语音清浊音分类及浊音谐波提取算法——三阶累积量基于正弦语音模型的应用

在低信噪比和非平稳噪声干扰下,语音信号的清浊音检测是语音信号处理中的一个重要研究问题。论文基于语音正弦模型,提出了一种清浊音分类和浊音谐波提取算法。该方法在分析了语音的三阶累积量谱后,用子谐波-谐波方法取得基音,并计算出谐波参数和高低频能量比值。它利用谱包络估计器得到谱包络及尖峰信号,结合最小均方估计准则下的迭代算法计算语音谐波的信噪比;通过对上面各计算结果的综合评价得出语音帧的浊音度,从而得到语音清浊音的分类和浊音谐波数。仿真结果表明,该算法在复杂噪声背景下,能有效进行语音分类,准确得到浊音度。同时该算法还具有实时性好、语音参数分析精度高的特点。     

基于可调Q-因子小波变换的语音增强算法

针对语音增强算法中传统的小波阈值法的局限性,提出一种基于可调Q-因子小波变换和清浊音分离的语音增强算法。首先用过零率和短时能量法判别清音和浊音;然后在可调Q-因子小波变换下,对清、浊音采用不同的阈值处理,在不同尺度上,分别结合系数能量和噪声方差得到的阈值作为清音和浊音的阈值确定准则;再利用改进的阈值函数分别处理清音和浊音的小波系数,估计出不含噪声的系数;最后进行小波逆变换,得到抑制了噪声的语音信号。对含有高斯白噪声和有色噪声的语音进行仿真实验,结果表明：与目前许多经典的去噪方法相比,该方法在去噪效果和提高语音可懂度方面均有一定的改善。     

Bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法

为了克服低信噪比输入下,语音增强造成清音弱分量损失,导致信号重构失真的问题,提出了一种新的语音增强方法。该方法采用小波包拟合语音感知模型的临界带,按子带能量对语音清浊音分离,然后对清音和浊音信号分别作8层和4层小波包分解,在阈值计算上采用Bark子带小波包自适应节点阈值算法,在Bark子带实时跟踪噪声水平,有效保护清音中高频弱分量,减少失真。通过与传统语音增强方法的仿真对比实验,证实该方法在低信噪比输入时,具有明显优势,输出信噪比高,语音失真度低。将该方法与谱减法相结合,进行语音二次增强,能进一步提高增强语音质量。     

基于高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测

在分析语音信号与噪声在高低频带的能量谱表现特征基础上,提出一种低信噪比条件下采用高低频带对数能量谱比贝叶斯决策的语音端点检测方法.首先根据样本计算语音信号和背景噪声在高低两个不同频带的对数能量谱比值,依据最大似然估计得到两类信号对数能量谱比的统计分布,并基于贝叶斯决策准则推导最佳判决阈值.信号输入时,逐帧计算高低频带对数能量谱比并与判决阈值进行比较来进行语音和背景噪声的分类判决,从而实现语音信号的端点检测.实验结果表明,与传统的双门限检测法和谱熵检测法相比,提出的方法在较低信噪比条件下能更加准确地检测语音端点,明显提高了端点检测的准确率和速度.     

基于改进的小波阈值函数语音增强方法

传统的小波阈值去噪方法会造成有用语音信号的损失, 信噪比改善情况不理想. 通过分析小波去噪原理, 提出了一种改进的小波阈值函数语音增强方法. 该方法结合小波软、硬阈值函数去噪的优点, 克服了硬阈值函数的不连续及软阈值函数存在偏差的缺点. 该方法首先对清浊音信号进行判断, 接着采用变化的阈值对清浊音信号的小波系数进行不同的阈值处理. 仿真实验结果表明, 改进的方法非常适用于强噪声背景下的语音增强, 无论在保留含噪语音信号中的清音信息, 还是在信噪比改善指标上均优于传统的软阈值法、谱减法和听觉感知小波变换法.     

一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法

低信噪比下,传统的小波去噪算法会造成语音信号中有用信息的损失,从而导致去噪性能的下降。针对这一问题,提出了一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法。采用谱减法去除部分噪声,再运用短时能量法判别清浊音,有效地降低了误判率;融入了小波包分解法以保护清音部分不被损失;根据各层的分解系数来动态地确定阈值,以避免过平滑真实信号;采用了一种新的阈值函数,有效弥补了软、硬阈值函数在去噪性能上的不足。仿真结果表明,该方法能较好地提高语音信号的重构质量。     

基于长短时能量均值的活动语音检测算法

为了有效抑制非平稳背景噪音对语音处理系统的严重干扰,提出了一种基于长短时能量均值的活动语音检测算法.该算法基于两个合理的假设,一个是基于语音隐含成分集的稀疏分解,不但能尽可能地保留含噪语音中的语音信息,还能在一定程度上消除非语音类噪音的干扰;另一个是对上述稀疏分解的语音进行重构,该重构信号中语音段的时域能量高于非语音段的时域能量.在上述两个假设的基础上,采用重构信号的时域能量作为音频特征,以当前帧为中心,并将与其相邻的特定数量帧的短时能量均值作为当前帧的得分值;以当前帧及其之前特定数量帧的长时能量均值作为判决阈值,进而提出了以当前帧的短时能量均值和长时能量均值大小作为判断条件的活动语音检测算法.实验结果显示,该算法能有效地区分低信噪比(平稳噪音和非平稳噪音)条件下的语音和非语音片段,并且其性能优于基于单Gaussian分布的似然比算法.     

基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法

为了解决低信噪比环境下传统的语音端点检测算法性能较差且不能自适应环境噪声,提出了一种基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法。将对数能量与改进的Mel能量进行融合,获得了一种新的时频参数（TF）,该参数能有效地区分语音段和噪声段。使用该参数在噪声段对阈值进行更新,采用门限检测法判定出语音端点。仿真实验表明,该算法具有较好的鲁棒性,且能够准确地检测出语音端点。当信噪比（SNR）为0 dB时,端点检测错误率仅为15%左右。     

基于多脉冲激励和卡尔曼滤波的语音增强算法

给出了一种基于卡尔曼滤波的语音增强算法,并对语音信号的清浊音加以区分.通过在浊音段提取多脉冲激励信号加入语音的状态方程,有效地重建语音的高频谐波.采用对数谱测度LSD(Log-spectral distortion)和语音感知质量评价PESQ(Perceptual evaluation of speech quality)评分对语音增强的效果进行评测.实验表明,算法提高了增强语音的质量,对白噪声和汽车噪声均有满意的效果.     

基于能量和浊音特性的语音端点检测

论文提出一种适用于实际噪声环境的语音端点检测算法,并将其用于语音识别系统中。首先通过跟踪平稳噪声能量,检测能量变化非平稳的信号;然后在这段信号中根据浊音特性搜索并跟踪谐波,确定浊音的位置;最后结合能量和浊音信息检测语音的精确起止点。实验证明,该算法能在多种环境噪声中保持稳定可靠的性能。