一种基于几何谱减法和听觉掩蔽效应的语音增强方法

针对低信噪比下非平稳噪声环境情况,几何谱减算法产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合听觉掩蔽效应的改进算法,该算法通过对噪声的实时估计,同时结合听觉掩蔽效应设计一个感知滤波器,对增强后的信号频谱进行滤波以抑制背景噪声,从而将残留噪声强度控制在掩蔽阈值之下.通过计算PESQ、oSNR、语谱图及时域仿真波形图分析及主观试听表明:改进的几何谱减算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且残留噪声和语音畸变较小,提高了语音的可懂度.     

仿听觉掩蔽效应的助听器语音增强算法

为增强听障患者在噪声环境下的语言理解度,本文提出了一种改进的感知滤波器算法。针对一般感知滤波器会出现被掩蔽音在感知滤波后变为可闻噪声的问题,本文仿听觉掩蔽效应设计了加权感知滤波器算法。算法在基本感知滤波器设计的基础上,首先采用直接判决法来估计先验信噪比,并基于最佳平滑因子法进行修正。然后基于最小均方差准则获得最优估计值,从而得到感知权重滤波器的增益函数。仿真实验结果表明,该方法能够有效地消除残留噪声,降低噪声对语音的干扰,使得处理后的语音质量有所提高。     

一种基于人耳掩蔽效应和无语音概率的谱减语音增强算法

提出一种基于听觉掩蔽模型和无语音概率的语音增强算法。该算法对听觉掩蔽模型进行了适当的修正,通过引入无语音概率(SAP)思想动态地确定每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。仿真结果表明所提出的算法优于一般掩蔽增强算法,能够有效地减少音乐噪声并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度。     

非平稳环境下基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强

传统的语音增强算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的音乐噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法对传统谱减法的功率谱估计算法进行改进,根据最小均方误差原则和语音信号的听觉掩蔽阈值调整功率谱估计的参数,并引入了基于最小值统计特性的噪声估计算法,使估计的噪声更好地跟踪噪声的变化。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都得到较好的增强效果,且较好地抑制了音乐噪声。     

基于噪声被掩蔽概率的优化语音增强方法

利用听觉系统的掩蔽特性,提出了一种优化的语音增强方法。研究表明,噪声被语音掩蔽的概率是噪声强度和听觉掩蔽阈值的函数。考虑到噪声在带噪语音中的出现具有不确定性,各语音谱分量的最终估计由对带噪语音的谱分量和用传统的增强方法估计的谱分量的加权求得,加权因子由噪声被掩蔽概率确定。语音增强性能的评估结果表明,这种优化的语音增强方法在减少语音失真与加强噪声抑制之间取得了良好的折衷,减少了语音的听觉失真, 有效地抑制了音乐噪声,提高了增强语音的清晰度。     

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。     

基于自适应噪声估计的小波阈值语音增强

文中提出了一种基于小波阈值和自适应噪声估计方法的语音增强算法。该算法直接利用含噪语音信号估计出信噪比SNR,并通过该值调整小波阈值,从而实现了小波阈值的自适应变化。针对噪声的小波变换模值随尺度增大而减小的特性,采用了随尺度变化的小波阈值。并且改进了小波阈值函数。实验数据表明,本文算法在多种噪声环境下,均有较好的语音增强效果。并且在抑制噪声的同时,减少了语音失真。     

基于时频阈值的小波包语音增强算法

该文考虑小波域应用语音降噪中听觉掩蔽效应,提出了一种基于时频阈值的小波包语音增强算法。新算法首先通过频域增强方法得到语音粗估计,通过跟踪估计语音时频特性的细节变化,及时调节降噪阈值,然后利用时频阈值对小波包系数进行处理,以达到语音降噪的目的。实验表明,较传统小波域语音降噪方法,新算法在抑制平稳白噪声的同时减小了语音信息的损失,其增强语音的MOS(Mean Opinion Score)评分、输出信噪比、MBSD(Modified Bark Spectral Distortion)测度性能均有明显提高。     

结合人耳听觉感知的两级语音增强算法

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。      

坦克舱强噪声背景下利用掩蔽效应的语音增强

采用了一种基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法通过计算每一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值,动态地调整谱减系数,有选择性地进行谱减。通过对采集的坦克舱内含强噪声的语音信号的计算机仿真表明,该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。     

