本發(fā)明涉及圖像信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種多分辨率音頻信號處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨時信息技術(shù)的不斷發(fā)展，拍攝技術(shù)、攝影技術(shù)可以非常細致的捕捉到事物的細節(jié)，圖像視頻的內(nèi)容種類會日益爆炸式的增長，其頻譜信息也會隨著擴展，人們對圖像視頻的傳輸質(zhì)量和服務(wù)要求越來越高。線性非自適應(yīng)信息分層提取技術(shù)，如小波技術(shù)和樹型濾波器組已逐漸不能滿足人們對信息細節(jié)信息提取的要求。并且，在圖片視頻目標檢測中，特征細節(jié)信息對分類的準確度具有重要的影響。因此，我們需要一種分層更多，提取信息更有效且對信息損壞更小的信息分析提取方法。

在普遍技術(shù)中，信號的全局有效信息可以從一些帶寬較大的分量的中提取,如圖片視頻中人物背景的大體輪廓，醫(yī)學圖片中的器官形狀，局部細節(jié)信息可以將帶寬較大的分量信號繼續(xù)分解成窄帶信號進行提取，這一過程直接影響著信號的質(zhì)量，如圖片視頻的清晰度，并且這一過程也是信號去噪很關(guān)鍵的步驟。

這種從全局層次到細節(jié)層次，層層迭代的信息提取技術(shù)廣泛應(yīng)用工程領(lǐng)域中，如可伸縮的圖像編碼，圖像的邊緣提取等，并且分層多分辨率信號分析技術(shù)提供了一種金字塔框架式的信號分析模式，為信號處理分析技術(shù)提供了一個強有力的工具。

現(xiàn)有技術(shù)中最常用的分層多分辨率信號分析技術(shù)是小波分析和樹型結(jié)構(gòu)的濾波器組。以音頻信號分離為例：信號分解過程中，分解的第一層和第二層占據(jù)信號的絕大部分能量，但是每一層次中，子信號的帶寬比較寬，背景音依舊會混雜在分解的信號中，這是因為小波分析和樹型濾波器組是線性且非自適應(yīng)的，而信號的能量又主要落在一個較窄的頻帶中。因此，需要對信號進行多層分解，但小波分析和樹型濾波器組是非理想的且分解的層次和能量存在一定的折中關(guān)系，即：分解的層數(shù)越多，子帶信號的帶寬越窄，但能量損失也會增多。并且，在小波分析和樹型結(jié)構(gòu)的濾波器組的設(shè)計中，計算操作是線性的和小波核的預(yù)先設(shè)定性導(dǎo)致無法對于一些非線性自適應(yīng)的信號進行有效的處理分析。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明提供一種多分辨率音頻信號處理方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)對圖像信號處理過程中存在的分層多，對信息損壞大的問題。

本發(fā)明通過以下技術(shù)手段解決上述問題：

一方面，本發(fā)明提供一種多分辨率音頻信號處理方法，包括：

對子信號進行離散傅里葉變換，得到第一級DFT序列；

在所述第一級DFT序列中插入零點，得到插入零點后的第一級序列；

對所述插入零點后的第一級序列進行離散傅里葉反變換得到離散傅里葉反變換后的第一級序列；

對所述離散傅立葉反變換后的第一級序列進行分解，得到多個第二級的本征模特函數(shù)；

對每個第二級的本征模特函數(shù)進行離散傅立葉變換，得到第二級的本征模特函數(shù)的DFT序列；

對每個第二級的本征模特函數(shù)的DFT序列移除所述第二級的本征模特函數(shù)在零點插入處的系數(shù)，得到變短的第二級本征模特函數(shù)的DFT序列；

