基于先验信噪比估计的语音增强方法

本文主要研究了噪声环境下频域语音增强问题。首先,总结了频域语音增强算法的主要特点;其次,分析了基于先验信噪比估计的最小均方误差和对数谱最小均方误差方法能够抑制噪声的主要原因;最后,根据"直接判决"的思想,提出了谱减法、最大似然估计法及维纳滤波法改进方法。实验结果表明,与传统的增强方法相比,所提出的方法能更好的抑制背景噪声和残留的"音乐噪声"。     

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。      

改进的低时延语音增强算法

针对目前语音增强存在较大时延的问题,提出一种低时延语音增强算法。在传统的先验信噪比估计和噪声估计的基础上,对判决引导算法进行低时延的改进,并提出了一种基于语音存在概率和语音激活检测相结合的噪声估计方法,本文的算法采用对数MMSE估计器结合语音存在概率。采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与其他几种算法进行了对比,实验结果表明,该算法有效降低了时延,可以很好的跟踪非平稳噪声,在信噪比较低的情况小可以取得很好的增强效果,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。     

基于动量项先验信噪比估计的语音增强算法

先验信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)估计的精度影响着语音增强算法的性能.直接判决(Decision Directed,DD)算法是最常用的先验信噪比估计算法,但是,该算法估计的增强语音语音失真严重.首先介绍了语音增强算法的基本理论并分析了DD算法、TSNR算法和融入动量项算法,然后运用MATLAB软件进行实验仿真,对比分析了融入动量项算法的性能优势.     

基于动量项先验信噪比估计的语音增强算法的研究

先验信噪(SNR,Signal Noise Ratio)估计的精度影响着语音增强算法的性能。直接判决算法 (DD, Decision Directed)算法的计算简单且音乐噪声残留少,是最常用的先验信噪比估计算法,但是,该算法估计的增强语音语音失真严重。本文首先介绍了语音增强算法的基本理论并分析了DD算法、TSNR算法和融入动量项算法,然后运用MATLAB软件进行实验仿真,对比分析了融入动量项算法的性能优势。     

基于联合语音出现概率的先验信噪比估计算法

先验信噪比是语音增强的关键参数。该文分析了几种典型的先验信噪比估计算法,并得到这几种算法的统一形式,最后提出了基于联合语音出现概率的先验信噪比估计算法。测试结果表明,该算法在不引入音乐噪声的同时,平均段信噪比提高和平均对数谱距离等客观评价指标,都优于其它算法。     

基于非因果先验信噪比估计的语音增强方法

传统维纳滤波语音增强方法采用直接判决法来估计先验信噪比,直接判决法利用当前帧和当前帧之前的信息,这种方法对信号突变不能很好的估计,且在低信噪比区域的平滑程度也不够。针对上述两个缺点,提出一种基于非因果先验信噪比估计器的维纳滤波语音增强方法,这种方法利用当前帧之前、当前帧和当前帧之后的信息来联合估计先验信噪比。由于利用当前帧之后的信息,这种方法能够对信号突变进行很好的估计,且在低信噪比区域对后验信噪比进行深度平滑。实验结果表明,本文的方法优于传统的维纳滤波语音增强方法。     

基于参数估计和感知提升的语音增强降噪算法

为了提高单通道语音增强降噪算法的整体质量,该文从噪声消除和语音感知两个角度出发对传统语音增强算法进行改进,通过引入多种处理手段来达到最佳优化效果。首先在参数估计方面,把基于弱语音出现的平滑算法加入到基于固定先验信噪比的软判决方法中来解决噪声谱过估计问题,并根据语音帧存在概率动态调整平滑因子,从而提高先验信噪比的跟踪效果。其次在语音质量感知提升方面,采用谐波恢复的方法重建语音段的高频谐波分量,并采用相位补偿和增益平滑的方法消除静默段和语音段的音乐噪声。实验结果表明,相比传统算法,该文算法通过引入参数估计改进模块和感知质量提升模块,在消噪效果和语音质量两方面均得到了较大的提高,并适用于多类噪声环境和信噪比条件。     

一种融合相位信息先验信噪比估计算法的研究

大多数的语音增强算法需要依赖于每一帧准确的先验信噪比估计,而直接判决(DD,Decision-Directed)算法是现当今最常用、最经典的先验信噪比估计算法.其拥有计算简单且能够有效抑制音乐噪声产生的优点,但其在追踪后验信噪比的过程中总是存在一帧的延时,导致产生较大的语音失真.为解决这一缺陷,利用语音幅度与相位的关系,在传统DD算法的基础上改进一种几何直接判决(GDD,Phase Decision-Directed)算法.经仿真实验证明,所改进的算法相对于传统的DD算法具有更好的背景噪声抑制性和跟踪效果.     

