一种改进的维纳滤波语音增强算法

提出了一种改进的语音增强算法,该算法以基于先验信噪比估计的维纳滤波法为基础。首先通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱;其次,计算语音段间带噪语音功率谱,并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱,更新了噪声功率谱;最后,考虑了某频率点处噪声急剧增大的情况,通过计算带噪语音功率谱与噪声功率谱的比值,自适应地调整噪声功率谱。将该算法与其他基于短时谱估计的语音增强算法进行了对比实验,实验结果表明：该算法能有效地减少残留噪声和语音畸变,提高语音可懂度。     

基于多窗谱估计的改进维纳滤波语音增强

为减少维纳滤波在语音增强中残留的"音乐噪声",将多窗谱估计和改进的维纳滤波方法结合,并进行语音合成。设计了基于多窗谱估计的改进维纳滤波语音增强方法,该方法采用多窗谱估计噪声功率谱,改进维纳滤波降噪得到增强语音,以及重叠相加语音合成,并给出仿真对比验证。结果表明,基于多窗谱估计的改进维纳滤波方法在抑制噪声,减少音乐噪声方面优于基于维纳滤波的增强算法和基于多窗谱估计的改进谱减法的增强算法。     

基于子带谱熵的仿生小波语音增强

前端噪声处理直接关系着语音识别的准确性和稳定性,针对小波去噪算法所分离出的信号不是原始信号的最佳估计,提出一种基于子带谱熵的仿生小波变换(BWT)去噪算法。充分利用子带谱熵端点检测的精确性,区分含噪语音部分和噪声部分,实时更新仿生小波变换中的阈值,精确地区分出噪声信号小波系数,达到语音增强目的。实验结果表明,提出的基于子带谱熵的仿生小波语音增强方法与维纳滤波方法相比,信噪比(SNR)平均提高约8%,所提方法对噪声环境下语音信号有显著的增强效果。     

改进相位谱补偿的语音增强方法

针对传统单通道语音增强方法中用带噪语音相位代替纯净语音相位重建时域信号，使得语音主观感知质量改善受限的情况，提出了一种改进相位谱补偿的语音增强算法。该算法提出了基于每帧语音输入信噪比的Sigmoid型相位谱补偿函数，能够根据噪声的变化来灵活地对带噪语音的相位谱进行补偿；结合改进DD的先验信噪比估计与语音存在概率算法（SPP）来估计噪声功率谱；在维纳滤波中结合新的语音存在概率噪声功率谱估计与相位谱补偿来提高语音的增强效果。相比传统相位谱补偿（PSC）算法而言，改进算法可以有效抑制音频信号中的各类噪声，同时增强语音信号感知质量，提升语音的可懂度。     

基于自适应低秩稀疏分解的超声缺陷回波检测方法

超声无损探伤在金属材料微小缺陷检测中有着广泛的应用,但采集的回波信号通常受到噪声干扰甚至完全被噪声掩盖,为了辨别被噪声干扰的缺陷反射信号,提出了一种基于自适应低秩矩阵分解的超声缺陷回波检测方法。首先对原信号进行短时傅里叶变换并提取幅度谱和相位谱,引入基于误差重建的背景矩阵秩估计方法,用于估计低秩稀疏分解所需的低秩度参数。然后通过低秩稀疏分解将幅度谱分解为低秩、稀疏和噪声三部分,舍弃噪声部分。最后使用时频掩蔽分离出缺陷信号幅度谱并运用逆短时傅里叶变换获得回波信号。应用本文提出的方法分别对仿真和实测信号进行处理,结果表明本方法在缺陷回波检测方面是有效的。     

改进的减谱法在语音增强中的应用

为消除语音信号中噪声,改善语音质量,本文提出一种改进的减谱法。首先根据每帧的功率谱动态调整谱减系数,然后通过维纳滤波法把各种噪声变换为类似白噪声的噪声,最后用原减谱法把该噪声去除。实验证明,该方法有较好的去噪效果。     

