基于小波变换多阈值语音增强处理研究

语音通信过程不可避免地会受到各种噪声的干扰，噪声降低了语音的信噪比和可懂度。语音增强就是对带噪语音进行处理，以改善语音质量。小波变换具有多尺度的特性，可以由粗及细的逐步观察信号。本文研究了一种基于小波多尺度特性的多阈值处理的语音增强算法，根据不同的尺度因子和位移因子选择不同的阈值，利用软阈值函数对带噪语音进行消噪，并比较分析了各种小波基处理带噪语音的不同效果。实验结果表明，该算法可以明显提高语音的信噪比，并提高了语音的清晰度和可懂度。     

基于子空间方法的语音增强算法研究

给出了一种基于子空间方法的语音信号增强处理算法，该算法提供了在语音信号失真和残留噪声之间进行控制的机制，克服了以往语音增强算法中对语音信号的噪声特点的限制，可以对混有加性白噪声、有色噪声和音乐噪声的语音信号进行增强处理。     

MVDR与自适应零限波束形成语音增强算法性能对比

1引言在通信系统中,语音不可避免的受到各种环境噪声的影响,为了提高通信语音的质量,研究和应用各种语音增强算法去除噪声就成为研究热点[1,2]。     

基于后验信噪比频域迭代算法的语音增强方法

为了抑制谱减法语音增强时引入的“音乐噪声”，采用基于后验信噪比频域迭代算法的语音增强方法。首先，当后验信噪比大于20dB时，对含噪语音采用谱过减法；当后验信噪比小于20dB时，对含噪语音谱线进行衰减处理。为了进一步抑制音乐噪声，对增强语音信号进行多次频域迭代降噪处理。对实验室环境录制的不同输入信噪比条件下的含噪语音信号进行处理，与传统谱减法相比，增强语音信号的信噪比有较大的提高，并且音乐噪声得到很大程度的抑制。     

多通道子空间算法在说话人识别中的应用

深入研究了基于多通道信号子空间的语音增强算法原理,对算法中各个参数对性能的影响进行了深入剖析．同时给出一种选取噪声方差的简单且有效的方法,并通过研究分析,证明多通道信号子空间算法不仅消噪明显而且对语音的损伤微小,而且相比于单通道子空间语音增强算法除了性能上的提升外,还没有导致计算量的增加。最后将多通道子空间语音增强算法用于说话人识别系统．并与其它多通道语音增强算法（延迟求和波束形成、波束形成后维纳滤波、线性约束最小方差波束形成）进行了对比．实验表明多通道信号子空间语音增强算法在多种噪声环境下均可有效的提高说话人识别系统的识别性能。     

基于时延估计改进的主动隔声耳罩语音增强算法

为实现高噪声场所中的听力保护和不同角度入射声源的语音增强，文章采用基于谱减法改进的广义互相关（Generalized Cross Correlation, GCC）时延估计方法对麦克风阵列接收信号进行同步处理，将同步后的阵列信号与基于广义旁瓣抵消器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC）的主动隔声耳罩语音增强算法结合，实现噪声抑制和语音增强。首先以GCC算法为基础，引入多窗谱估计的谱减法作为时延估计信号的预处理环节，提高传声器接收信号的信噪比对算法进行改进。随后对加入谱减法的GCC时延估计算法，比较分析了取不同加权函数的仿真结果。最后由时延估计结果对麦克风阵列信号进行时延补偿，对改进后的主动隔声耳罩语音增强算法的噪声抑制和语音增强效果进行了分析。与改进前算法相比，在不同噪声环境下输出的语音信号质量有明显提升。     

用于说话人辨认的新的语音去噪方法

基于阈值的小波域语音去噪算法是很有潜力的算法，阈值的选择和如何处理阈值是这一算法的关键。然而光有小波降噪处理往往还不能达到最佳的语音去噪效果，因此有必要在小波非平稳降噪的基础上进一步进行去噪处理。自适应KLT（Karhunen Loeve Transform）的语音去噪算法，不需要白化处理，既可以自适应跟踪KLT阵，又能够有效地协调去噪后信号的音质与可懂度之间的矛盾。实验表明，在小波降噪基础上进一步采用KLT语音去噪能增强说话人辨认的鲁棒性。     

MMSE语音增强算法的实时性改进

通过MMSE语音增强算法的分析，指出其存在实时性方面的缺点，并提出改进方法。实验结果表明改进后算法的实时性得到了显著改善，同时还可得到较好质量的增强语音。     

基于Mel刻度短时能量差的语音活性检测算法

语音活性检测是语音增强中的一个重要问题。大部分的语音活性检测方法都是建立在相对理想的实验室条件下的．要求背景噪声保持平稳，信噪比较高，这些条件在实际噪声环境中很难满足。本文提出的基于Mel刻度短时能量差的语音活性检测算法，距离测度简单，物理意义叫确，在低信噪比、缓变非平稳噪声环境下，标定准确，鲁棒性好。将其应用在维纳滤波语音增强中的噪声特性估计上，取得了较为理想的效果。     

汽车内驾驶员语音增强评价研究

驾驶员语音增强质量的评价指标是保证语音增强算法性能的关键,而现有的语音增强质量评价方法不能准确地反映人对声音感知的主观性。针对上述问题,分析了言语可懂度指数对语音增强算法评价的适用性,并在某品牌汽车上进行实验。通过在汽车内建立均匀线性传声器阵列来对驾驶员语音进行信号采集,然后利用波束形成算法对阵列中不同传声器组合的语音信号进行增强,得到汽车在不同行驶速度时不同阵列组合的语音增强结果。使用信噪比和言语可懂度指数分别对实验得到的语音增强结果进行评价,结果表明言语可懂度指数更适合评价汽车内驾驶员的语音增强算法的性能。