對每一個變短的第二級本征模特函數(shù)的DFT序列進行離散傅立葉反變換，得到最終的第二級的本征模特函數(shù)。

進一步的，所述插入零點后的第一級序列中元素個數(shù)是共軛對稱的。

進一步的，所述對子信號進行離散傅里葉變換之前還包括：將原始信號分解為多個子信號。

另一方面，本發(fā)明提供一種多分辨率音頻信號處理裝置，包括：

第一變換模塊，用于對分解后的子信號進行離散傅立葉變換；

插入模塊，用于對離散傅立葉變換后的子信號插入零點；

第一反變換模塊，用于對插入零點的子信號進行離散傅立葉反變換；

第一分解模塊，用于對離散傅立葉反變換的子信號進行第二級分解；

第二變換模塊，用于對第二級分解后的子信號進行離散傅立葉變換；

移除模塊，用于移除離散傅立葉變換后的第二級子信號在零點插入處的系數(shù)，得到變短的第二級子信號；

第二反變換模塊，用于對變短的第二級子信號進行離散傅立葉反變換。

進一步的，所述插入模塊，對離散傅立葉變換后的子信號插入零點后的序列中，插入零點后的序列中元素個數(shù)是共軛對稱的。

進一步的，所述多分辨率音頻信號處理裝置，還包括：

第二分解模塊，用于將上級信號進行分解。

相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法及裝置具有如下有益效果：

1、可針對非線性進行自適應(yīng)的信號處理分析，應(yīng)用范圍更廣。

2、無需事先設(shè)定小波核，不存在小波的最優(yōu)基搜索問題，對于非穩(wěn)態(tài)信號具有穩(wěn)定的分析效果。

3、對于同等級的小波達到的效果，本方法分解次數(shù)少，能量損失少。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步描述。

圖1是本發(fā)明實施例一提供的多分辨率音頻信號處理方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例一提供的多分辨率音頻信號處理方法的處理流程圖；

圖3是本發(fā)明實施例一采用的混合鳥聲和流水聲的輸入音頻信號分布圖；

圖4是通過本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法對圖3中的輸入音頻信號進行一次分解處理后的時域分析圖；

圖5是通過本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法對圖3中的輸入音頻信號進行一次分解處理后的各個頻帶能量分布圖；

圖6是通過本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法對圖3中的輸入音頻信號進行二次分解處理后的時域分析圖；

圖7是通過本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法對圖3中的輸入音頻信號進行二次分解處理后的各個頻帶能量分布圖；

圖8是通過現(xiàn)有小波分析對圖3中的輸入音頻信號處理后的時域分析圖；

圖9是通過現(xiàn)有小波分析對圖3中的輸入音頻信號處理后的各頻帶能量分布圖；

圖10是本發(fā)明實施例二提供的一種多分辨率音頻信號處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

實施例一

以下將結(jié)合附圖1和附圖2對本發(fā)明進行詳細說明，本實施例提供一種多分辨率音頻信號處理方法，如圖1和圖2所示，該方法包括：

101、將原始信號分解為多個子信號。

102、對子信號本征模特函數(shù)進行離散傅立葉變換(Discrete Fourier Transform，縮寫為DFT)，得到第一級的DFT序列

其中，本征模特函數(shù)，全稱為Intrinsic Mode Function，簡稱IMF，中n是上級IMF在頻率域的系數(shù)索引，ζ是第ζ個上級IMF，是用來進行再分解的IMF。中n是上級IMF在頻率域的系數(shù)索引，ζ是第ζ個上級IMF。

103、在DFT序列中插入零點得到插入零點后的第一級序列

其中，插入零點后的元素個數(shù)是共軛對稱的，與插入的零點個數(shù)及零點插入的位置無關(guān)。中k’是第二級插入零點后的IMF在頻率域的系數(shù)索引，IS指inserted sequence，是插入零點后的DFT序列。

104、對插入零點后的序列進行離散傅立葉反變換(縮寫為IDFT)，得到離散傅立葉反變換后的第一級序列

其中，中IS指inserted sequence，是插入零點后的DFT序列，n’是離散傅立葉反變換后離散信號的信號長度

105、對離散傅立葉反變換后的第一級序列進行分解，得到第二級的本征模特函數(shù)其中，m₁＝0,1，2…M_1-1。M₁為第二級分解的總個數(shù)

本實施例進行的分解指經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(Empirical Mode Decomposition，簡稱EMD)，該方法是依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時間尺度特征來進行信號分解，無須預(yù)先設(shè)定任何基函數(shù)。這一點與建立在先驗性的諧波基函數(shù)和小波基函數(shù)上的傅里葉分解與小波分解方法具有本質(zhì)性的差別。正是由于這樣的特點，EMD方法在理論上可以應(yīng)用于任何類型的信號的分解，因而在處理非平穩(wěn)及非線性數(shù)據(jù)上，具有非常明顯的優(yōu)勢，適合于分析非線性、非平穩(wěn)信號序列，具有很高的信噪比。所以，EMD方法一經(jīng)提出就在不同的工程領(lǐng)域得到了迅速有效的應(yīng)用，例如用在海洋、大氣、天體觀測資料與地震記錄分析、機械故障診斷、密頻動力系統(tǒng)的阻尼識別以及大型土木工程結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識別方面。該方法的關(guān)鍵是經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓苁箯?fù)雜信號分解為有限個本征模函數(shù)(Intrinsic Mode Function，簡稱IMF)，所分解出來的各IMF分量包含了原信號的不同時間尺度的局部特征信號。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法能使非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理，然后進行希爾伯特變換獲得時頻譜圖，得到有物理意義的頻率。與短時傅立葉變換、小波分解等方法相比，這種方法是直觀的、直接的、后驗的和自適應(yīng)的，因為基函數(shù)是由數(shù)據(jù)本身所分解得到。由于分解是基于信號序列時間尺度的局部特性，因此具有自適應(yīng)性。

