基于会议电话中的实时语音降噪算法研究

在兼顾降噪性能和功耗的基础上，提出一种基于多特征估计的实时语音降噪算法? 算法首先将输入信号进行快速傅里叶变化，并根据概率密度进行噪声估计，然后分别计算输入信号的３个特征频谱平坦度、频谱差异度和似然值，并将特征值映射到激活函数上求出语音概率，最后根据该概率来更新滤波器系数，从而获得去噪的信号，与改进谱减法、自适应维纳滤波法和基于调制深度的算法的实验对比显示，提出算法的信噪比改善情况明显好于其他算法，最大改善幅度达到16ｄＢ左右。此外，主观语音质量评估的效果也高于其他算法。     

结合时变滤波和时频掩码的语音增强方法

本文提出了一种结合鲁棒时变滤波和时频掩码的语音增强方法。首先在带噪语音的时频域中,结合图像处理方法估计出初始瞬时频率信息。然后基于该瞬时频率信息,利用鲁棒时变滤波算法构建降噪后的语音信号。最后根据重构语音的时频特征预测时频掩码。该掩码在带噪语音的时频域中能够有效地保留语音成分且抑制噪声成分,从而达到语音增强的目的。实验结果表明,在几种常见背景噪声环境下,所提语音增强算法在抑制背景噪声干扰、提升语音整体质量方面表现良好,尤其是在低信噪比环境下具有明显的优势。