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本文主要研究藏语语音去噪算法,提出一种基于频谱映射的卷积长短期记忆藏语语音去噪算法。该算法由数据准备模块、特征提取模块、网络模块以及音频还原模块4个模块组成,以纯净的拉萨语语音和加了噪声库NOISE-92六种单一噪声的带噪语音作为数据集,提取带噪语音和纯净语音的对数功率谱特征作为输入对网络进行训练,网络的效果通过可感知语音质量和短时客观可懂度两个指标进行评价。实验结果表明,该算法在非平稳噪声上的去噪效果优于平稳噪声,且信噪比越大其去噪效果越好;在低信噪比下,该算法在非平稳噪声上的表现优于谱减法和最小均方误差法。 相似文献
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《无线互联科技》2016,(2)
从噪声背景中提取尽可能纯净的语音信号,增强有用信号,抑制、降低噪声干扰的技术称为语音增强技术。语音增强有着广泛的应用,因此寻求一种有效的算法对带噪语音信号进行处理得到较纯净的原始语音信号的研究有着很大的意义。多年来很多经典的语音增强算法被提出,如谱减算法,子空间算法等。文章提出了一种新颖的语音增强方法,即基于非负低秩稀疏分解的原理在强噪声环境下实现语音增强。把语音信号和噪声信号看做是一个非负低秩稀疏分解问题并且不断的优化算法分离出语音信号和噪声信号的幅度谱。实验结果表明在强噪声环境下这种方法对比一些传统的语音增强方法效果更好,具有更少的噪声残余与较低的语音失真等优点 相似文献
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提出了一种空域、时域与频域相结合的阵列语音增强算法,对含噪信号进行处理:第一步,先在空域及时域内利用波束形成得到一个初步增强的语音信号;第二步,利用前面得到的增强信号,在时域内采用多通道自适应滤波消除相关噪声;第三步,在频域内利用谱相减消除残余噪声。整个算法的消噪量大,而且阵列的孔径小,能应用于多种噪声环境。 相似文献
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提出了利用频域的独立成分分析(Independent components analysis)算法分离语音信号和噪声信号,达到抑制噪声的效果.并且,针对ICA算法在噪声源集中的环境中效果较好,在噪声源分散的环境中性能有所退化的情况,基于时域带噪信号的ICA算法提出频域带噪信号的ICA算法.最后利用最小均方误差估计谱幅度算法(Minimum mean square error)去除残留噪声,达到较好的语音增强效果.通过大量的实验数据测试,文中提出的基于ICA和MMSE短时谱幅度估计的双麦克语音增强算法在不同信噪比(Signal to Noise Ratio)下,都取得了良好的降噪效果. 相似文献
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在实际应用中,待分析的语音信号一般是被噪声污染的语音,很大程度上影响了语音处理系统的性能。为此,需要我们对带噪语音进行语音增强处理,抑制噪声,恢复纯净语音。本文就谱减法对带噪语音进行处理,并利用matlab行仿真,验证了谱减法的语音增强的效果。 相似文献
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相位谱补偿语音增强算法通过调整相位谱对噪声进行压缩,提高重构信号的质量。针对传统的相位谱补偿(phase spectrum compensation, PSC)语音增强算法采用固定的相位补偿因子,且算法的性能易受噪声估计准确性的影响,提出了一种基于稀疏性的相位谱补偿(sparsity-based phase spectrum compensation, SPSC)语音增强算法。首先,利用噪声估计算法得到噪声幅度谱,利用基于幅度谱的语音增强算法得到目标语音幅度谱;接着,通过噪声和目标语音幅度谱之间的局部信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)来估计谱时间稀疏性;然后,利用sigmoid函数改进相位补偿因子,联合补偿因子和谱时间稀疏性,得到SPSC函数。最后,使用SPSC函数对相位谱中的谱分量进行补偿,通过短时傅里叶逆变换得到最终增强后的语音信号。仿真实验表明,在四种不同背景噪声的低信噪比下,新的相位谱补偿算法使增强语音获得了更好的LSD、PESQ和segSNR指标,说明新的算法在低信噪比下,可以有效恢复带噪语音中的语音成分,对噪声抑制效果明显,增强语音的质量和听感均有一定提升。 相似文献
