基于非因果先验信噪比估计的语音增强改进算法

为提高MMSE-LSA语音增强算法在低信噪比下的语音增强效果,提出一种改进的MMSE-LSA算法。该算法采用非因果先验信噪比估计法来估计先验信噪比,并引入无语音概率的思想,对增益函数进行改进。实验结果表明,相比传统MMSE-LSA算法,改进算法能更好地抑制残留噪声,提高语音的信噪比,增强效果更好。     

基于先验信噪比估计和增益平滑的语音增强

针对语音增强算法残留“音乐噪声”的问题,分析了基于先验信噪比估计的语音增强算法,并在此基础上提出自适应先验信噪比估计与增益平滑相结合的方法.这种方法先对先验信嗓比进行估计,然后对增益函数进行平滑,减小相邻增益函数的随机跳变,弥补了传统先验信噪比估计的不足.最后对含高斯白噪声的语音信号进行处理,仿真结果表明,该算法在抑制“音乐噪声”的效果上得到一定改善,提高了语音增强的性能.     

基于循环神经网络的实时语音增强算法

基于循环神经网络的RNNoise语音增强算法在非稳态噪声环境中有着优良的噪声抑制效果,但在应对未知噪声时,存在增益估计偏差、频带增益估计过平滑的问题,而基于统计模型的MMSE-LSA语音增强算法,在噪声估计不准确的情况下,也能取得良好的噪声抑制效果.为结合两者的优良特性,将RNNoise中的频带增益估计转换为频带先验信噪比作为神经网络的输入特征,结合基音检测算法修正谐波增益,提出一种可抗非稳态噪声的实时语音增强算法MMSE-RNNoise.对比实验验证了改进算法的可行性,其实时语音增强性能有了一定提升.     

基于改进增益函数的电子耳蜗语音增强

目前在安静环境下电子耳蜗编码技术已取得较高的语音识别率,但在噪声条件下听觉感知性能下降明显。针对该问题,提出基于改进增益函数的电子耳蜗语音增强算法。以组合编码算法为基础,采用约束方差的噪声谱估计算法进行噪声功率谱估计并应用于信噪比估计。结合人耳掩蔽阈值在子频带中自适应调节增益函数,将改进的增益函数与通道选择相结合,实现电子耳蜗语音增强。实验结果表明,与采用基本谱减法前端去噪和传统增益函数的电子耳蜗语音增强算法相比,该算法的语音平均识别率分别提高了53%和22%,在保留更多语音信息的同时能有效消除背景噪声干扰。     

具有高可懂度的改进的维纳滤波的语音增强算法

提出一种具有较高可懂度的基于维纳滤波的语音增强算法。相比于其他语音增强算法,维纳滤波法可以明显提高语音质量且含有较少的音乐噪声,但是它和其他现有语音增强算法一样,都无法有效提高语音可懂度。因为维纳滤波法和其他现有算法都过多注重噪声减少,却忽略了SNR(信噪比)的估计误差和不同的语音幅度谱畸变对可懂度有更重要的影响。为改进这些缺点,此研究依据于先验SNR和增益函数来判定SNR估计误差和语音畸变区域,然后对先验SNR小于-10 d B区域的增益函数进行修正,以及幅度谱畸变大于6.02 d B区域语音进行限制。实验证明,该算法能有效提升增强后语音可懂度NCM(归一化协方差方法)的评测值。     

一种低信噪比条件下的高可懂度的语音增强算法

研究表明,增强后的语音与纯净语音相比,会存在两种不同类型的畸变:放大畸变和衰减畸变,而放大畸变对语音可懂度的影响较大。传统的语音增强算法大多不能有效提高语音增强后的可懂度,因为这些算法仅使用最小均方误差的方法来限制这两种畸变,从而抑制噪声,提高语音的质量,但忽略了不同的畸变类型对可懂度的影响不同。提出一种基于子空间的提高可懂度的语音增强算法,使用先验信噪比及增益矩阵来判断语音畸变的类型。同时注意到,在估计先验信噪比时会存在估计误差:高估和低估,而高估会产生放大畸变,对可懂度造成较大的影响。先对高估先验信噪比(小于-10 dB)的增益矩阵进行修正,然后再对幅度谱畸变大于0 dB及6.02 dB的语音进行不同的限制。实验表明,所提出的算法能够有效增强语音的可懂度。     

改进相位补偿结合谐波重构的语音增强方法

为解决传统单声道语音增强方法在对相位处理时存在的不足以及降噪过程中普遍存在的语音失真问题,提出改进相位补偿结合谐波重构的语音增强方法.通过深度学习模型估计先验信噪比并利用先验信噪比对传统相位谱补偿(PSC)函数进行改进,针对在降噪过程中出现的语音失真问题,对增强后的语音通过谐波重构进行二次增强.实验结果表明,改进相位补...     

改进相位谱补偿的语音增强方法

针对传统单通道语音增强方法中用带噪语音相位代替纯净语音相位重建时域信号，使得语音主观感知质量改善受限的情况，提出了一种改进相位谱补偿的语音增强算法。该算法提出了基于每帧语音输入信噪比的Sigmoid型相位谱补偿函数，能够根据噪声的变化来灵活地对带噪语音的相位谱进行补偿；结合改进DD的先验信噪比估计与语音存在概率算法（SPP）来估计噪声功率谱；在维纳滤波中结合新的语音存在概率噪声功率谱估计与相位谱补偿来提高语音的增强效果。相比传统相位谱补偿（PSC）算法而言，改进算法可以有效抑制音频信号中的各类噪声，同时增强语音信号感知质量，提升语音的可懂度。     

基于感知滤波器与统计方法的语音增强新算法

根据人耳感知特性,提出了一种小波包感知滤波器与统计方法相结合的语音增强新算法.小波包感知滤波器根据人耳Bark域频率感知特性,将含噪语音频带划分成24个频率群,每个频率群内信号进行最小均方误差对数谱幅度(MMSE-LSA)的估计.通过估计各频率群的先验信噪比得到待估计语音与含噪语音的增益方程,从而得到该频率群内的估计语音,最后将所得的分段估计语音重建即得到增强后的语音.实验结果表明,在各种噪声情况下,该方法均优于其他方法.     

基于增益字典查询的语音增强算法

对于基于统计模型的语音增强算法,不同分布模型对应于不同的增益函数,由于语音信号的不确定性,没有一种分布函数能准确对语音和噪声谱的分布建模,因此任何一种固定的统计模型均会存在一定的误差。所以提出一种增益字典查询的语音增强算法,该算法通过采用对数谱失真准则对一个语音噪声库进行增益的训练,得到一个增益的字典,其中输入为先验信噪比和后验信噪比的估计值。最后采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与基于高斯分布模型、拉普拉斯分布模型的算法进行了对比。实验结果表明,该算法无论在非平稳噪声还是平稳噪声环境下都比其他几种算法增强效果好,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。