结合相位谱补偿的调制域谱减法

针对现有谱减法面临增强语音可懂度低且引入"音乐噪声"的问题,提出了一种结合相位谱补偿的调制域谱减法。首先将语音分解到若干频带,以同一频带不同时间的幅度谱为输入,通过傅里叶变换得到调制谱,然后采用谱减法修正不同频带的调制幅度谱,有效抑制了背景噪声,同时利用反对称函数补偿调制相位谱,进一步降低残留噪声,提高了语音可懂度。主客观实验结果表明,在不同噪声及信噪比情况下,本文方法能明显抑制背景噪声和"音乐噪声",同时处理后的增强语音保持良好的语音可懂度,改善了主观感知质量。     

一种基于后验信噪比频域语音增强方法的研究

谱减法是常用的单通道语音降噪方法,传统谱减法在抑制背景噪声的同时引入了“音乐噪声”,影响听觉效果。为了抑制音乐噪声,提出了一种基于后验信噪比的频域语音增强新方法,当后验信噪比较高时,采用基于后验信噪比的谱减法增强语音信号;当后验信噪比较低时,采用基于后验信噪比的谱衰减方法对含噪语音信号谱线进行衰减,达到语音增强的目的。仿真结果表明,基于后验信噪比的频域语音增强法具有较好的背景噪声和音乐噪声抑制效果,并保持了较好语音可懂度。     

一种基于小波变换和谱减法的改进的语音增强算法

谱减法是目前受到广泛研究的语音增强算法之一,但谱减法分辨率固定及存在音乐噪声残留的问题,限制了谱减法的应用推广。本文针对以上问题,利用小波变换的多分辨率特性及谱减法运算量小、处理速度快的特点,提出了一种基于小波变换和改进的Berouti谱减法的改进语音增强算法。实验结果表明,该算法在抑制噪声,增强语音信号的可懂度及鲁棒性方面优于传统的谱减法。     

基于多窗谱估计的改进谱减法

在各种语音增强法中,谱减法以其简单、有效而被广泛应用。在谱减法中,一般使用周期图法对语音信号进行功率谱估计,但是它的估计偏差以及方差较大,直接结果是引起了较大的音乐噪声。而多窗谱(multitaper)估计具有较小的估计偏差和方差。因此,使用基于多窗谱估计的改进谱减法可以有效降低音乐噪声。实验结果证明,在相同实验条件下,该方法得到的增强语音中的音乐噪声要明显小于使用周期图法的结果,且信噪比可提高1~2 dB。     

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。     

一种基于语谱图分析的语音增强算法

针对传统谱减法会产生“音乐噪声”及在低噪比环境下降噪效果不理想的问题,提出一种基于语谱图分析的语音增强算法.所提方法先对带噪语音进行谱减处理,再通过语谱图分析对处理后的语音信号进行去小亮块处理,即对“音乐噪声”进行有效的削弱,最后通过设置阈值,滤除低灰度值的成份,即消除残留近似高斯噪声.实验结果表明,提出的算法可以有效地解决谱减法后残留的“音乐噪声”及低信噪比下谱减法残留噪声较大的问题.     

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...     

改进的谱减法在语音增强中的应用

提出了一种谱减法的改进形式,算法打破了噪声和语音是相互独立且噪声是零均值的高斯分布假设.实验表明这种改进型谱减算法有效提高了增强效果,更好地抑制了音乐噪声.     

基于LMS自适应滤波的耳语音增强的研究

文中针对带噪的耳语音提出了一种LMS自适应滤波的耳语音增强算法。首先采用谱减法得到一个增强耳语音信号，取得较好的谱包络后对增强信号进行LMS自适应滤波，消除由谱减法产生的音乐噪声。结果表明，采集到的耳语音信号的质量得到明显提高，即使在低信噪比的情况下，信噪比也能提高20dB左右。     

基于多窗谱估计与NLMS自适应滤波算法的单通道语音增强

多数传统语音增强算法是基于平稳噪声下分析的,且没有从语音质量及可懂度角度全面衡量增强性能。因此,提出了基于多窗谱估计与归一化最小均方（Normalized Least Mean Square,NLMS)自适应滤波算法的单通道语音增强方案。首先利用多窗谱估计谱减法（Multiwindow Spectral Subtraction,MSS）解决谱减法产生的“音乐噪声”问题;其次将估计出的期望信号与纯净参考信号的差值作为误差信号,由自适应滤波的NLMS算法代替传统的最小均方（Least Mean Square,LMS）算法,以降低滤波器成本及运算时间,求取滤波器权系数值,并不断迭代更新修正滤波器;最后分析了所提算法在不同噪声环境下的增强性能,并与传统的各种谱减算法对比,从语音质量及可懂度出发衡量语音增强效果。结果表明,所提算法的增强效果优于各类谱减法。     

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。     

基于先验信噪比参数自适应的频域联合语音增强方法

该文针对单通道频域语音增强方法存在的问题,提出了一种频域联合语音增强新方法,即将改进的基于先验信噪比频域语音增强方法与迭代谱减法相结合进行语音降噪的方法。实验表明,该方法消噪量大,对语音的损伤小,同时有效地降低了音乐噪声。     

基于Matlab的谱减法语音增强的研究

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。     

基于听觉掩蔽效应和噪声估计的语音增强算法

谱减法在增强语音、提高信噪比的同时,残留的音乐噪声较大.在利用听觉掩蔽闻值对谱减系数进行修正的基础上,采用实时噪声估计来减少谱减法噪声估计误差,并对谱减后的语音信号进行感知滤波来进一步抑制残留音乐噪声.实验结果表明,该算法能去除噪声,增强语音,并在不影响信噪比的同时降低语音失真测度值.主观测听表明语音音质有明显提高.     

一种改进谱减法语音增强算法的研究

语音增强是语音处理中常用的手段,在传播语音信号的同时噪声信号也随之添加进来,为了得到纯净的语音信号,我们对带噪信号进行语音增强,我们一般使用谱减法进行语音增强,但面对变化较大的噪声效果不理想。文章提出了一种改进的谱减语音增强方法,通过实验仿真表明,该方法有效地解决了噪声变化大情况下的语音增强。     

一种改进谱减法语音增强算法的研究

语音增强是语音处理中常用的手段,在传播语音信号的同时噪声信号也随之添加进来,为了得到纯净的语音信号,我们对带噪信号进行语音增强,我们一般使用谱减法进行语音增强,但面对变化较大的噪声效果不理想。文章提出了一种改进的谱减语音增强方法,通过实验仿真表明,该方法有效地解决了噪声变化大情况下的语音增强。     

基于改进谱减法的语音增强

针对传统谱减法具有残余音乐噪声过强,清音部分损失严重的缺点,提出了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征（AMDF）并结合短时平均幅度（AM）的语音检测算法,在原始语音估计式中引入了参数α和β,对传统的谱减法进行改进。根据采集的真实带噪语音数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析。在研究基于改进的谱减法的语音增强算法基础上,构建了以TMS320VC5509和TLV320AIC23 Codec为核心器件的实时系统,能够有效地提高语音信噪比．信号的信噪比由12．2dB提高到了4．0dB．改善了语音质量。     

基于改进谱减法的语音增强

针对传统谱减法具有残余音乐噪声过强,清音部分损失严重的缺点,提出了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征(AMDF)并结合短时平均幅度(AM)的语音检测算法,在原始语音估计式中引入了参数α和β,对传统的谱减法进行改进.根据采集的真实带噪语音数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析.在研究基于改进的谱减法的语音增强算法基础上,构建了以TMS320VC5509和TLV320A1C23 Codec为核心器件的实时系统,能够有效地提高语音信噪比,信号的信噪比由12.2 dB提高到了4.0 dB,改善了语音质量.     

基于多正弦窗谱估计的改进谱减法语音增强

采用运算简单、实时性好、改进的功率谱减法对带噪语音进行增强。鉴于谱减法的特点,文中采用了多正弦窗谱估计对功率谱进行估计。多正弦窗谱估计是一种非参数的现代谱估计方法,与周期图法相比,谱估计偏差和方差更小,可以得到效果更好的增强语音。分别对周期图法、多窗谱法及多正弦窗谱法的增强效果进行了比较。实验结果表明,语音在多正弦窗谱法增强后,分段信噪比最高,且没有因为谱减产生的音乐噪声,主观听觉效果最好。多正弦窗谱估计对输入信噪比较低的含噪语音增强效果非常好。