一种新的基于数据场的语音增强算法

语音增强是消除噪声干扰的主要手段,在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的,而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域,用数据场对语音的时频依赖性进行建模,提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程,在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值,最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰。实验测试表明,与Martin算法相比,基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真。      

基于最小统计与MMSE-LSA的语音增强

提出了一种基于最小统计及短时对数谱幅度最小均方误差估计单通道语音增强算法,并在此基础上对其进行了修正。噪声功率谱估计不需要VAD进行有无语音的检测,并在每帧数据都进行更新,可跟踪变电平噪声。该算法在MMSE—LsA准则下得到谱增益函数,并考虑到纯净声音信号频谱特性,对增益函数进行了修正。实验结果表明,该算法可有效去除噪声,在消除音乐噪声的同时对语音信号产生很小的失真,并易于实时处理。     

一种基于语谱图分析的语音增强算法

针对传统谱减法会产生“音乐噪声”及在低噪比环境下降噪效果不理想的问题,提出一种基于语谱图分析的语音增强算法.所提方法先对带噪语音进行谱减处理,再通过语谱图分析对处理后的语音信号进行去小亮块处理,即对“音乐噪声”进行有效的削弱,最后通过设置阈值,滤除低灰度值的成份,即消除残留近似高斯噪声.实验结果表明,提出的算法可以有效地解决谱减法后残留的“音乐噪声”及低信噪比下谱减法残留噪声较大的问题.     

基于多元Laplace语音模型的语音增强算法

传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立,没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这一问题,该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先,假设语音的离散余弦变换(DCT)系数服从多元Laplace分布,以此利用谱分量间的相关性;在此基础上,利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表示,推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式;并进一步推导了基于该分布模型的语音存在概率,对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明,该算法在抑制背景噪声和减少语音失真等方面优于传统的语音增强方法。     

一种基于改进的谱减法的语音增强算法

为改善语音质量,提高语音识别系统的性能,提出了一种新的基于改进的谱减法的语音增强算法。新算法在所有噪声都能转化为加性高斯白噪声的基础上,依据高斯白噪声幅度谱服从瑞利分布的特点,对噪声幅度谱进行精确的估计,并采用频带方差进行端点检测以及时检出语音。仿真分析表明：该方法能够较好地抑制噪声,噪声消除效果较传统算法具有明显的提高。     

基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强

传统变换域语音增强方法对语音做短时平稳性假设,这会造成对语音信号和噪声信号谱估计不准确,从而导致语音失真和残留噪声。本文提出一种从联合时频域进行语音增强的方法,该算法无需对语音做短时平稳假设。算法采用具有最佳能量聚集特性的高斯变换核函数,利用能快速实现的实值离散Gabor变换（RDGT）将语音信号变换到联合时频域,然后利用语音和噪声谱服从高斯分布的假设和无语音概率的思想进行基于最小均方误差的语音对数谱估计,采用改进的最小受控递归平均算法（IMCRA）进行噪声时频谱估计,在得到纯净语音的谱估计后利用实值离散Gabor逆变换获得纯净语音估计。实验表明,该算法相比频域变换算法具有较好的语音去噪度和较低的语音失真度。      

Generalization of Maximum A Posteriori Amplitude Estimator Under Speech Presence Uncertainty for Speech Enhancement

In this paper, we focus on the estimation-based frequency-domain speech enhancement methods under speech presence uncertainty. Through the minimization of an average risk function, a generalization of maximum a posteriori spectral amplitude estimator is derived. By adjusting the cost parameters, we can control the error caused by noise falsely detected as speech. Our experimental results show that the proposed system can be a simple alternative to Abramson’s simultaneous detection and estimation approach for speech enhancement since it involves merely estimation under speech presence uncertainty and does not require any detector. Moreover, the proposed estimator takes advantage of a more straightforward implementation, since there is no need for the computation of Bessel functions.     

一种融合相位估计的深度卷积神经网络语音增强方法

在时频域的语音增强中,幅度估计和相位估计都是影响语音增强性能的重要因素.为了在基于深度学习的语音增强方法中融合对相位的估计,本文将含噪语音短时傅里叶变换（STFT）的实部和虚部特征作为两个通道输入深度卷积神经网络,通过建立一个同步估计纯净语音STFT的实部和虚部特征的多任务学习模型,实现了对幅度和相位的同步估计.实验结果表明,相比仅考虑幅度估计的方法,本文方法具有更好的噪声抑制能力,在低信噪比条件下,显著提高了语音增强性能.     

一种基于语音和噪声统计信息改进相位估计的语音增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种改进相位估计的语音增强算法。算法首先根据语音和噪声频谱的统计模型的对称性得到用先验信噪比倒数形式表示的噪声频谱估计值,然后通过分析低信噪比条件下（0dB）相位估计对于幅度估计的重要性,利用噪声频谱估计值估计每一个频点的相位修正值,并给出了一种优化的先验信噪比估计算法,得到一种新的语音增强算法。由仿真实验给出的客观测试和非正式听音测试表明:该算法处理后取得了较好的效果,在抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声的前提下,相比未改进相位估计的算法处理后的信号,语音失真度更小,语音质量有明显提高。      

Speech Enhancement Algorithm Based on MMSE Short Time Spectral Amplitude in Whispered Speech

An improved method based on minimum mean square error-short time spectral amplitude （MMSE-STSA） is proposed to cancel background noise in whispered speech. Using the acoustic character of whispered speech, the algorithm can track the change of non-stationary background noise effectively. Compared with original MMSE-STSA algorithm and method in selectable mode Vo-coder （SMV）, the improved algorithm can further suppress the residual noise for low signal-to-noise radio （SNR） and avoid the excessive suppression. Simulations show that under the non-stationary noisy environment, the proposed algorithm can not only get a better performance in enhancement, but also reduce the speech distortion.     

