一种神经网络和小波变换结合的人文噪声去除方法和系统

本申请涉及了一种神经网络和小波变换结合的人文噪声去除方法和系统，本方法通过对基于格拉姆角和场变换在不破坏时间序列的时序性关系的情况下，把一维的目标音频大地电磁时序信号转换为二维的目标二维时序图，增加二维的空间信息，让噪声的形态更加突出，有利于去噪模型捕获到这些人文噪声；然后基于去噪模型采用二维小波变换和二维神经网络相结合，将输入的目标二维时序图分解成不同频率的小波稀疏子带特征，在去噪模型中以小波稀疏系数的形式让二维神经网络能够剖析不同频段的人文噪声的频谱信息，使去噪模型能够挖掘到人文噪声的稀疏性特征，提高去噪模型在强人文干扰下的高精度去噪精度。