
vi






Chương 1
TỔNG QUAN
1.1 Giới thiệu chung
Trong nhiều hệ thống, đa phần tín hiệu thoại đều bị tác động rất lớn từ các nguồn can
nhiễu. Những nguồn can nhiễu này làm suy giảm chất lượng cũng như nội dung của
tín hiệu thoại gốc, do đó làm suy giảm thậm chí là mất đi khả năng thực thi các ứng
dụng của chúng trong hệ thống. Các nguồn can nhiễu này có thể là nhiễu băng rộng
với hình thức nhiễu trắng hoặc nhiễu màu, hoặc các tín hiệu như tiếng vo ve, tiếng ồn
trong môi trường đông người, tiếng động cơ, tiếng mưa hay một dạng của nhiễu
fading. Một tín hiệu thoại có thể bị tác độngđồng thời một hoặc nhiều nguồn can nhiễu
khác nhau. Trong đó, dạng nhiễu phổ biến nhất và khó loại trừ nhất là nhiễu trắng.Đó
là lý do mà trong luận văn này chúng tôi tập trung vào loại nhiễu này.
Như đã nói, sự ảnh hưởng của nhiễu nền lên tín hiệu thoại làm suy giảm chất lượng
cũng như tính khả thi của hệ thống thoại.Do vậy mà việc lọc nhiễu được đặt ra là cần
thiết để cải thiện chất lượng tín hiệu thoại. Việc cải thiện chất lượng thoại phải giúp
nâng cao chất lượng thính giác và bảo toàn nội dung của tín hiệu thoại mà thiết bị hay
người nghe có thể hiểu được trong môi trường nhiễu, chủ yếu thông qua các giải thuật
lọc nhiễu. Các loại giải thuật như vậy có thể được ứng dụng cho các hệ thống thông tin
di động, hệ thống nhận dạng và tổng hợp tiếng nói ứng dụng trong lĩnh vực robot, thiết
bị tự động để có thể giao tiếp với con người bằng tiếng nói
Đặc trưng của một hệ thống được đánh giá qua hai tiêu chí là chất lượng và tính hiểu
được (nội dung) của thông tin.Chất lượng của tín hiệu thoại sau khi cải thiện liên quan
tới độ trong của tín hiệu, mức độ dư nhiễu của tín hiệu Hầu hết các phương pháp cải
thiện chất lượng thoại đều nâng cao được chất lượng của tín hiệu tuy nhiên lại làm
giảm đi tính hiểu được của nó, nghĩa là mức độ hay số từ mà người nghe nhận ra được
khi nghe.Thậm chí chỉ bằng cách lắng nghe kỹ hơn người nghe có thể nhận được nhiều

thông tin từ tín hiệu bị can nhiễu hơn là tín hiệu được cải thiện. Chính vì vậy, chúng ta
cần tìm ra thuật toán đảm bảo đầy đủ hai đặc trưng này để nâng cao chất lượng của hệ
thống thông tin thoại.
1.2 Một số ứng dụng của việc lọc nhiễu tín hiệu thoại
Trong kỹ thuật thông tin ngày nay, có nhiều lĩnh vực mà cải thiện chất lượng thoại
được sử dụng để nâng cao chất lượng của hệ thống
Hệ thống nhận và tổng hợp tiếng nói: hệ thống làm giảm ảnh hưởng của nhiễu
nền cũng như các nguồn can nhiễu. Hệ thống áp dụng trong việc giao tiếp giữa
người và máy, hệ thống lái xe tự động . Đây là lĩnh vực sẽ phát triển mạnh mẽ
và phổ biến trong tương lai, khi đó, giữa người và máy móc, robot sẽ giao tiếp
trực tiếp bằng tiếng nói.
Viễn thông: việc cải thiện chất lượng thoại tập trung vào việc loại bỏ các thành
phần nhiễu nền trong hệ thống. Ngoài ra, hệ thống viễn thông còn có một vấn
đề khác nằm ở nhiễu kênh. Bằng cách cải thiện chất lượng thoại trước khi đưa
nó vào kênh truyền, hệ thống có thể giảm được ảnh hưởng của nhiễu kênh.
Các hệ thống trợ thính số: Người nghe thường khó hiểu được thông tin thoại
trong môi trường nhiễu lớn như ngoài đường, trong nhà máy, trên tàu thuyền
Do đó, hệ thống này là phần rất quan trọng để nâng cao sự cảm nhận thông tin
thoại trong môi trường nhiễu cho người nghe.
1.3 Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Như đã nói ở trên, yêu cầu xây dựng một phương pháp lọc nhiễu mạnh mẽ, thích hợp
cho tín hiệu phi tuyến và không dừng như tín hiệu thoại đang ngày càng trở nên cấp
thiết.Cho đến nay, có rất nhiều phương pháp được dùng để cải thiện chất lượng tín
hiệu như các phương pháp lấy ngưỡng trong miền Fourier, Wavelet, và biến đổi cosine
rời rạc -DCT (Discrete Cosine Transform).Mặc dù các phương pháp này đã có những
đóng góp rất lớn trong xử lý tín hiệu, nhưng chúng vẫn gặp phải một số hạn chế với tín
hiệu phi tuyến và không dừng như tín hiệu thoại.Gần đây, phương pháp lọc nhiễu dựa
trên thuật toán lấy ngưỡng trong miền EMD được đánh giá như là một phương pháp

phân tích mới và mạnh mẽ cho tín hiệu phi tuyến và không dừng, mở ra một hướng
mới trong nghiên cứu lĩnh vực cải thiện chất lượng thoại.
Về cơ bản, EMD có ưu điểm là thích nghi hoàn toàn với dữ liệu để phân tích chúng
thành các thành phần dao động có trung bình không (zero mean), gọi là Hàm dao động
nội tại (IMF - Intrinsic mode function).Những nghiên cứu gần đây phát hiện rằng
chúng ta có thể xác định thành công các thành phần nhiễu từ các IMF của tín hiễu bị
can nhiễu với phương pháp EMD. Cụ thể với trường hợp nhiễu trắng, các thành phần
nhiễu thường chỉ tập trung ở 3 IMF đầu tiên.Chính vì lý do này mà việc lọc nhiễu dựa
trên phương pháp lấy ngưỡng trong miền EMD ngày càng được nghiên cứu rộng rãi
hơn.