谱相减与波束形成相结合的语音增强算法

根据阵列信号语音增强的思想,提出一种基于频城处理的谱相减与波束形成相结合的语音增强结构。结构为多路信号输入,每路含噪信号在谱相减后,增加了波束形成结构,不仅有效地消除了背景噪声,也抑制了谱相减后的音乐噪声。并使用该算法对实际环境中采集到的含噪语音信号进行了仿真,结果显示经过该系统处理后的增强语音的信噪比有了较大的提高,主观试听效果也很好。     

改进语音增强多频带谱减算法研究

针对传统谱减语音增强算法增强后的语音信号会残留明显的"音乐噪声"的问题,采用多频带谱减算法对其进行改进。改进算法的原理是将带噪的语音信号按照频率划分成不同的频带,并使这些频带之间互不交叠,根据频带内带有噪声的语音信号和噪声信号信噪比,利用自适应算法求得该频带的过减因子。仿真结果表明:改进多频带谱减算法的语音增强效果优于传统谱减法。     

改进型短时对数谱的语音增强算法的DSP实现

通过研究单通道条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差（MMSE—LSA）估计的语音增强算法，简化了算法难度，改进了实时性。引入了最佳修正短时对数谱估计，能在信号存在的不确定性下最小化语音信号对数谱的均方误差。试验证明此方法的语音增强效果较好，尤其在较低信噪比时效果更明显。算法用浮点DSP TMS320VC33实现，能有效抑制背景噪声。     

基于听觉掩蔽效应的语音增强算法的研究

提出了一种基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。算法对含噪语音的增强包括谱减法语音增强和感知加权语音增强两个步骤,分别从客观和主观两方面来提高含噪语音的质量。在谱减法阶段考虑了语音和噪声谱的交叉项,有效地减少了增强语音中的残余噪声;在感知加权处理中充分利用了人耳的掩蔽效应,设计了感知加权滤波器,对谱减法增强后的语音进行滤波,进一步消除残余噪声。对算法进行了数值实验,实验结果表明该算法能有效提高含噪语音的质量,比传统的谱减法有较大改进。     

基于短时谱分析的语音增强改进算法

介绍了基本的语音增强短时谱分析算法的原理.基于经典的谱减算法进行改进,引入了先验信噪比估计,以及时间回归平均法对噪声进行更新,以及一系列后处理改进方法,提高了降噪效果.在保持语音可懂度的基础上,增强了噪声衰减量.主、客观实验结果表明,针对汽车噪声一类的平稳噪声,算法效果出色;而对于街道、人声一类非稳态噪声,该算法性能优...     

基于先验信噪比参数自适应的频域联合语音增强方法

该文针对单通道频域语音增强方法存在的问题,提出了一种频域联合语音增强新方法,即将改进的基于先验信噪比频域语音增强方法与迭代谱减法相结合进行语音降噪的方法。实验表明,该方法消噪量大,对语音的损伤小,同时有效地降低了音乐噪声。     

基于改进谱减法的语音增强

针对传统谱减法具有残余音乐噪声过强,清音部分损失严重的缺点,提出了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征（AMDF）并结合短时平均幅度（AM）的语音检测算法,在原始语音估计式中引入了参数α和β,对传统的谱减法进行改进。根据采集的真实带噪语音数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析。在研究基于改进的谱减法的语音增强算法基础上,构建了以TMS320VC5509和TLV320AIC23 Codec为核心器件的实时系统,能够有效地提高语音信噪比．信号的信噪比由12．2dB提高到了4．0dB．改善了语音质量。     

一种基于时频分析的语音卷积信号盲分离算法

本文根据语音信号在实际环境下传播存在多径效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,提出了一种新的基于卷积混合矩阵模型的盲分离算法.该算法利用语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,通过对两路接收信号语谱图的对比分析估计出模型中时延参数和幅度系数的待定值;更进一步,从极大似然估计的思想出发,构造了一种基于时延参数和幅度系数的可信度函数,提出了通过寻找上述可信度函数的峰值以准确确定混合矩阵参数的方法.与现有的基于独立性假设的盲分离算法不同,本算法利用了语音信号频谱中普遍存在的稀疏特性,适用于求解大多数场合下的盲源分离问题.由于本算法本质上是一种非迭代的算法,且不存在发散的问题,故具有快速、稳定的特点.仿真实验和实际环境下所得到的实验结果表明,该算法能在各种信噪比的条件下准确地估计出由环境所确定的时延和幅度参数,并据此成功地分离出源语音信号,是一种面向真实环境下语音盲分离应用的有效算法.     

Speech enhancement with adaptive spectral estimators

Common statistical estimators for speech enhancement rely on several assumptions about statistical properties of speech and noise processes. In real applications, these assumptions may not be always satisfied due to the effects of a nonstationary environment. In this work, we propose new robust spectral estimators for speech enhancement by incorporation of calculation of rank-order statistics to existing speech enhancement estimators. The proposed estimators are better adapted to nonstationary characteristics of speech signals and noise processes in real environments. By means of computer simulations, we show that the proposed estimators outperform the known estimators in terms of objective criteria of quality.     

一种基于听觉掩蔽模型的语音增强算法

本文提出一种基于听觉掩蔽模型的语音增强算法。该算法对应用于语音编码中的听觉掩蔽模型进行了适当的修正，动态地确定第一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值，有选择性地进行谱减。计算机仿真表明所提算法优于基本谱减法，不仅信噪比有较大的提高而且有效地减少了主观听觉的失真和残留音乐噪声。