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.     

改进的基于信号子空间的多通道语音增强算法

通过同时对角化麦克风阵列接收信号中语音信号和噪声信号的全局协方差矩阵,本文改进了一种基于信号子空间分解的多通道语音增强算法.该算法不依赖任何信号模型且无需对噪声信号的统计特性进行任何先验假定,它弥补了原始算法只限于白噪声背景下语音增强的不足,实现了色噪声背景下语音信号的最优估计.仿真结果表明本文算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果.     

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DCT与维纳滤波的单通道语音增强算法

针对复杂噪声背景下的语音增强问题,基于离散余弦变换(DCT)和维纳滤波提出了一种新的单通道语音增强算法。该算法不依赖任何语音信号模型且无需对噪声的统计特性进行先验假定,它利用DCT域中连续时刻语音信号分量间的相关特性结合最小均方误差算法实现纯净语音分量的最优估计,弥补了一般算法仅依赖单帧带噪语音对语音分量估计得不足。多种噪声背景下的仿真结果表明,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果。     

一种DCT域的语音增强改进算法

提出了一种DCT域的语音增强改进算法。该算法依据DCT域语音分量和噪声分量统计分布的不同,采用最大后验概率估计方法对语音分量进行精确估计,实现将语音信号从噪声环境中分离出来,从而有效地改善语音质量。在低信噪比条件下,该算法可以有效降噪,且增强效果较频域增强算法更好。     

基于全相位谱分析的语音估计器

传统的FFT谱分析会产生比较严重的频谱泄漏,应用到语音增强中就会产生严重的音乐噪声.因此使用更加准确的频谱分析将会对整个语音增强系统有很大的改进.将全相位FFT谱分析与最优改进对数谱幅度(OM-LSA)语音估计器结合,提出了新型最优改进对数全相位谱幅度(OM-LapSA)语音估计器,给出了新型语音估计器的流程框图.实验仿真表明,提出的语音估计器增强算法在抑制音乐噪声、提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统OM-LSA语音估计器增强算法.     

结合相位差和谱减法的双传声器语音增强技术

结合基于传声器阵列和相位差的语音增强算法的优点,提出了可以在同时存在平稳噪声和干扰语音环境下使用的语音增强算法.首先对噪声估计技术进行了改进,利用相位差信息和幅度信息对语音存在概率进行估计,提高了噪声估计性能.其次用相位差信息对原谱减法的幅度增益函数进行改进.在普通房间使用间距为0.08m端射结构双传声器测试,实验结果...     

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。     

基于信号子空间的语音增强方法

基于子空间的语音增强算法不同于基于信号处理和统计估计的经典语音增强算法,其核心思想就是将带噪语音信号映射到信号子空间和噪声子空间中,并在信号子空间中估计原始信号。本文提出的算法是以线性代数和矩阵分析为基础,利用对语音信号和噪声协方差矩阵同时对角变换的条件,对混有加性白噪声和粉红噪声的语音信号进行增强处理。经过实验分析及与传统的语音增强算法相比较,语音失真较小,增强效果较好,能够在极大限度地抑制背景噪声的同时减少频谱失真和残余噪声。     

一种改进的最小统计量控制递归平均噪声估计算法

本文提出了一种改进的最小统计量控制递归平均噪声估计算法.算法采用递归平均进行噪声估计,其递归平均的平滑因子受语音存在概率控制,而语音存在概率的计算采用了两次平滑和最小统计量跟踪.与I.Cohen提出的IMCRA算法相比,本文采用了一种快速有效的最小统计量跟踪算法.仿真结果表明在非平稳噪声条件下,算法具有较好的噪声跟踪能力和较小的噪声估计误差,可以有效地提高语音增强系统的性能.     

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。     

基于高速DSP的实时语音增强系统设计

随着移动通信技术的快速发展,语音增强的研究及其实际应用成为数字化通信的一个重要的研究方向。在数字信号处理技术的支撑下,许多优秀的语音增强算法的实时实现成为了可能。谱减法是一种运算量相对较小,增强效果明显,并且容易实时实现的语音增强算法,但是其缺点就是残留有音乐噪声。针对传统谱减法,本语音增强系统采用了一种改进算法,就是...     

Single Channel Speech Enhancement by De-noising Using Stationary Wavelet Transform

It is classical problem to extract signal itself from noise signal in speech processing. We can separate them according to their different statistic characters. Commonly the frequency band of noise is wide but that of original signal is limited and mainly lies in low frequency bands. How to eliminate noise effect becomes a challenging problem in speech processing. Speech enhancement algorithms have been developing considerably, many theories and approaches have been brought forward to suppress…     

一种新的自适应语音增强系统

针对自适应噪声对消(ANC)语音增强系统的性能高度依赖于参考信号的质量，任何原始语音信号泄漏到参考信号中，都会导致原始语音信号失真和噪声抵消性能恶化这一问题，本文提出一种对泄漏不敏感的附加随机噪声(ARN)自适应噪声对消语音增强系统。它通过在参考信号中加入一个低功率的宽带随机训练信号，然后用该训练信号作参考信号对噪声传输函数(NTF)进行自适应建模，并在使用自适应预测滤波器(APF)消除NTF自适应建模的语音信号干扰的同时，用补偿滤波器(CPF)来修正由APF引起的参考信号失真。计算机仿真表明，这种ARNANC语音增强系统在泄漏情况下能将原始语音信号从带噪语音信号中有效分离出来。     

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。     

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 Decrease Encoder Decode Convolution Neural Network,IDEDCNN)的语音增强算法,该算法将输入语音信号通过预处理,获取其傅里叶幅度谱特征,并将连续8帧的语音信号作为网络的输入,通过编码器来对相邻多帧语音信号建模以提取上下文信息,利用解码器挖掘当前待增强语音帧和上下文信息之间的联系,从而实现语音增强的目的。通过实验证明了该算法能够实现较好的语音增强效果。     

Two‐Microphone Generalized Sidelobe Canceller with Post‐Filter Based Speech Enhancement in Composite Noise

This paper describes an algorithm to suppress composite noise in a two‐microphone speech enhancement system for robust hands‐free speech communication. The proposed algorithm has four stages. The first stage estimates the power spectral density of the residual stationary noise, which is based on the detection of nonstationary signal‐dominant time‐frequency bins (TFBs) at the generalized sidelobe canceller output. Second, speech‐dominant TFBs are identified among the previously detected nonstationary signal‐dominant TFBs, and power spectral densities of speech and residual nonstationary noise are estimated. In the final stage, the bin‐wise output signal‐to‐noise ratio is obtained with these power estimates and a Wiener post‐filter is constructed to attenuate the residual noise. Compared to the conventional beamforming and post‐filter algorithms, the proposed speech enhancement algorithm shows significant performance improvement in terms of perceptual evaluation of speech quality.