基于小波包与自适应维纳滤波的语音增强算法

语音增强主要用来提高受噪声污染的语音可懂度和语音质量,它的主要应用与在嘈杂环境中提高移动通信质量有关。传统的语音增强方法有谱减法、维纳滤波、小波系数法等。针对复杂噪声环境下传统语音增强算法增强后的语音质量不佳且存在音乐噪声的问题,提出了一种结合小波包变换和自适应维纳滤波的语音增强算法。分析小波包多分辨率在信号频谱划分中的作用,通过小波包对含噪信号作多尺度分解,对不同尺度的小波包系数进行自适应维纳滤波,使用滤波后的小波包系数重构进而获取增强的语音信号。仿真实验结果表明,与传统增强算法相比,该算法在低信噪比的非平稳噪声环境下不仅可以更有效地提高含噪语音的信噪比,而且能较好地保存语音的谱特征,提高了含噪语音的质量。     

基于卷积神经网络的面罩语音识别

针对带噪面罩语音识别率低的问题,结合语音增强算法,对面罩语音进行噪声抑制处理,提高信噪比,在语音增强中提出了一种改进的维纳滤波法,通过谱熵法检测有话帧和无话帧来更新噪声功率谱,同时引入参数控制增益函数;提取面罩语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数;通过卷积神经网络(CNN)进行训练和识别,并在每个池化层后经局部响应归一化(LRN)进行优化.实验结果表明:该识别系统能够在很大程度上提高带噪面罩语音的识别率.     

基于实时噪声估计的语音增强方法

语音增强的目的是为了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，从而改善其质量，在实际应用中还需要对背景噪声进行预估。该文将实时噪声估计与维纳滤波法相结合，提出了一套简易有效的语音增强方案，在语音帧阶段对噪声功率谱进行平滑处理，使噪声估计更适合于维纳滤波，并配合传统的过减法以补偿估计引入的误差。Matlab实验表明在较低信噪比下，这种方法使得语音的信噪比有较大的提高，语音增强效果十分明显。     

多通道助听器语音降噪算法研究

维纳滤波算法是改善噪声环境下听障患者语音理解度的常用算法之一。针对传统维纳滤波算法噪声谱估计偏差大的问题,提出一种基于改进的多通道维纳滤波算法的助听器语音降噪算法。算法首先结合人耳听觉特性和助听器响度补偿的特点,将语音信号进行Gammatone分解为多路子带信号。然后在每个子带内用基于先验信噪比估计的维纳滤波器进行语音增强处理。最后通过综合子带信号,得到增强的语音。此外,为了改善维纳滤波算法噪声谱估计的问题,提出一种基于包络估计的语音活动检测算法,并用于改善维纳滤波性能。实验结果表明,与传统维纳滤波法相比,该方法能更有效地抑制残留噪声,提高语音可懂度,具有较高的实用价值。     

一种听觉掩蔽效应和维纳滤波的语音增强算法

将非平稳噪声估计算法以及基于听觉掩蔽效应得到的噪声被掩蔽概率应用于维纳滤波语音增强中,提出了一种听觉掩蔽效应和维纳滤波的语音增强方法。几种噪声背景下对语音增强的客观测试表明,提出的算法相比较于传统的维纳滤波语音增强算法而言不但可以提高语音信噪比,而且可以明显减少语音失真。     

Effect of filter parameters on the phase noise of RF MEMS tunable filters employing shunt capacitive switches

The effect of filter parameters on the phase noise of RF MEMS tunable filters employing shunt capacitive switches is investigated in this article. It is shown that the phase noise of a tunable filter is dependent on the input power, fractional bandwidth, filter order, resonator quality factor, and tuning state. Phase noise is higher for filters with smaller fractional bandwidth. In filters with high fractional bandwidth (>3%), phase noise increases as the input power approaches the power‐handling capability of the filter. In filters with smaller bandwidths, phase noise increases with input power upto a threshold level of input power, but begins to decrease thereafter. The unloaded quality factor of the filter has a noticeable effect on the phase noise of filters with narrow bandwidths. The phase noise changes with the filter tuning state and is maximum when all the switches are in the up‐state position. It is also shown that the phase noise increases with the filter order, due to increase in the number of noisy elements in the filter structure. This article provides a methodology to evaluate the phase noise of a tunable filter and proves that RF MEMS filters are suitable for high performance applications without considerable phase‐noise penalty. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Int J RF and Microwave CAE, 2010.     