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基于分数阶谱相减的语音增强法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出了基于分数阶谱相减的语音增强法(FSS)。该方法通过对带噪语音信号作分数阶傅里叶变换(FRFT),将得到的分数阶语噪混合谱与估计的分数阶噪声谱相减,最后利用分数阶Fourier反变换获得去噪后的语音信号。理论分析表明,所提方法存在一个最佳分数阶阶数,使得语噪混合信号能在分数阶变换域得到最好的分离,从而有效地提高了增强语音的性能。计算机仿真表明,对于混有加性白噪声的男/女声发音信号,所提方法在信噪比提高量和Itakura距离减少量两个方面都优于传统的谱相减法(SS),并且增强语音中的音乐噪声得到了明显抑制。 相似文献
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针对现有深度神经网络语音增强方法对带噪语音的去噪能力有限、语音质量提升不高的问题,提出了一种基于奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法。通过引入奇异谱分析算法对带噪语音进行预处理,以初步分离得到语音信号与噪声。接着将语音信号与噪声用于深度神经网络模型得训练,以得到性能更优的网络模型,从而使得本文方法具有更好的性能。最后在重建干净语音的环节中,同时使用神经网络估计得到的对数功率谱和带噪语音的对数功率谱,并加入了权重系数,使得本文提出的方法可以适应不同信噪比的情形,有效的去除背景噪声,降低语音信号的失真。本文通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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结合语音激活检测(VAD)技术对短时对数谱估计最小均方误差(LSA-MMSE)语音增强算法进行了改进。通过实验表明,LSA-MMSE增强算法在消除背景噪声、增加语音清晰度和提高语音自然度等方面比谱减法更加有效。 相似文献
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针对语音增强技术中先验信噪比参数的估计问题,本文通过结合两步噪声消除技术以及语音与噪声分量的高斯统计模型,在频率域中提出了一种新的先验信噪比估计算法。该算法基于直接判决方法的输出结果,利用最小均方误差估计理论直接计算当前帧纯净语音分量的谱能量,以获取带噪语音的先验信噪比估计。算法在保留两步噪声消除算法优点的基础上,无需语音增强系统中增益因子的任何先验条件,且在有效消除背景噪声的同时能够最大程度地抑制输出语音中音乐噪声的生成。多种噪声背景下的仿真结果表明:相对于经典的直接判决方法和新近的两步噪声消除算法,基于本文先验信噪比估计方案的语音增强系统在主观与客观评价标准下都具有更加优良的语音增强效果。 相似文献
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针对谱减语音增强法中一直存在的去噪度、残留的音乐噪声和语音畸变度三者间均衡这一关键问题,本文提出一种基于无语音概率改进的对数谱估计增强算法.该算法结合无语音概率的思想,按照纯噪声帧和带噪语音帧两种状态.有区别地实时更新语音最小均方误差的对数谱增益,并利用无语音概率参数(SAP)自适应地调节平滑系数,以求随着噪声环境的变化,在去噪度、残留"音乐噪声"和语音畸变度之间自适应地折中.实验表明,该算法在相同去噪程度下,语音畸变和音乐噪声相对其他谱减法都同时地减弱,特别在低信噪比环境下优势更明显,而且平滑参数利用SAP参数,无需多余计算,便于实时处理. 相似文献
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基音检测是河南方言语音信号处理中的一个重要环节,针对低信噪比环境下的河南方言语音基音检测准确率低的问题,提出了一种语音信号增强和基音检测相结合的算法.通过多窗谱估计的改进谱减法对语音信号进行降噪处理,对增强后的语音信号用中心削波法消除偏离基音轨迹的野点,再通过自相关法实现基音检测.仿真结果表明,对于低信噪比环境下河南方言语音信号的基音估值检测结果准确,估算出的基音频率和实际基音频率能很好的重合. 相似文献