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。     

一种基于统计模型的改进谱减降噪算法

提出了基于语音和噪声的傅里叶系数服从统计模型分布的假设,将基于统计模型的信噪比更新和噪声更新的方法应用于谱减法,试图解决传统谱减法中存在的音乐噪声和语音失真的问题。将提出算法与多通道谱减法和基于对数的最小均方幅度谱估计方法进行客观评价分析。利用频率加权分段信噪比评价方法、语音质量感知评价及综合质量测量等3种指标进行去噪效果评价。结果表明,所提出的基于统计模型的降噪算法效果优于MBSS,且接近Log-MMSE。     

噪声谱估计算法对语音可懂度的影响

噪声谱估计是单通道语音增强算法的关键步骤,当前大部分语音增强算法旨在提高语音质量,提高语音可懂度的算法却很少。在传统的单通道语音增强算法中,语音质量的提高往往是以牺牲语音的可懂度为代价的。对目前主流的几种噪声谱估计算法对语音可懂度影响进行分析。在不同噪声背景、不同信噪比情况下进行噪声谱估计,并采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,对比分析不同噪声、不同信噪比下增强前后语音的短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)值,最后根据信噪比,对比分析了不同噪声环境下,语音增强前后语音能量高于噪声能量的时频块所占比例。实验表明,相比其他噪声估计算法,最小统计(Minima Statistics,MS)算法由于保留了更多的以语音能量为主的时频块,使得去噪后的语音有较高的可懂度。     

低信噪比环境下语音端点检测改进方法

针对语音端点检测在低信噪比环境下普遍存在检测性能急剧下降的问题,提出一种将调制域(时间-频率域)谱减法和自相关函数相结合的语音端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法较好的消噪能力来提高含噪语音的信噪比;然后根据语音和噪声的自相关函数的主峰最大值和次大值之比差异较大的特性,结合基于对数能量和自相关函数的端点检测方法对消噪后的语音进行端点检测。实验结果表明,该算法在低信噪比的环境下能取得较好的端点检测效果,并具有较好的稳健性。     

基于频域ICA的语音特征增强*

为了降低卷积噪声对语音特征所产生的影响,提高语音识别正确率,文章提出了一种基于频域ICA（Independent Component Analysis,独立分量分析）的语音特征增强算法。该算法首先使用频域ICA方法作对噪声进行估计,然后在倒谱域内将带噪语音信号的短时谱减去所估计噪声的短时谱,最后根据去噪后语音信号的短时谱计算美尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数。在仿真和真实环境下的语音识别实验中,本文所提出的语音特征参数相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了38.2%和35.8%。实验结果表明本文所提算法能够较好地解决卷积噪声环境下训练与识别特征不匹配的问题,有效提高了语音识别系统的识别正确率。     

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。     

基于维纳滤波和子带处理的说话人识别

把小波变换和维纳滤波结合起来对语音信号进行去噪和利用NN分类器对语音信号进行非线性融合和子带语音识别,并采用了一种改进的MCE（最小分类错误）算法。通过三尺度的Daubechies小波变换把输入含噪语音信号分解成不同子带,然后在各个子带分别通过维纳滤波去噪,再把各个子带的输出通过小波重构恢复信号,最后通过Mel滤波器组把小波系数转换成MFCC（美尔倒谱系数）。在使用分类器之前先进行GMM（高斯混合模型）识别,并采用改进的MCE（最小分类错误）算法,分类器融合采用了MLP结构。试验结果显示,这种系统取得了较好的抗噪效果,系统的辨识率和鲁棒性都有所提高。     

语音信号去噪的最优方案选取

针对噪声的引人对语音信号的保真有很大的影响,本文主要采用matlab中小波工具中的一些小波变换去噪函数对语音信号进行去噪仿真研究,其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。且与一般的傅里叶变换去噪进行对比,显示了小波去噪的优良特性。     

听觉掩蔽效应语音增强的改进算法

含噪信号利用掩蔽效应去噪后,噪声估计的误差导致语音失真。在利用听觉阈值计算谱减系数时提出了一种改进的计算方法,通过增加修改参数来抑制语音的过分衰减,减少了语音失真,然后基于MMSE准则对增强的语音谱再进行平滑处理,进一步抑制音乐噪声。实验表明该算法在不影响语音失真的基础上,提高了信噪比,消除了音-／乐噪声,主观测听的语音音质明显提高。     

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。     

一种快速自适应噪声谱估计方法

提出了一种快速自适应的噪声谱估计方法。该方法在Doblinger和Cohen的噪声谱估计方法基础上,提出了改进算法,修正了带噪语音子带中语音存在的判断门限和噪声谱更新公式,估计的噪声谱既能快速适应背景噪声变化,又能保证准确性。实验结果表明,结合文中噪声谱估计方法构成的语音增强系统能有效抑制带噪语音中平稳和非平稳噪声,对于噪声突变的情况也适用。     