基于概率耦合的双直接判决先验信噪比估计算法

直接判决（DD,Decision-Directed）算法结构简单、音乐噪声抑制能力较好,是当前语音增强领域最为常用的先验信噪比估计方法.但该算法对于滑动因子的选取数值较为敏感,且估计性能要受到时延问题的限定.本文首先采用实际的语音和噪声数据,根据音乐噪声残留及输出语音失真两方面的评测标准对DD算法中滑动因子的取值问题进行了研究,通过数据分析给出了其较为明确的上下边界值;然后基于语音及噪声信号的复高斯分布模型,采用软判决技术对两个具有不同滑动因子的DD算法进行概率耦合,提出了一种具有双DD结构的先验信噪比估计算法.该算法可以充分结合两个具有不同特性DD算法的优点,在音乐噪声抑制及限制语音失真等方面均获得了较为理想的输出效果.多种噪声背景及输入信噪比条件下的仿真结果表明,相对于目前流行的几种先验信噪比估计算法,本文提出算法具有更为优良的估计性能.     

基于自适应共轭梯度参数估计的顽健卡尔曼滤波语音增强算法

对于加性噪声影响下的语音信号，利用双通道输入建立起来的增广卡尔曼滤波器模型，采用自适应共轭梯度方法对纯净语音和有色噪声干扰模型分别进行参数估计，提出了一种有效的语音增强算法。由于该方法对模型参数的估计精确性较高，而且估计速度快，同卡尔曼滤波类的其它语音增强方法相比，其语音增强效果良好，且具有一定的顽健性。仿真实验表明在环境噪声很复杂的情况下，该方法仍然有效。     

一种引入延迟的语音增强算法

针对传统语音增强算法中,只采用当前帧和当前帧以前的信息对当前帧语音谱进行估计而造成变电平噪声和音乐噪声的问题,采用一种改进的引入延迟的语音增强算法。通过引入延迟,可以在对当前帧语音谱进行估计时使用当前帧以后帧的信息,在噪声估计中采用类似路径搜索的双向搜索方法消除变电平噪声的影响,在先验信噪比估计中采用改进的非因果先验信噪比估计算法,消除低信噪比平滑不足带来的音乐噪声,在此基础上构建了一个完整的语音增强算法。实验结果表明,该算法基本不受变电平噪声的影响,而且音乐噪声和残留背景噪声都得到了很好的抑制。     

基于升降编解码全卷积神经网络语音增强技术

步兵战车强噪声背景下由于强背景噪声的存在,既影响了口令识别的正确率,又降低了指挥所后台监听的清晰度,为了提高语音质量,本文对口令数据进行增强处理.为此,本文提出了一种基于升降编解码全卷积神经网络(Increase De-crease Encoder Decode Convolution Neural Network,I...     

基于最小统计量和掩蔽效应的单通道语音增强

利用人耳感知的掩蔽特性，并结合含噪语音能量的最小统计量估计，提出了一种低信噪比下的单通道语音增强算法。该算法对原始语音在Bark频带能量的最小统计量进行估计，从而准确估计含噪语音信噪比，再从感知的角度，在时域和Bark频域上合理调整增强系数，以实现语音增强的目的。实验表明，该增强算法能够在减小语音失真的同时，很好地抑制背景噪声和残余音乐噪声。     

基于Gamma语音模型的语音增强算法

提出了一种新的基于Gamma语音模型的语音增强算法。首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Gamma和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子。在增强算法中,提出了基于Gamma语音模型的改进最小统计量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法。仿真结果表明,该算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能。     

改进的基于语音存在概率的噪声功率谱估计算法

噪声功率谱估计是语音增强算法中的关键技术之一.针对在非平稳噪声环境下噪声功率谱估计不够准确的问题,采用了基于后验语音存在概率的噪声功率谱估计算法,并对其中的语音存在概率估计算法进行了改进.利用语音信号的短时平稳性,在时域和频域上利用相邻帧和相邻频点的相关性估计当前帧的语音存在概率.仿真结果表明,该算法与原始算法及改进的最小值控制递归平均噪声估计(IMCRA)算法相比,能够有效提升非稳态噪声环境下噪声功率谱估计准确度和语音增强效果.     

基于动态谱估计的改进谱减语音增强算法

语音增强是语音信号处理的重要课题。根据基于最小值追踪的谱估计方法,提出了一种非平稳噪声环境下快速追踪噪声变化的方法,将其应用到改进后的谱减法中,以提升语音增强的效果。仿真结果表明,改进后的谱减法能有效降低背景噪声,提高输出语音信号的信噪比。