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1.
语音增强算法综述   总被引:8,自引:0,他引:8  
噪声降低了语音的信噪比和可憧度,严重时会使语音处理系统无法正常工作.对带噪语音信号进行语音增强处理,是一个亟待解决的课题.本文对目前主要几种语音增强算法做了分析研究,结果表明各种方法都有不足,在实际应用中应根据具体环境和系统要求,结合各种算法以达到语音增强的最佳效果.  相似文献
2.
基于小波变换多阈值语音增强处理研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献
3.
MMSE语音增强算法的实时性改进   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献
4.
基于Hilbert-Huang变换和听觉掩蔽的语音增强算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
宋倩倩  于凤芹 《声学技术》2009,28(3):280-283
Hilbert-Huang变换是一种新型的具有自适应性的时频分析方法,分析了HHT算法的原理,提出了一种基于HHT和听觉掩蔽的语音增强算法,首先将语音信号进行EMD分解得到各阶IMF分量,然后对高频IMF分量进行听觉掩蔽处理,最后将处理后的分量与剩余分量叠加得到重构信号。仿真结果表明所提出的算法降低了语音失真测度值,提高了语音信号的信噪比、清晰度及可懂度,并与听觉掩蔽算法和谱减法进行了比较,显示了该算法的优越性。  相似文献
5.
多通道子空间算法在说话人识别中的应用   总被引:2,自引:2,他引:0  
关海欣  曾庆宁 《声学技术》2008,27(3):396-402
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。  相似文献
6.
听觉掩蔽效应语音增强的改进算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
于凤芹  阚仁根 《声学技术》2008,27(5):712-716
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。  相似文献
7.
基于子空间方法的语音增强算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献
8.
基于改进的Kalman滤波的语音增强算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
余华  陈国明  赵力  邹采荣 《声学技术》2009,28(6):763-767
传统的kalman滤波方法在推导过程中假定观测噪声为白噪声。通常对于有色噪声需要用白噪声激励的方法予以模拟,并且需要以牺牲运算量作为代价。本文提出了一种改进的基于kalman滤波的语音增强算法,可以处理白噪声和有色噪声情况,不需要增加计算量,仿真结果表明了该算法对有色噪声的语音增强性能要优于基于传统kalman滤波方法。  相似文献
9.
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。  相似文献
10.
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。  相似文献
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