调制转移函数（MTF）在通信系统中的应用

本文介绍了用调制转移函数(MTF)预测通信系统中语言清晰度的原理和实验装置。由于在不同带宽和不同信噪比组成的42种通信条件下得到的STI值与主观的清晰度得分的百分数存在极密切的相关关系,所以MTF方法是预测通信系统中语言清晰度的一条新途径。     

汉语普通话调制转移函数的实验研究

本文介绍三部分内容:1.测量的汉语普通话MTF特性;2.利用汉语可懂度的实验结果,根据实验室内不同信噪比条件下的数据得出汉语普通话音节清晰度和STI的关系曲线,比较了汉语STI值和RASTI值的相关性;3.在海淀影剧院直接用B&K公司RASTI测量仪器进行测量,观察厅堂内RASTI值的合理性     

良好的建声条件是保证高语言可懂度的最主要因素

语言可懂度对专业扩声工程来说是一个重要的特性指标,特别是对公共广播系统工程,语言可懂度特性指标更是系统等级界定的重要依据。决定语言可懂度的因素有很多,那什么是影响语言可懂度的主要因素呢？是建声条件、环境噪声还是系统频响或失真？作者对同一个扩声系统在多个场所、不同的条件下的语言可懂度进行测量,通过实验的方法来研究和探讨什么是影响扩声系统工程语言可懂度的主要因素,并得出结论。     

建声条件是决定语言可懂度优劣的主要因素

语言可懂度对专业扩声工程来说是一个重要的特性指标,特别是对公共广播系统工程,语言可懂度特性指标更是系统等级界定的重要依据.决定语言可懂度的因素有很多,那什么是影响语言可懂度的主要因素呢？是建声条件、环境噪声还是系统频响或失真？对同一个扩声系统在多个场所、不同的条件下的语言可懂度进行测量,通过实验的方法来研究和探讨什么是影响扩声系统工程语言可懂度的主要因素,并得出结论.     

Objective Rating Methods of Speech Intelligibility——The Interpretation on the IEC 60268-16(4.0版 ,2011.6) Standard

语言清晰度(或可懂度)是音质评价的重要指标.但语言清晰度客观评价定义复杂,修正系数众多,测量结果也容易产生误差,因此一直没有得到有效推广.结合最新发布的IEC 60268 - 16(4.0版,2011.6)规范,介绍其推荐的语言清晰度客观评价方法即语言传输指数STI以及其他几种常见的客观评价方法,并对他们的适用条件加以说明.     

高校公共食堂声环境调查

对北京10所高校的12个公共食堂就餐高峰期的声环境进行了现场调查,比较高校公共食堂之间背景噪声声级及混响时间等声学参数,并在实验室可控条件下模拟高校食堂的声环境,对不同信噪比时汉语普通话单音节清晰度和语言传输指数STIPA进行测量分析.调查结果表明高校公共食堂的声环境普遍较差,混响时间较长,清晰度较低.针对校内公共食堂的现状,提出对高校食堂的声环境质量的改进建议.     

语言可懂度(二)——JBL专业技术评论

３．２响度和信噪比由音响系统产生的声压级必须使听众能舒适地聆听。如声压级太低,对一些人群,特别是老年人或遭受轻微听觉损伤者即使在安静条件下,在聆听中也会失听某些词条或引起曲解。而对听众优先适用的声压级也许会令人惊奇的,在一般地面对面交谈时常约需６５ｄＢＡ,在安静环境条件下的会议和类似集会常要求有７０～７５ｄＢＡ的声压级。在噪声情况下,应具有良好的信噪比,如图９所示,在负信噪比时,噪声比信号大,完全掩蔽了信号,导致实际可懂度为零;在０ｄＢ信噪比时,讲话中偶尔的峰值会超过噪声,形成某些可懂度;当信噪…     

低信噪比条件下的语音端点检测与增强

针对在低信噪比条件下难以实现语音端点检测,提出了基于混沌理论的解决方法,采用Duffing方程的间歇混沌特性对语音信号进行检测,同时对谱减法作了改进,根据入耳听觉掩蔽效应的语音增强算法,动态修正谱减系数,有针对性地进行谱减,有效克服了音乐噪声.在信噪比较低的情况下,按照该方案处理后的语音不仅信噪比显著提高,主观听觉失真有效减小,且语音清晰度、可懂度和舒适度极大改善.     