An image restoration by fusion

To deal with the problem of restoring images degraded with Gaussian white noise, the mean and adaptive Wiener filters are the most common methods to be implemented. Although these methods are both lowpass in character, they yield different results on the same problem. The mean filter reduces more noise than the adaptive Wiener but also blurs the image edges, whereas the adaptive Wiener filter can preserve edge sharpness but reduces less noise than the mean filter. Instead of trying to design a single mathematical technique to have the advantages of both methods, which is usually theoretically difficult, we propose an alternative solution to this image restoration by fusing multiple image filters using the mean, Sobel, and adaptive Wiener filters. Performance of the fusion algorithm is based on both redundant and complementary information provided by different filters. Several experimental results show the effective application of the proposed approach.     

图像混合噪声的一种组合滤波消除方法

提出了一种基于高斯拉普拉斯边缘检测的含高斯噪声和脉冲噪声的图像组合滤波去噪方法,即首先对含有混合噪声的图像进行中值滤波,再用高斯拉普拉斯边缘检测方法检测出图像的边缘,得到边缘图像;然后利用自适应Wiener滤波对中值滤波后得到的图像进一步滤波去噪,最后将边缘图像嵌入经Wiener滤波得到的平滑图像中。此种方法不但能够有效去除含高斯噪声和脉冲噪声的图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘信息,提高了图像的去噪效果和清晰度。     

小波域上分形噪声的一种自适应Wiener滤波方法

针对淹没在1/f分形噪声中的有用信号恢复问题,提出了一种基于小波变换与Wiener滤波的多尺度自适应滤波算法。首先将带有1/f分形噪声的信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声的白化作用,消除了1/f分形噪声的自相似性和长程相关性。然后在小波域内,利用自适应Wiener滤波实现了噪声和有用信号的分离,估计出了各子带中的有用信号。最后进行小波重构,较好地恢复出淹没在1/f分形噪声中的有用信号。仿真实验表明,使用多尺度自适应Wiener滤波器能有效地抑制分形噪声,显著地提高信噪比。     

Wiener filter-based wavelet domain denoising

The wavelet domain Wiener filter has been widely adopted as an effective image denoising method that has low complexity. In this paper we propose a novel Wiener filter with high-resolution estimation that determines the signal power while preserving the edge information. We assume that a noisy image is composed of noise and the original image, which are mutually orthogonal. Based on this assumption, we utilize the local covariance to obtain high-resolution coefficients from the low-resolution coefficients and to estimate the signal variance in the Wiener filter by using the high resolution values. The experimental results show that the proposed algorithm improves the objective and subjective performance significantly.     

一种机载斜视阵杂波谱补偿的降维STAP方法

在机载斜视阵雷达中,杂波谱对距离有依赖性导致了传统空时二维处理难以抑制杂波.根据杂波的分布特性,提出了一种杂波谱补偿的降维方法.该方法采用导数更新法级联多级维纳滤波器.首先通过导数更新方法对杂波谱进行有效的补偿,消除了杂波谱对距离的依赖性,然后使用多级维纳滤波器对数据进行分解降维处理,避免了矩阵求逆的运算,降低了数据的运算量.理论分析和仿真结果表明,本文方法既可以有效消除杂波谱对距离的依赖性,准确地估计出互相关系数,同时减少了运算量.     

相关杂波的产生及功率谱估计技术研究

杂波能显著降低雷达探测目标的能力。利用零均值非线性变换（ZMNL）方法可由零均值高斯白噪声得到满足所需概率密度函数的杂波序列。而要使杂波序列满足特定功率谱分布,可利用零均值非线性变换前后的自相关系数设计线性滤波器。数值仿真结果验证了线性滤波器与ZMNL结合产生满足特定概率密度函数和功率谱相关杂波序列的有效性。     

基于Kalman滤波的通用和统一的白噪声估计方法

用射影理论,基于Kalman滤波提出了通用和统一的白噪声估计方法,可统一解决带非零均值相关噪声的线性离散时变随机控制系统的白噪声滤波、平滑和预报问题.提出了输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,最优和稳态白噪声估值器,固定点、固定滞后和固定区间白噪声平滑器,白噪声新息滤波器和Wiener滤波器.它可应用于石油地震勘探信号处理和状态估计,为解决信号和状态估计问题,提供了新的途径和工具.关于Bernoulli-Gaussian白噪声估值器的仿真例子说明了其有效性.