基于全相位谱分析的语音估计器

传统的FFT谱分析会产生比较严重的频谱泄漏,应用到语音增强中就会产生严重的音乐噪声.因此使用更加准确的频谱分析将会对整个语音增强系统有很大的改进.将全相位FFT谱分析与最优改进对数谱幅度(OM-LSA)语音估计器结合,提出了新型最优改进对数全相位谱幅度(OM-LapSA)语音估计器,给出了新型语音估计器的流程框图.实验仿真表明,提出的语音估计器增强算法在抑制音乐噪声、提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统OM-LSA语音估计器增强算法.     

一种引入延迟的语音增强算法

针对传统语音增强算法中,只采用当前帧和当前帧以前的信息对当前帧语音谱进行估计而造成变电平噪声和音乐噪声的问题,采用一种改进的引入延迟的语音增强算法。通过引入延迟,可以在对当前帧语音谱进行估计时使用当前帧以后帧的信息,在噪声估计中采用类似路径搜索的双向搜索方法消除变电平噪声的影响,在先验信噪比估计中采用改进的非因果先验信噪比估计算法,消除低信噪比平滑不足带来的音乐噪声,在此基础上构建了一个完整的语音增强算法。实验结果表明,该算法基本不受变电平噪声的影响,而且音乐噪声和残留背景噪声都得到了很好的抑制。     

改进的基于语音存在概率的噪声功率谱估计算法

噪声功率谱估计是语音增强算法中的关键技术之一.针对在非平稳噪声环境下噪声功率谱估计不够准确的问题,采用了基于后验语音存在概率的噪声功率谱估计算法,并对其中的语音存在概率估计算法进行了改进.利用语音信号的短时平稳性,在时域和频域上利用相邻帧和相邻频点的相关性估计当前帧的语音存在概率.仿真结果表明,该算法与原始算法及改进的最小值控制递归平均噪声估计(IMCRA)算法相比,能够有效提升非稳态噪声环境下噪声功率谱估计准确度和语音增强效果.     

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。      

改进的低时延语音增强算法

针对目前语音增强存在较大时延的问题,提出一种低时延语音增强算法。在传统的先验信噪比估计和噪声估计的基础上,对判决引导算法进行低时延的改进,并提出了一种基于语音存在概率和语音激活检测相结合的噪声估计方法,本文的算法采用对数MMSE估计器结合语音存在概率。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,并与其他几种算法进行了对比,实验结果表明,该算法有效降低了时延,可以很好的跟踪非平稳噪声,在信噪比较低的情况小可以取得很好的增强效果,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。     

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.     

一种基于改进的谱减法的语音增强算法

为改善语音质量,提高语音识别系统的性能,提出了一种新的基于改进的谱减法的语音增强算法。新算法在所有噪声都能转化为加性高斯白噪声的基础上,依据高斯白噪声幅度谱服从瑞利分布的特点,对噪声幅度谱进行精确的估计,并采用频带方差进行端点检测以及时检出语音。仿真分析表明：该方法能够较好地抑制噪声,噪声消除效果较传统算法具有明显的提高。     

一种基于语音和噪声统计信息改进相位估计的语音增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种改进相位估计的语音增强算法。算法首先根据语音和噪声频谱的统计模型的对称性得到用先验信噪比倒数形式表示的噪声频谱估计值,然后通过分析低信噪比条件下（0dB）相位估计对于幅度估计的重要性,利用噪声频谱估计值估计每一个频点的相位修正值,并给出了一种优化的先验信噪比估计算法,得到一种新的语音增强算法。由仿真实验给出的客观测试和非正式听音测试表明:该算法处理后取得了较好的效果,在抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声的前提下,相比未改进相位估计的算法处理后的信号,语音失真度更小,语音质量有明显提高。      

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。     

一种新的基于数据场的语音增强算法

语音增强是消除噪声干扰的主要手段,在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的,而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域,用数据场对语音的时频依赖性进行建模,提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程,在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值,最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰。实验测试表明,与Martin算法相比,基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真。      

Unvoiced/voiced classification and voiced harmonic parameters estimation using the third-order statistics

Unvoiced/voiced classification of speech is a challenging problem especially under conditions of low signal-to-noise ratio or the non-white-stationary noise environment. To solve this problem, an algorithm for speech classification, and a technique for the estimation of pairwise magnitude frequency in voiced speech are proposed. By using third order spectrum of speech signal to remove noise, in this algorithm the least spectrum difference to get refined pitch and the max harmonic number is given. And this algorithm utilizes spectral envelope to estimate signal-to-noise ratio of speech harmonics. