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。     

基于非负约束矩阵分解的语音增强算法研究

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     

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。     

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。     

语音增强技术在MELP声码器中的应用

为了使得MELP声码器在高噪声环境下仍然获得较好的语音效果,需对含噪声语音进行语音增强。本文采用谱减法和独立分量分析相结合方法,对语音进行增强。该方法可以在不增加语音采样硬件的条件下,满足独立分量分析中观测信号的数目不少于源信号数目的约束条件。结果表明,该方法能较好的分离出噪声和语音信号,增强输入到MELP声码器中的语音信号,提高MELP声码器在高噪声环境下应用的语音效果。     

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。     

面向旋翼飞机螺旋桨干扰的AM通信语音信号智能增强方法

为改善旋翼飞机空地语音通信质量,针对旋翼飞机螺旋桨造成的幅度调制(Amplitude Modulation, AM)信号复杂多频干扰以及恶劣机舱背景噪声,提出了一种通信语音时频掩膜智能增强方法,从而实现对机舱噪声与复杂干扰的有效抑制。该方法首先对原始时域语音信号进行分帧与加窗,通过短时傅里叶变换获取幅度谱与相位谱;然后将原始幅度谱作为网络输入,采用深度神经网络分析其语音信号的特征,采用长短期记忆网络挖掘语音信号的时序上下文信息,实现对语音时频掩膜的准确估计,并将其用于增强原始幅度谱以得到网络输出;最后结合原始相位谱,通过逆短时傅里叶变换获得增强后的时域语音信号。仿真与实际测试表明,该方法可有效抑制旋翼飞机环境下的干扰噪声,提高通信语音信号质量。     

结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法

为了抑制小型语音通信设备中的方向性噪声干扰问题,提出了一种结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法。该算法首先利用一阶差分阵列技术,对两麦克风采集到的带噪语音信号进行处理,得到语音通道信号和噪声通道信号。接着利用差分阵列处理后的两通道信号对语音通道信号的信噪比进行估计。最后利用幅度谱减法对语音通道信号中残留噪声进行消除。针对语音通道信号的信噪比估计,本文给出了两种新奇的计算方法。仿真实验表明,该算法有效的抑制了方向噪声,改善了语音的质量,去噪效果及语音质量均优于对比算法。      

色噪声环境中TLS-ESPRIT谐波谱重构语音增强研究

为了提高语音在色噪声环境中的信噪比,提出了一种基于总体最小二乘旋转不变子空间技术（TLS—ESPRIT）谐波谱重构语音增强方法。通过对观察数据矩阵进行奇异值分解,有效地将信号及噪声分开。运用TLS—ESPRIT算法对语音谐波信号进行谱估计,重构语音信号,消除了帧与帧之间的噪声残留,得到了在巴克域上与原始语音几乎相同的语音信号。     

单麦克风和双麦克风语音增强系统的研究

本文对采用减谱法和箱关法的语音增强系统进行了研究，系统的噪声为白噪声和普通机房噪声。减谱法采用单麦克风输入，试验中发现语音的分帧方法对消噪影响很大，通过比较得到了一种具有明显消噪效果的分帧方法，在相关法中采用双麦克风输入，对两个输入信号之间的时延差进行了补偿，在求维纳滤波器系数时，对信号谱进行统计平均，从而使消噪后的语音信号具有较好的自然度。在研究以上两种方法的基础上，我们提出了一种混合消噪系统，     

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.     

基于稀疏性的相位谱补偿语音增强算法

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。      

基于分数阶谱相减的语音增强法

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。     

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。     

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。      

基于多频带谱减法的抗噪声语音识别研究

为了减少在噪声环境下测试条件与训练条件不匹配导致的语音识别性能下降,提出了一种结合多频带谱减法的抗噪声语音识别系统。首先提取带噪语音的前几帧作为估计的噪声信号,将带噪语音、估计的噪声信号按频率划分M个互不相交的频带,然后根据每个频带内带噪语音与估计的噪声信号的性噪比,来确定该频带噪声的谱减参数。语音增强作为前端处理,与语音识别器级连构成抗噪声语音识别系统。通过实验仿真表明,基于多频带谱减法的抗噪声语音识别系统在不同信噪比不同类型的噪声下,识别性能明显优于基本谱减法。     

基于维纳滤波的改进语音增强算法研究

根据传统的基于短时谱的维纳滤波算法,提出了一种改进方法,能有效地对噪声估计环节引入的偏差做修正,提高了整个语音增强系统的抑噪功效。运用MATLAB进行试验仿真,并与传统维纳滤波算法相比较,结果表明该算法能十分有效地滤除噪声,增强语音,同时对有效语音信号带来的失真也非常小,使语音信号的清晰度与可懂度同时得到了提高。     

基于信号相位差和后置滤波的语音增强方法

 在复杂的声学环境中,通常噪声场特性和混响强度是未知的,这样就对麦克风阵列语音增强算法的性能提出了较高的要求.本文提出一种基于带噪语音信号相位差和后置滤波的语音增强方法.首先,将麦克风阵列接收信号分帧,利用相邻两个麦克风之间每帧带噪语音信号的相位差,构成该帧改变频率点幅度谱值的比例系数,对该帧带噪语音信号进行掩蔽增强处理,得到预处理信号;然后利用固定波束形成、独立分量分析算法和后置滤波技术对预处理信号进一步处理,从而有效地抑制了噪声.计算机仿真实验结果表明,在存在一定混响的多种噪声场中,该方法均具有较好的噪声抑制能力.     

一种基于最小能量统计的语音增强改进算法

针对基于最小能量统计的语音增强算法,用可靠的噪声段检测方法对噪声谱估计流程进行改进,提升噪声谱幅度估计的准确度。实验表明,此方法能有效地追踪背景噪声的变化情况,进而提升语音增强的效果。