一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法

为解决传统算法对噪声适应性较差,残留音乐噪声较强的问题,本文提出了一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法。该算法可应用于宽带语音编码器,以提升在噪声环境下的编码质量。本文所提算法利用谱熵对噪声类型进行有效的判别,将背景噪声分为白噪声和有色噪声两类,并根据噪声特性选择适当的噪声估计方法。在白噪声背景下,选择一种谱平滑的方法;在有色噪声背景下,则选择经典的最小值控制递归平均算法。在此基础上结合经典的统计模型方法,构建一种具有较强噪声鲁棒性的宽带语音增强算法。在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,在不同强度的背景噪声环境下,增强语音的信噪比提高都较为明显。同时,在低信噪比情况下,该算法有效的抑制了严重影响听觉质量的音乐噪声现象。