1.一种基于最值限定的人工耳蜗语音信号净化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1首先对通过人工耳蜗外机麦克风采集的带有噪声的语音信号进行适应变换，得到初始降噪后的语音信号；

S2对进行过步骤S1降噪预处理后的语音信号进行基于最值限定的信号分量处理；

S3将含噪声程度低的信号分量与含噪声程度高的信号分量采用不同的消噪方法进行消噪处理；

S4对分别通过随机重组消噪和通过基于信号分量阈值不同的消噪方式进行消噪处理后的信号分量进行组合，重新构建完整的语音信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于最值限定的人工耳蜗语音信号净化方法，其特征在于，所述步骤S1包括：将由人工耳蜗的麦克风在噪音环境下采集到的带噪声的语音信号记为y(t)，t表示时间；用x(t)表示带噪声语音信号中的纯净语音信号，b(t)表示带噪声语音信号中的噪声信号；则可用下列表达式来表示y(t)、x(t)、b(t)三者之间的关系：y(t)＝x(t)+μb(t)，μ是系数，μ＝logy(t)x(t)；

对带噪声语音信号进行适应变换，则y(t)的适应变换为 ε表示适应变换因子；则x(t)的适应变换为 μb(t)的适应变换为设立x(t)和μb(t)相互独立，所以经过适应变换后的 和 也是相互独立的，且假定噪声服从零均值高斯分布；

则通过上述适应变换可得到：

则得到

通过模的近似预算得到：

根据无语音信号逼近有语音信号的噪声信号，得到：

由此得到纯净语音信号的估计值为：

对估计的纯净语音信号进行回归适应变换即得到降噪后的语音信号为f(t)，具体运算方式如下所示：

3.根据权利要求2所述的一种基于最值限定的人工耳蜗语音信号净化方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21将语音信号f(t)作为待分量信号，求出每个周期为T的信号的有效值，得到待分量信号的有效信号h0(t)，h0(t)的具体计算公式如下所示：[]表示取整数，D为语音信号f(t)的步长；

判断f0(t)＝f(t)‑h0(t)是否满足下列条件：条件①：在一个闭合信号波形周期T内f0(t)＝f0(T‑t)；

条件②：在整段f0(t)信号中，|NUM[最值点]‑NUM[f0(t)＝0]|≤1，NUM[最值点]表示信号f0(t)中最值点的数量，NUM[f0(t)＝0]表示信号f0(t)中过零点值的数量；

若满足则将f0(t)＝f1(t)，作为第一个信号分量，否则将f0(t)作为新的待分量信号，重复上述步骤，得到新的f0(t)，并对其进行上述步骤的条件判断；直到满足条件①和条件②，将此时的f0(t)记作第一个信号分量的阈值θ1，并且得到第一个信号分量f1(t)；

通过第一个信号分量的处理得到语音信号f(t)的剩余信号l1(t)，则l1(t)＝f(t)‑f1(t)；

S22将剩余信号l1(t)作为待分量信号，进行本发明所述的S21步骤的处理，得到满足条件①和条件②的f0(t)，将此时的f0(t)记作θ2，进而得到第二个信号分量f2(t)；如此反复进行，直到剩余信号lM(t)小于终止阈值 则信号分量结束；

将进行了M次信号分解后的信号分量记为{f1(t)，f2(t)，f3(t)，…，fM(t)}，任意一个信号分量可以用fm(t)进行表示，m＝{1，2，3，...，M}，用lm(t)表示进行第m次信号分量后的剩余信号；

将进行M次信号分量的阈值记为{θ1，θ2，θ3，…，θM}，任意一个信号分量的阈值用θm进行表示；

S23计算任意一个信号分量的自体关联系数的函数表达式为：为参数， 表示fm(t)的均值，

表示 的均值；

设置阈值 作为衡量分量信号的含噪声程度，当Mm(t)小于阈值 将fm(t)视为含噪声程度低的信号分量，任意一个含噪声程度低的信号分量记为fi(t)；当Mm(t)大于或者等于阈值 将fm(t)视为含噪声程度高的信号分量，任意一个含噪声程度高的信号分量记为fj(t)；i∈[1，k]，j∈[k+1，m]，且k∈m。

4.根据权利要求3所述的一种基于最值限定的人工耳蜗语音信号净化方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31对含噪声程度低的信号分量fi(t)采用本发明所创建的随机重组的方式进行消噪处理：

2 3 N

对信号分量fi(t)的特征元素的序列进行随机重组得到{fi(t)，fi (t)，...，fi}，N表示n第N次随机重组；任意一个随机重组后的信号分量用fi(t)表示，n＝{2，3，...，N}；

对进行随机重组处理后的信号分量fi(t)进行消噪处理，得到消噪后的信号分量fi(t)′；具体的消噪处理方式如下所示：n n n

MAX{fi (t)}表示fi(t)进行N次的随机重组fi(t)中的最大值，MIN{fi(t)}表示fi(t)进n行N次的随机重组fi (t)中的最小值；通过噪声能量特性可知N越大，fi(t)′越小，噪声能量越小；

重复上述步骤依次对f1(t)～fk(t)进行随机重组处理，进一步得到消噪处理后的f1(t)～fk(t)，记为f1(t)′～fk(t)′；

S32分别对含噪声程度高的不同信号分量fi(t)进行本发明创建的基于信号分量阈值不同的消噪方法进行消噪处理：根据信号分量阈值的不同对信号分量进行消噪处理，其消噪函数如下所示：θi∈θm，表示第j信号分量的阈值，γ为可变的参数值，且γ∈[0，1]，β为消噪函数的常*数；θi的值不同，fi(t)采用不同的消噪函数进行消噪处理，得到消噪后的信号分量fi(t)。

5.根据权利要求4所述的一种基于最值限定的人工耳蜗语音信号净化方法，其特征在于，所述步骤S4包括：对进行消噪处理后的信号分量进行组合，重新构建完整的语音信号，得到 表示重新构建后的语音信号；

重新构建完整语音信号的具体公式如下所示：