其中，中的m1是再分解后的下級IMF的總個數(shù)，n’是下級IMF(沒有去掉零點)的信號長度。

106、對每一個第二級的本征模特函數(shù)進行離散傅立葉變換DFT，得到其DFT序列第二級本征模特函數(shù)其中，m₁＝0,1，2…M_1-1。M₁為第二級分解的總個數(shù)

其中，中m1是再分解后的下級IMF的總個數(shù)，k’是下級插入零點后的IMF在頻率域的系數(shù)索引。

107、對每一個第二級的本征模特函數(shù)的DFT序列，移除在零點插入處的系數(shù)，得到變短的第二級本征模特函數(shù)的DFT序列。

其中，中m1是再分解后的下級IMF的總個數(shù)，k是移除零點后的IMF在頻率域的系數(shù)索引。

108、對每一個變短的DFT序列進行IDFT，得到最終的第二級的本征模特函數(shù)

其中，中m1是再分解后的下級IMF的總個數(shù)，n是傅立葉反變換后的IMF在頻率域的系數(shù)索引。

需要說明的是，本實施例僅對原始信號進行了一次處理，根據(jù)對信號處理精細度的要求，可多次對采用上述方案對原始信號進行處理。

以圖3中混合鳥聲和流水聲的輸入音頻信號為例，若把背景流水聲視為噪聲的話，該信號的噪聲是非常明顯的。

圖4和圖5分別是通過本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法對圖3中的輸入音頻信號進行一次分解處理后的時域分析圖和各個頻帶能量分布圖。

圖6和圖7分別是通過本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法對圖3中的輸入音頻信號進行二次分解處理后的時域分析圖和各個頻帶能量分布圖。

圖8和圖9分別是通過小波分析處理后的時域分析圖和各頻帶能量分布圖。

很明顯，通過本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法對輸入音頻信號進行一次或多次處理后噪聲明顯下降，能量損失較小。而經(jīng)過現(xiàn)有小波分析處理后的去噪效果很差，能量損失很嚴重。

本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法提出一種新的非線性自適應(yīng)的信號處理算法，在保證檢驗?zāi)Ｊ椒纸馑惴ㄊ諗康那疤嵯?，結(jié)合離散傅里葉變換，由于經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǖ目傻^濾性，使得分解出的分量與其下一層分量并無直接相關(guān)性，使得信號提取時，大部分頻譜能量處于不同的頻帶，當達到與小波分析相同的帶寬時，所需要的分解層數(shù)變少，從而使得能量的損失降到最低。

相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的多分辨率音頻信號處理方法具有如下有益效果：

1、可針對非線性進行自適應(yīng)的信號處理分析，應(yīng)用范圍更廣。

2、無需事先設(shè)定小波核，不存在小波的最優(yōu)基搜索問題，對于非穩(wěn)態(tài)信號具有穩(wěn)定的分析效果。

3、對于同等級的小波達到的效果，本方法分解次數(shù)少，能量損失少。

實施例二

在實施例一提供的多分辨率音頻信號處理方法的基礎(chǔ)上，本發(fā)明實施例二提供一種多分辨率音頻信號處理裝置，如圖10所示：該多分辨率音頻信號處理裝置包括：

第一變換模塊10，用于對分解后的子信號進行離散傅立葉變換；

插入模塊11，用于對離散傅立葉變換后的子信號插入零點；

第一反變換模塊12，用于對插入零點的子信號進行離散傅立葉反變換；

第一分解模塊13，用于對離散傅立葉反變換的子信號進行第二級分解；

第二變換模塊14，用于對第二級分解后的子信號進行離散傅立葉變換；

移除模塊15，用于移除離散傅立葉變換后的第二級子信號在零點插入處的系數(shù)，得到變短的第二級子信號。

第二反變換模塊16，用于對變短的第二級子信號進行離散傅立葉反變換。

其中，所述插入模塊11，對離散傅立葉變換后的子信號插入零點后的序列中，插入零點后的序列個數(shù)是共軛對稱的。

進一步的，所述多分辨率音頻信號處理裝置，還包括：

第二分解模塊17，用于將上級信號進行分解。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機存儲記憶體(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也視為本發(fā)明的保護范圍。