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。     

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.     

一种基于子带GSC的语音增强算法

提出一种基于GSC的语音增强算法,该算法应用了DFT调制子带滤波器组将语音信号分解到子带进行自适应滤波,从而获得更好的增强效果以及更低的运量复杂度.同时,将范数约束自适应滤波(NCAF)算法应用于自适应噪声对消器(ANC)以降低语音的失真度.为了进一步去除增强后语音中的残留噪声,算法使用改进的Wiener后置滤波器.仿真结果表明,相对于基于全带GSC的麦克风阵列语音增强算法以及传统Wiener后置滤波算法,采用本文所用算法具有更高的输出分段信噪比.     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于加权噪声的递归平滑噪声功率谱估计

提出了一种噪声功率谱估计算法,该算法对加权后的带噪语音进行递归平滑,可以持续更新噪声并可应用于非平稳噪声环境中。为了避免在强语音后的弱语音区域出现噪声过估计,本文提出了用于计算加权函数的投影平滑算法。本文噪声估计算法可以快速跟踪噪声的变化并且没有过估计。实验结果表明,本文噪声估计算法应用于一个语音增强系统时,取得了较小的噪声分段估计误差及较好的感知语音质量评价(PESQ)得分。     

基于噪声整形的语音去噪算法

针对非平稳环境噪声提出一种基于噪声整形的语音去噪算法.该算法以最小感知均方误差为准则,在Wiener滤波的基础上,采用听觉感知加权函数修正Wiener滤波方程,实现对噪声谱整形,使噪声谱分布特性跟随语音谱而变:同时引入频率补偿因子克服非平稳噪声谱对语音影响的不均匀性;采用快速噪声估计算法实现对非平稳的估计.实验表明,该算法能更有效地抑制背景噪声,提高了去噪后的语音质量.     

双通道能量差后滤波语音增强算法统计分析和改进

双通道能量差后滤波语音增强算法在语音通信系统的噪声抑制技术中有较好的应用前景,然而其理论性能和局限性还未得到充分研究。为此,本文采用统计分析方法研究了双通道能量差后滤波语音增强算法的性能,分析了相干性、平滑因子及噪声估计误差对算法的影响。理论和仿真结果表明,噪声估计误差和平滑因子严重影响该算法的降噪性能。依据此分析结果,本文提出一种基于非平稳噪声估计和功率谱自适应平滑的双通道能量差后滤波算法。测试结果表明,本文提出的算法在不增加语音失真的前提下,能更有效地抑制非平稳噪声,段信噪比提高(SegSNRI)和语音质量感知评估(PESQ)等客观评价指标都表明本文的算法优于其它几种经典的后滤波算法。      

基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器麦克风小阵列语音增强方法

为了克服传统麦克风小阵列语音增强算法噪音抑制能力有限的问题,该文提出一种基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器语音增强算法, 该算法基于动态平滑系数噪声谱估计来获得相干性滤波器,分别对每个阵元接收到的信号进行滤波用以抑制包括混响等噪声信号的干扰,并把滤波后的信号作为输入信号,使用基于小阵列的广义旁瓣抵消器波束形成算法抑制残余噪声信号的干扰。模拟和实际试验表明,该文提出的算法明显优于单独使用小阵列波束形成算法和相干性滤波器算法。     

基于临界频带的子带滤波语音增强

根据人耳的听觉感知特性,提出了一种基于子带滤波的优化语音增强方法。基于临界频带设计滤波器将输入信号分成若干子带,依据估计出的每个子带的短时信噪比来对相应子带的时域信号逐帧进行独立的自适应处理后再合成。语音增强性能评估结果表明,有效地去除背景噪声的同时还抑制了音乐噪声,减少了语音的听觉失真,提高了增强语音的可懂度。     

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CNN+LSTM的藏语语音去噪算法

本文主要研究藏语语音去噪算法,提出一种基于频谱映射的卷积长短期记忆藏语语音去噪算法。该算法由数据准备模块、特征提取模块、网络模块以及音频还原模块4个模块组成,以纯净的拉萨语语音和加了噪声库NOISE-92六种单一噪声的带噪语音作为数据集,提取带噪语音和纯净语音的对数功率谱特征作为输入对网络进行训练,网络的效果通过可感知语音质量和短时客观可懂度两个指标进行评价。实验结果表明,该算法在非平稳噪声上的去噪效果优于平稳噪声,且信噪比越大其去噪效果越好;在低信噪比下,该算法在非平稳噪声上的表现优于谱减法和最小均方误差法。     

基于自相关的语音自适应增强器的设计与实现

为了提高语音信号的清晰度,利用基于自相关的自适应滤波器对语音信号进行增强.在理论上研究了该滤波器的频率响应和语音增强原理.同时设计并实现了使用该算法的自适应语音增强器,介绍了该增强器的硬件结构.经过试验研究,证实该增强器能对白噪声环境中的语音信号进行有效增强,实际使用效果明显.     

一种基于感知滤波的语音去噪算法

文中针对加性白噪声的环境下,通过在传统的Wiener滤波算法中引入人耳听觉感知特性及谱减算法,提出了一种新的基于感知滤波的语音去噪算法.该算法的关键是采用LPC分析得出的感知加权函数修正维纳滤波方程,使噪声谱分布随语音而变.不仅保持Wiener滤波算法的优点,而且降低噪声对纯净语音的影响.实验表明,该方法能更有效地抑制背景噪声,提高语音质量,且具有较低的计算复杂度.     

基于参数估计和感知提升的语音增强降噪算法

为了提高单通道语音增强降噪算法的整体质量,该文从噪声消除和语音感知两个角度出发对传统语音增强算法进行改进,通过引入多种处理手段来达到最佳优化效果。首先在参数估计方面,把基于弱语音出现的平滑算法加入到基于固定先验信噪比的软判决方法中来解决噪声谱过估计问题,并根据语音帧存在概率动态调整平滑因子,从而提高先验信噪比的跟踪效果。其次在语音质量感知提升方面,采用谐波恢复的方法重建语音段的高频谐波分量,并采用相位补偿和增益平滑的方法消除静默段和语音段的音乐噪声。实验结果表明,相比传统算法,该文算法通过引入参数估计改进模块和感知质量提升模块,在消噪效果和语音质量两方面均得到了较大的提高,并适用于多类噪声环境和信噪比条件。     

带有噪声相关性的自适应噪声抵消系统仿真研究

本文为了在语音信号处理中能消除含噪语音信号中的背景噪音,采用自适应信号处理的理论和技术来达到提高语音信号质量的目的。通过介绍自适应滤波器原理,在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,研究了LMS自适应滤波算法,并对LMS自适应算法进行了分析。同时为了使输入的参考信号与噪声相关,加入分离周期信号与带有窄带干扰抑制的宽带信号。通过分析仿真结果表明基于LMS算法的自适应噪声抵消技术可以有效地抵消正弦干扰信号,同时加入宽带信号中的周期性噪声,在没有另外的与噪声相关的参考信号的情况下,可以使用自适应噪声抵消系统来消除这种同期性干扰噪声。     

语音信号增强系统设计与仿真

在信号处理中语音增强是一个重要分支,针对语音信号不得不在噪声和干扰环境下通信的现状,采用自适应滤波算法设计了语音信号噪声和干扰抑制系统,首先对LMS算法进行了推导,并且对噪声和干扰环境下的自适应滤波器性能进行了仿真分析,仿真结果表明:该设计抑制干扰和噪声的性能较好,对语音信号的增强明显,为该系统在硬件上实现提供了理论基础。     

Gammatone滤波器修正的多级线性预测去混响

在相对封闭的空间内,使用一些通讯设备时,距离声源较远的麦克风接收到的语音信号通常会被混响和噪声所污染,这些干扰信号会在很大程度上降低语音可懂度。带噪的混响语音经过去混响和消噪算法处理后,常常会残留一些音乐噪声,使得人耳听起来很不舒服。本文根据人耳对不同频带的听觉特征,引入Gammatone听觉滤波器组,提出了Gammatone滤波器修正的多级线性预测去混响算法。实验结果证明,新算法有效的解决了去混响及消噪后的残留音乐噪声问题,提高了语音的清晰度和舒适度。