基于改进谱减法的语音增强研究

语音增强技术是语音信号处理中的重要课题之一,谱减法是目前语音增强处理中常用的方法.针对传统谱减法残余音乐噪声过强,清音部分损失严莺的缺点,引入了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征并结合短时平均幅度的语音检测算法,对传统的谱减法进行了改进.根据采集的真实航空噪声数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析.仿真结果表明,改进形式的谱减法可以有效降低音乐噪声,提高信噪比和町懂度,可以满足语音增强的要求.     

一种改进的基于谱熵的语音端点检测技术

论文提出了基于时频谱减增强和谱熵的语音端点检测算法。算法对带噪语音在频域利用谱减法去除宽带加性噪声,在时域去除由谱减带来的残差噪声从而对语音进行了增强。对增强后的语音利用谱熵特征进行端点检测。实验结果表明,此算法快速有效,具有较强的抗噪能力,特别适合低信噪比的语音端点检测。     

基于自适应噪声估计的语音增强技术

针对语音系统受外界强噪声干扰而导致识别精度降低以及通信质量受损的问题,提出一种基于自适应噪声估计的语音增强方法。通过端点检测将语音信号分为语音段与非语音段,对这两种情况的噪声幅度谱分别进行自适应估计,并对谱减法中不具有通用性的假设进行研究从而改进原理公式。实验结果表明,相对于传统谱减法,该方法能更好地抑制音乐噪声,并保持较高清晰度和可懂度,提高了强噪声环境下的语音识别精度和通信质量。     

一种基于改进谱减法的语音增强方法

谱减法是最常用的一种语音增强技术,其特点是计算复杂度低、实时性强、易于实现.谱减法的主要目的是去除语音信号中的噪声干扰,提高语音信号质量.本文在研究基于改进谱减法的基础之上,提出了利用带噪语音的高频区估计噪声谱以及由短时过零率和短时能量组合而成的加权函数去除背景噪声及音乐噪声的语音增强方法.实验表明,这种时频结合的语音增强方法对背景噪声下的语音质量的增强效果明显.     

基于改进噪声估计的谱减法应用于说话人识别

针对语音信号中存在加性噪声使MFCC的鲁棒性和识别系统的性能下降的问题,基本谱减法的引入在增强MFCC抗噪性上取得的效果有限,为了使MFCC具有更好的抗噪性,提出了一种改进算法,在谱减法的基础上引入谱熵的思想,利用谱熵值的分布逐帧进行噪声估计,可更精确地谱减去噪;实验结果表明,当语音中含有加性噪声时,与基本谱减法相比,改进谱减法的说话人识别系统抗噪性与鲁棒性更好。     

抑制坦克强背景噪声的改进谱减法研究

谱减法是处理宽带噪声较为传统和有效的方法,它运算量较小,容易实时处理,增强效果也较好。根据经典谱减法及其各种改进形式的基本原理,提出一种新的改进谱减法语音增强算法。根据语音和噪声各自的特性,对带噪语音进行时域平滑和频谱统计加权处理。对该算法进行客观和主观测试表明：相对于传统的谱减法,该算法能更好地抑制背景噪声和音乐噪声,同时也较好地保持了语音的可懂度和自然度。     

基于谱减法的改进语音增强方法

语音增强技术是解决噪声污染的一项强有力的预处理技术.谱减法通过处理后的语音中会留下所谓的"音乐噪声",针对这个问题,提出了一种多带谱相减与感觉加权相结合的语音增强方法.对带噪语音进行多带谱相减,并根据人的听觉掩蔽特性,对多带谱相减后的信号进行感觉加权,从而进一步降低背景噪声.在语音失真和噪声抑制之间取得良好的折中,减少语音的听觉失真,有效地抑制"音乐噪声",提高语音的清晰度.     