飞机舱音背景声下语音增强技术

有效提取飞机舱音背景声下的语音信息对飞行事故调查十分重要。提出一种适用于飞机座舱噪声环境下的语音增强方法。以卡方分布作为纯语音谱幅值的先验模型,采用最小均方误差短时谱估计法对带噪语音中的纯语音谱进行估计,误差估计方程中采用权值函数对估计值进行非线性加权。在仿真试验中利用语音质量的客观评价标准选取适合于舱音背景声下的纯语音谱估计参数,使增强语音中噪声抑制和语音失真之间达到平衡。最后将提出的语音增强方法与目前典型方法进行了对比实验,验证算法的有效性。     

改进的最小均方误差语音增强算法的研究

针对传统最小均方误差谱幅度估计（MMSE—STSA．minimum mean-square error-short time spectral amplitude）语音增强算法无法有效的跟踪非平稳噪声变化的问题,对一种改进的MMSE-STSA语音增强算法进行了研究和仿真。该算法对背景噪声的估计利用加权噪声估计方法：采用一个非线性函数根据带噪语音信噪比（SNR．signal—to-noise ratio）的变化计算得到相应的加权因子并作用于带噪语音信号,对加权的带噪语音求平均得到估计的背景噪声。算法中的谱增益修正,还可以抑制低信噪比时的残留噪声以及避免对带噪语音的过抵消。实验结果表明,该方法能很好的跟踪非平稳噪声的变化,不仅在增强性能上有很好的效果,同时降低了语音的失真。     

水下双工语音通信系统的设计与实现

蛙人语音通信是水声领域研究的热点问题。利用多帧联合处理以及矢量量化技术实现了1.2kbps 速率的混合激励线性预测语音压缩编码,为适应水声信道的特点,采用正交频分复用技术对信源进行调制,并加入了同步、信道估计、RS纠错码等相关技术,以TMS320DM642和TLV320AIC23B等芯片为核心搭建硬件平台,设计并实现了一套水下实时双工语音通信系统。水池试验表明,在20 m距离上,合成语音清晰连贯并可分辨出说话人为谁,系统性能稳定。     

复倒谱域语音信号去混响研究

语音信号去混响技术能明显提高语音通信系统和识别系统的性能。简要介绍了语音复倒谱法去混响原理,对复倒谱域去混响滤波特性进行了仿真研究。根据多种去混响评价指标,确定复倒谱域“低通滤波器”的最高截止点、过渡带宽和过渡带的曲线特性等参数,发现在通常混响时间范围内,“低通滤波器”最高截止点与混响时间无关,复倒谱域滤波前加高斯窗可以改善去混响效果。     

小波阈值去噪法在MEMS陀螺仪信号降噪中的应用

通过分析小波分析法中的阈值去噪算法的原理,根据MEMS陀螺仪信号漂移的数学模型,采用了基于小波阈值去噪法对MEMS陀螺仪的输出进行实时消噪处理.并将该算法应用到基于DSP的某MEMS陀螺捷联惯导系统后对系统的MEMS陀螺仪进行零漂试验.通过整个系统试验结果分析,使用小波阈值去噪法对抑制MEMS陀螺仪零漂,改善MEMS陀螺仪的零偏稳定性具有很好的效果,肯定了小波阈值去噪方法在MEMS陀螺仪噪声处理中的理想效果.     

语音消噪应用研究

从时域与频域对比研究了低信噪比语音消噪问题,时域采用LMS自适应消噪,频域分析选用小波技术,对两种消噪方法进行了系统全面的分析,对比讨论了各自的优势及不足,对实际信号进行了仿真消噪并与原始语音取样信号相比较,研究表明选用消噪方法对低信噪比语音消噪是明显有效的,LMS自适应消噪及小波消噪具有很强的实际应用价值。     

信号相位匹配算法的语音降噪及性能评估

针对信号相位匹配算法能够在信号估计中准确提取信号频率成分的优点,将三子阵信号相位匹配算法应用于提取强背景噪声中的语音信号,同时提出了基于平均段内功率谱密度距离的语音质量客观评价方法,将主观平均意见分（MOS）、信噪比和平均分段功率谱密度距离作为指标,分别对三子阵信号相位匹配法、谱减法和最小均方误差估计法这三种算法的处理结果进行客观评价并对算法的降噪性能做了对比。仿真结果表明,三子阵相位匹配算法能够达到强背景噪声环境下语音降噪的目的;同时基于平均段内功率谱密度距离的语音质量客观评价结果与主观评价结果相符合,该评价方法具有一定的可行性。     

飞机火警探测模拟演示系统设计

火警探测系统是飞机系统的重要组成部分,本文设计了基于A320飞机的火警探测模拟演示系统,采用开关或检测传感器两种方式模拟火警信号,以单片机作为火警信号的处理器,采用语音、显示屏显示及灯光等信号作为报警方式。文章还设计了基于A320火警探测及报警原理的运行控制程序,最后实物制板,模拟演示A320的火警探测系统的运行。     

语音模糊消噪算法

针对加性有色噪声,提出了语音信号模糊消噪算法;建立并训练了一个语音模糊消噪系统——自适应神经模糊推理系统（ANFIS）;用其对含噪语音中的有色噪声进行模糊估计,从而提取出干净的语音。对算法进行了仿真实验,结果表明,对模拟有色噪声在-17dB时能提取出清晰的语音。