基于量子傅里叶变换的去噪：增强语音清晰度的酉滤波
声音
2025-09-08 v1 新兴技术
音频与语音处理
摘要
本文引入了一种受量子启发的去噪框架，将量子傅里叶变换（QFT）集成到经典音频增强流程中。与基于传统快速傅里叶变换（FFT）的方法不同，QFT 提供了一种具有全局相位相干性和能量守恒的酉变换，从而能够更好地判别语音与噪声。所提出的方法用 QFT 算子替换了 Wiener 和谱减滤波器中的 FFT，并确保了超参数设置的一致性以进行公平比较。在多种信噪比（SNR）条件下，对纯净语音、合成音调及含噪混合信号进行的实验表明，SNR 获得了具有统计学意义的提升，改善最高达 15 dB，且减少了伪影的产生。结果证实，基于 QFT 的去噪在低 SNR 和非平稳噪声场景下具有良好的鲁棒性，且无额外计算开销，凸显了其作为通向量子增强语音处理可扩展途径的潜力。
引用
@article{arxiv.2509.04851,
title = {Quantum Fourier Transform Based Denoising: Unitary Filtering for Enhanced Speech Clarity},
author = {Rajeshwar Tripathi and Sahil Tomar and Sandeep Kumar and Monika Aggarwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04851},
year = {2025}
}
备注
8 pages