基于PC的多路语音采集系统的设计与实现

当前语音信号的采集主要集中在单路语音信号的输入和处理上,且单路语音采集会带来诸如噪声大、抗干扰能力差等问题.为了解决采集方式单一和采集信号质量不能满足使用需求等问题,提出了一种基于PC的多路语音实时采集系统,介绍了系统的基本组成,详细分析了硬件电路的基本工作原理,并给出了软件部分的关键代码.同时,为了提高信号质量,系统采用了模拟滤波与在线数字滤波两种方法对语音数据进行处理,故系统具有采集速度快、多路同时采集与存储、数据准确、实时显示等优点,为多路语音信号的采集和处理提供了一个低廉而有效的解决方案.     

通用可编程多制式收发信数字仿真平台中语音抗干扰研究

本文主要讨论了通用机上纯软件实现的通用可编程多制式收发信数字仿真平台中语音抗干扰问题，针对高斯调幅噪声环境，利用语音信号的短时参数判定语音的无声和有声期，提供噪声参考信号，采用基于自适应滤波的噪声对消方法对单通道带噪语音进行处理，实验结果表明语音增强效果令人满意。     

基于解相关变步长的改进型语音增强算法

复杂环境中噪声干扰严重影响语音信号的质量,无法正确传达语义,因此语音增强处理十分必要。传统语音增强技术存在适应性差、输入信号高度相关时收敛速度慢等问题。综合变步长最小均方(VSSLMS)算法与解相关的优点,提出了一种改进的语音增强算法,优化自适应滤波算法中步长的大小和权矢量的更新方向,提高语音降噪收敛速度。同时算法引入了连续块处理理论归一化权矢量,以提高其在嵌入式系统实现上的稳定性。仿真测试表明该算法收敛速度快、跟踪性能强,能有效去除强噪语音信号中的噪声,提高语音的清晰度与可懂度。     

嵌入式语音识别在混响环境中的信号增强方法*

针对在混响环境中使用嵌入式平台的语音识别系统,提出了一种高效实时的在混响环境下带干扰噪声的语音信号增强方案。该方法以阵列麦克风为前端语音拾取设备,对每个麦克风之间采样得到的语音信号进行多径分集接收处理,通过分析语音信号之间的相位关系,多波束形成,对相干信号延时处理并加权合并提高信噪比以实现对采集得到的语音信号的增强处理;通过调整权值矩阵滤除非语音频段信号和噪声,进而进一步降低可能引入的噪声污染。此外,该方案的算法强度较小,便于在嵌入式平台上使用。     

随机共振在强噪声环境中语音增强应用

传统的语音增强方法是在保持语音可懂度和清晰度的前提下,尽可能地从带噪语音中提取需要的纯净语音,而在强噪声环境中,语音信号表现为弱信号,去噪变得困难.基于Hodgkin-Huxley神经元阈上非周期随机共振原理,提出一种自适应调节,添加最佳噪声来进行语音随机共振,从而实现语音增强.Matlab实验结果表明,在强噪声环境中实现对语音信号增强,信噪比提高明显,且效果优于传统算法.方法具有一定鲁棒性,提供了在强噪声环境中增强语音信号的新思路.     

基于语音端点检测和子空间方法的语音增强算法

利用子空间方法来实现语音的增强,在语音失真和残留噪声之间进行折中处理:既最小化语音失真,同时又使残留噪声保持在一个预先设定的值.传统的子空间法在平稳噪声环境下是有效的,但在非平稳环境下效果却不是很明显,因此利用语音端点检测(VAD)对噪声的协方差进行及时地更新.实验表明,采用基于VAD的子空间方法实现语音增强可以达到很好的效果.     

一种基于HHT的语音增强算法研究与仿真

语音增强是语音识别、语音编码等语音分析系统中一个重要的环节,直接影响到语音信号的处理过程。回顾了语音增强算法的发展历程,提出一种基于希尔伯特黄（HHT）算法的语音增强算法。使用HHT对含噪语音进行EMD变换,得到各阶IMF分量和残差,对高频的IMF分量采用小波去噪的软阈值方法进行处理,把经过阈值处理的高频IMF和低频IMF相加,得到增强的语音信号。针对三种典型噪声（白噪声、babble噪声和volvo噪声）的降噪问题,应用HHT算法取得了良好的结果。     

基于FPGA的双通道语音增强系统设计与实现

在数字助听器和小型语音设备的实际应用中,非平稳噪声干扰与自适应方法的收敛过程会造成语音性能下降。为了实际解决该问题,设计了一种新型的实时语音增强系统。该系统基于双通道一阶差分麦克风阵列,同时采用结构分时复用和高效汉宁窗分帧等方法,提高了性能并节约了硬件成本。该语音增强系统可获得3.5db左右的信噪比增益,同时克服了单通道增强系统和自适应方法的局限,并用Verilog语言在FPGA上设计实现该系统。从而在硬件层次上提高了小型语音设备的抗噪性能,为数字助听器或相关ASIC芯片的研制奠定了基础。     

自适应滤波语音增强算法改进及其DSP实现

为提高强噪声环境下语音信号的信噪比,增强语音通信的质量,以DSP为平台,构建一个基于自适应滤波技术的单通道语音增强系统。该系统以TMS320F2812为核心,结合其多通道缓冲串口(McBSP)与扩展音频接口芯片TLV320AIC23实现了语音信号的高速采集及输出;同时,利用箕舌线函数更新自适应滤波步长因子并引入解相关运算进行语音降噪处理,有效改善了传统算法适应性差,收敛速度慢,稳态误差大等问题。实验结果表明该算法降噪性能好,能明显提高语音清晰度,且系统稳定性强。     

基于波束形成与多参考源噪声对消的语音增强算法

通过传声器阵列采用波束形成技术采集语音信号,同时使用参考传声器获得背景噪声信号,本文提出一种基于波束形成和自适应多参考噪声对消的语音增强算法。该算法不依赖任何信号模型且无需对噪声信号的统计特性进行先验假设,可以适应背景噪声的突然改变,同时具有良好的实时性和鲁棒性。可广泛应用于复杂噪声环境下目标语音识别,仿真结果表明了该算法的有效性。