基于非平稳噪声估计的改进谱减语音增强算法

传统的谱减法无法有效地抑制实际语音通信中的非平稳噪声,为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出了一种改进的噪声估计算法,首先将带噪语音的功率谱按照Bark频率进行子带划分,然后分别在每个子带内利用改进的最小统计量控制递归平均方法跟踪噪声的变化,从而在准确估计非平稳噪声的功率谱的同时减少计算量。将该算法应用到谱减法中,并与传统的增强型谱减法进行对比实验,实验结果表明：改进的谱减法能够更好地去除各种非平稳噪声,而且能够有效抑制“音乐噪声”,使得增强后的语音具有更好的音质。     

一种基于改进谱减法的语音去噪新方法

介绍了改进谱减法的原理及算法。提出在信噪比（SNR）较低的情况下，根据语音短时能量和过零率，判断在无声或有声期间是否偶然的噪声过高，从而设定合适的参数降低噪声。实验证明该方法提高了输出信噪比，改善了语音质量，具有良好的语音去噪的效果。     

一种基于改进谱减法的语音去噪新方法

介绍了改进谱减法的原理及算法。提出在信噪比(SNR)较低的情况下,根据语音短时能量和过零率,判断在无声或有声期间是否偶然的噪声过高,从而设定合适的参数降低噪声。实验证明该方法提高了输出信噪比,改善了语音质量,具有良好的语音去噪的效果。     

基于改进谱减方法的语音增强研究

由于噪声的影响导致语音信号的质量降低,因此需要对语音信号进行语音增强。语音增强是语音信号处理的前沿领域,其主要目标足从带噪语音中提取纯净的原始语音信号。介绍了实现语音增强方法的原理,利用实验仿真了传统谱减法和改进谱减方法,改进法通过对带噪信号进行参数调整,然后进行频域谱减,实验结果表明改进方法对语音增强效果明显好于传统方法。此外,对传统谱减法和改进谱减法的信噪比分别进行了计算,结果表明改进谱减方法的信噪比相对传统谱减方法有很大提高。     

基于MATLAB的谱相减语音增强算法的研究

谱相减算法运算量小、便于快速处理、效果好,是一种重要的语音增强算法。针对谱相减法经典形式存在的“音乐噪声”残留问题,人们提出了各种改进形式。该文以这一类语音增强算法作为对象,对“音乐噪声”的消除方法进行了研究。介绍了谱相减法经典形式及多种改进形式的基本原理,并基于MATLAB,详细说明了算法具体的实现过程。结合实录语音样本,给出了不同形式谱相减法增强后的结果,对各种方法的效果进行了对比,总结了使用经验,并以此为基础提出了一种提高处理后带噪语音信噪比的改进方案。     

一种新的用于语音识别的噪音估计及非线性谱相减方法

提出了一种新的噪音估计及非线性谱相减方法，通常的噪音估计一般基于语音检测方法，取噪音段的谱平均作为噪音谱的估计，该方法在信噪比较低时性能下降严重。提出的基于能量聚类的噪音谱估计方法，不依赖于语音检测直接估计噪音谱，提高了噪音谱估计的精度。还在一般非线性谱相减方法的基础上提出了改进的谱相减方法，该方法根据单个mel滤波器频带内局部的信噪比，来决定该频段内非线性谱相减的多少，细化了非线性差谱的额度，在有效抑制噪声的同时减少了语音谱的失真。     

基于短时谱相估计改进型减谱法语音降噪研究

针对手机等移动智能终端设备的降噪问题,通过对基本减谱法的分析研究发现其在使用中存在不足,对基本减谱法进行了功率谱修正和输入幅值谱自适应的改进,通过调节噪声系数α和功率谱系数β以提高语言处理的灵活性以及输出信号的信噪比。仿真实验对比了基本减谱法与改进减谱法对含噪语音的处理效果,结果表明改进减谱法对含噪语音的降噪效果更为明显。     

基于谱熵噪声估计的改进减谱法

为优化基本减谱法在低信噪比下的性能,必须对噪声进行更为准确的估计。提出一种基于谱熵噪声估计的改进减谱法,通过谱熵值估计每一帧语音的噪声,利用减谱法减去噪声以达到降噪的目的。实验结果表明,该方法与传统消噪方法相比,在不同噪声环境下均能取得较好的去噪效果。     

基于改进谱减算法的语音增强新方法

针对基本谱减算法中关于噪声是零均值的高斯分布的假设,提出了一种改进谱减算法,从而打破了这个假设。实验表明这种改进谱减算法有效地提高了增强效果,更好地抑制了音乐噪声。     

改进的减谱法在语音增强中的应用

为消除语音信号中噪声,改善语音质量,本文提出一种改进的减谱法。首先根据每帧的功率谱动态调整谱减系数,然后通过维纳滤波法把各种噪声变换为类似白噪声的噪声,最后用原减谱法把该噪声去除。实验证明,该方法有较好的去噪效果。