基于掩蔽效应的谱相减语音增强算法

提出了一种基于听觉掩蔽效应的谱相减算法。该算法根据每一帧语音信号的各个关键频率段的听觉掩蔽阈值,动态地估计谱减因子。对算法在不同输入信噪比时的计算机仿真表明,此算法明显优于基本谱相减算法,不仅能有效提高语音信号的输出信噪比,而且能较有效地减少主观听觉失真和残留音乐噪声。     

基于人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法研究

针对传统子空间语音增强算法中,因语音增强方法中去除噪声而出现的音乐噪声和失真问题,提出了一种人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法,并结合频域到特征值域的变换,在Bark域内实现人耳的感知掩蔽效应的语音增强。实验结果表明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与传统子空间语音增强算法相比,不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音失真和音乐噪声,提高了增强后语音的听觉质量。     

基于感知加权滤波的卡尔曼滤波语音增强

结合人耳听觉掩蔽效应,提出一种基于听觉感知加权的卡尔曼滤波语音增强方法。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号频谱分量幅度获得的,引入听觉感知加权滤波器在频域上使共振峰区域残留噪声更多,而共振峰之间及语音幅度谱较低的区域残留噪声减少,这样符合人耳的听觉特性,从而使得主观感觉到的噪声最小。采用语音质量感知评估对语音增强的效果进行评测,与传统的卡尔曼滤波语音增强算法相比,实验结果显示该算法提高了增强语音的质量。     

一种基于信号子空间和听觉掩蔽效应的语音增强方法

采用子空间分解法对噪声语音进行信号增强，并用基于Johnston听觉掩蔽模型的感知滤波器对增强后的信号频谱进行平滑以抑制背景音乐噪声。几种噪声背景下对增强语音的客观测试表明，与传统的信号子空间分解法相比，基于信号子空间和听觉掩蔽效应的方法可有效地减少语音信号的失真度。     

基于最小统计和人耳掩蔽特性的语音增强算法

提出了一种基于最小统计和人耳掩蔽特性的语音增强算法,通过最优平滑和最小约束递归平均从含噪语音中估计噪声的均值,推导出一种新的基于掩蔽特性的谱减系数计算公式。实验结果表明,该算法优于传统的掩蔽特性算法,含噪语音经过增强后,残留的音乐噪声更小。     

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。     

基于听觉感知的LSA-MMSE改进型语音增强方法

传统增强方法的增益函数对每个频点都进行估计,必然会引进相对较多的语音失真.为了提高低信噪比下的语音增强效果,提出了一种计算掩蔽概率的方法,得到优化的语音增强方法.基于听觉感知特性,对噪声被掩蔽部分的带噪语音谱和未掩蔽部分采用不同处理方法.增强后的语音可以表示为这两个状态下单独估计的加权和,其中权重与噪声被掩蔽概率有关.通过与Virag的方法、LSA-MMSE估计等方法进行比较,实验结果表明所提的增强方法能在低信噪比下有效地抑制残留噪声的同时保持更小的语音失真.     

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。     

基于听觉掩蔽效应的小波包语音增强

在分析传统阈值函数小波去噪方法的基础上,提出一种根据人耳掩蔽效应设计的阈值函数去噪方法。该方法利用小波包的多分辨率的优点,把语音分解到反映人耳听觉特性的小波子带中,再使用根据人耳听觉掩蔽原理设计的噪声掩蔽阈值函数对带噪的小波系数进行处理,最后反变换得到增强语音。仿真实验表明：输出的信噪比与听觉评测（PESQ）均取得较好结果。     

一种基于广义奇异值分解的语音增强算法

广义奇异值分解的单通道语音增强算法在加性噪声为白噪声的情况下,效果比较理想.加性噪声为有色噪声的情况下,通常用一种基于熵奇异值分解(QSVD)的方法来处理.对QSVD算法进行衍生,首先提出了一种基于广义奇异值分解的子空间语音增强算法(GSVD).为了处理低信噪比时残留的音乐噪声,结合入耳的听觉掩蔽效应,进一步提出了一种基于感官抑制的GSVD(PCGSVD).试验结果显示,PCGSVD算法能够明显地提高语音质量、可懂度和识别率,特别是在加性噪声是有色噪声的情况下实验结果明显优于其他的语音增强算法.