基于分数阶域最优滤波的语音增强算法

本文介绍了一种基于分数阶域最优滤波的语音增强新算法.当存在畸变系统对信号造成畸变或者不能通过坐标轴旋转来完全解除信号和噪声的时频耦合时,本文将利用一种更具普适性的滤波方法,即采用最小均方误差准则下的分数阶最优滤波消除畸变和噪声的影响.仿真表明,在最小均方误差准则下求得的最优滤波算子并不一定是全局最小的,但是在不增加额外...     

基于维纳滤波语音增强算法的改进实现

通过对维纳滤波的介绍,实现了基本维纳滤波效果;利用两级维纳滤波和两级滤波器组滤波方法实现了语音增强,达到了良好的效果.     

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。     

语音增强算法的研究与实现

语音增强算法也被称为噪声消除算法,在通信行业快速发展的现代社会,语音增强技术具有现实研究意义.首先介绍了算法的运行环境,即语音和噪声信号的特征.其次,对三种经典算法的原理、重要参数和运行框图进行了理论分析.最后以基于统计模型的语音增强算法作为例子进行仿真,验证了语音增强效果.     

一种基于自适应滤波的语音增强算法的DSP实现

针对某大型车辆专用车内通话系统设计中的语音增强问题,对一种基于自适应滤波的语音增强算法进行了较为深入的研究。介绍了该算法的基本原理,及以TMS320VC5402为核心的语音增强模块的硬件设计,详细讨论了该算法的软件实现过程,并给出了实验结果。结果表明,该算法结构简单、易于实现,有较好的实用价值。     

骨导气导结合的语音增强算法

通过对骨导气导信号的对比和研究,提出了一种骨导气导结合的语音增强算法.它充分利用了骨导信号屏蔽环境噪声的高信噪比特性,将骨导信息以概率模式引入到改进后的维纳滤波算法中,并针对高噪声环境下语音信息被噪声严重破坏的情况,将骨导信号通过能量对比得到的权系数修正替换到原气导信号,实现了较好的语音增强效果.     

双麦阵列的联合语音增强算法

在多路噪声环境中,单通道语音增强技术往往增强效果有限,为解决这一问题,重点研究了方向性麦克风语音增强技术,利用波束形成技术,达到抑制波束外的干扰信号同时又保留目标信号的目的,麦克风阵列能进行初步的噪声过滤,有效提高语音理解度及信噪比,但无法完全消除噪音,为进一步改善语音质量,研究一种基于方向性麦克风和改进的维纳滤波的联合语音增强算法, 实验结果显示,这种方法得到的最终语音信号质量更好。     

高性能语音增强算法的研究

讨论在强噪声环境下语音增强的新方法,即将主从结构的自适应滤波算法与级联谱相减算法相结合的方法。计算机仿真结果表明,该方法在大大消除背景噪声的同时,消除了“音乐噪声”,同时保证了较好的语音可懂度。     

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。     

基于改进粒子滤波的电力线载波通信语音增强

针对噪声和混响环境下的电力线载波机语音通信系统聆听上的困难,研究了为实现多路电力线载波机复接器所采用的粒子滤波的语音增强算法,提出了一种基于粒子群优化的改进粒子滤波算法,它将语音增强问题转换为从带噪语音中对纯净语音的估计过程,引入粒子群优化的方法来产生建议分布,使降噪结果更接近纯净语音,从而得到更好的语音增强效果。     

一种小波变换与维纳滤波结合的语音抗噪研究

语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时,其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现,而且,浊音和清音也各有其特性。给出了一种基于小波变换的维纳滤波语音增强方法;采用维纳滤波对浊音和清音信号的小波变换系数进行不同的处理,既抑制了噪声,又减少了语音段信息的损失,提高了信噪比。仿真结果说明,这是一种有效的语音增强方法。     

通信系统中语音编解码对语音增强算法的影响

系统研究了现有语音通信系统中使用的几种语音编解码算法以及主流的单通道语音增强算法,并将二者相结合,对实际通信系统中的结构进行仿真.研究发现,现有的基于线性预测分析技术的语音编解码算法,在高编码率的情况下对于语音增强算法的性能不仅不会有损失,反而会在一定程度上改善增强算法带来的语音失真的情况,提高语音增强算法的效果.     

频域内的卡尔曼滤波语音增强算法

提出了在频域内实现的卡尔曼滤波算法,该算法利用语音和噪声幅度谱的时变特性,先对语音幅度谱进行初步修正,提取较为准确的LPC系数,然后在每一频率点下对语音幅度用卡尔曼滤波进行递推估计,最终得到效果更好的增强语音.实验结果表明,本文算法有效地提高了增强语音的SNR,尤其是在高信噪比的情况下,效果更加明显.     

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.     

基于小波-卡尔曼的语音增强方法研究

提出了一种基于小波变换和卡尔曼滤波相结合的语音增强方法,这样既保留了小波变换对自相似过程的去相关作用和多分辨分析的功能,同时又保持了卡尔曼滤波器对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点,可以有效地减小非平稳噪声;并引入基于声学模型的感知滤波器,以提高语音信号的可懂度。实验证明该方法对于低信噪比的有色噪声干扰条件下的语音信号的增强效果要优于一般的语音增强系统。     

一种基于MMSE-LSA和VAD的语音增强算法

通过介绍语音增强的特点,详细分析了最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)算法,并提出了与MMSELSA算法相匹配的语音激活检测(VAD)算法。该方案计算简单、易于实现且语音增强效果好,能够动态地跟踪背景噪声的变化。最后通过仿真分析,比较了MMSE-LSA与其它几种语音增强算法的增强效果。     

减谱法在语音增强中的应用

语音信号在传输过程中不可避免地会受到周围环境的影响。如何在语音受到干扰的条件下,在接收端保证语音可懂度和清晰度是目前语音通信面临的一个重要问题。首先介绍了影响语音通信的常见的几种噪声,通过对几种语音增强方法的介绍和对比,并结合语音干扰效果评估方法,对减谱法语音增强方法进行详细分析,并结合实际的标准语音库中的语音文件,对结果加以验证,实现了在干扰信号比较大的情况下,提高了语音的可懂度和清晰试。进而得出了较为有效的语音增强效果。可作为提高音质试验、训练中的参考依据。