有关语言可懂度的几种客观测评方法

语言清晰度／可懂度的测试,传统作法是在听音环境中用字（词）表,通过符合一定条件的测听队伍进行听音测试,统计后作出测评。８０年代末,提出了用语言传输指数（ＳＴＩ）对语言可懂度作出评估的方法。为了简化测试程序,ＩＥＣ提出了ＲＡＳＴＩ法,１９９７年１２月发表的ＩＥＣ文件懂度作了评估的方法。为了简化测试程序,ＩＥＣ提出了ＲＡＳＴＩ法,１９９７年１２月发表的ＩＥＣ文件（１００Ｃ／１８９／ＦＤＩＳ）对１９９８     

单通道语音增强对低信噪比汉语可懂度影响

可懂度是评价语言传递信息能力的重要指标.通过主观实验的方法,对白噪声、粉红噪声、Babble噪声以及时间反转信号四种干扰信号和三种单通道语音增强算法在低信噪比(-15～0 dB)条件下对汉语可懂度的影响进行了测试和评价.结果表明,四种干扰信号的干扰效果差异明显;单通道语音增强算法不能显著提高汉语可懂度;测试语料选择对汉语可懂度的影响很大;时频域二值掩蔽算法对时间反转信号干扰下在维持和提高汉语可懂度方面存在优势.     

汉语单音节清晰度与STI-PA关系的实验测量

在实验室条件下对无噪声纯混响作用下STI—PA与汉语普通话单音节清晰度之间的关系进行了实验研究,归纳出了STI—PA与普通话单音节清晰度之间的函数关系。实验结果表明,汉语普通话单音节清晰度受混响的影响与基于外语的研究结果有所不同。     

一种基于语谱图分析的语音增强算法

针对传统谱减法会产生“音乐噪声”及在低噪比环境下降噪效果不理想的问题,提出一种基于语谱图分析的语音增强算法.所提方法先对带噪语音进行谱减处理,再通过语谱图分析对处理后的语音信号进行去小亮块处理,即对“音乐噪声”进行有效的削弱,最后通过设置阈值,滤除低灰度值的成份,即消除残留近似高斯噪声.实验结果表明,提出的算法可以有效地解决谱减法后残留的“音乐噪声”及低信噪比下谱减法残留噪声较大的问题.     

一种小波变换与维纳滤波结合的语音抗噪研究

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现,而且,浊音和清音也各有其特性。给出了一种基于小波变换的维纳滤波语音增强方法;采用维纳滤波对浊音和清音信号的小波变换系数进行不同的处理,既抑制了噪声,又减少了语音段信息的损失,提高了信噪比。仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法。     

低信噪比下基于FastIca和MMSE-LSA的语音识别

针对在低信噪比环境下语音识别率较低的问题,提出了一种基于FastIca和MMSE-LSA相结合的算法。首先,用FastIca对低信噪比语音进行语音提取,再使用MMSE-LSA方法处理得到信噪比改善的语音信号。用0~9十个数字做孤立词语音识别。仿真实验证明,用本算法增强后的语音识别率达到80%以上,可以有效地提高低信噪比环境下语音识别率。     

基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法

针对传统能量熵的短时能量与子带谱熵容易受噪声环境影响,低信噪比下端点检测性能下降的问题,提出一种基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法.首先对语音进行噪声估计并以此计算语音存在概率;然后利用估计的噪声能量修正短时能量,用语音存在概率作为加权系数优化子带谱熵,并将两者结合生成改进的能量熵;最后给出基于噪声估计的动态门限以及实时的端点检测策略.实验结果表明,在信噪比5 dB、0 dB的多种噪声环境中,基于噪声估计的改进能量熵端点检测算法相比传统能量熵算法与改进子带能谱比算法,检测正确率平均提升7％.     

基于子波变换的语音去噪方法

本文在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一个尺度间变化的门限阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现在重构语音信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。     

基于倒谱特征的带噪语音端点检测

在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差.在高信噪比情况下,正确地确定语音的端点并不困难.然而,大多数实际的语音识别系统需工作在低信噪比情况下,一些常规的端点检测方法,例如基于能量的端点检测方法在噪声环境下不能有效地工作.本文利用倒谱特征来检测语音端点,提出了带噪语音端点检测的两个算法,第一个算法利用倒谱距离代替短时能量作为判决的门限,第二个算法改进了基于隐马尔柯夫模型(HMM)的语音检测以适应噪声的变化,实验结果表明本方法可得到高正确率的带噪语音端点检测.     

基于小波包变换的自适应阈值语音去噪净化

提出了一种基于小波包变换的自适应阈值语音去噪净化方法。采用双正交小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阚值方法,通过最佳阈值的估计,在去噪的同时进一步提高信噪比。仿真实验结果表明．方法能在有效去除噪声的过程中保证相位不失真和较好保留语音细节,语音净化效果明显优于其他方法。     

基于LMS自适应滤波的耳语音增强的研究

文中针对带噪的耳语音提出了一种LMS自适应滤波的耳语音增强算法。首先采用谱减法得到一个增强耳语音信号，取得较好的谱包络后对增强信号进行LMS自适应滤波，消除由谱减法产生的音乐噪声。结果表明，采集到的耳语音信号的质量得到明显提高，即使在低信噪比的情况下，信噪比也能提高20dB左右。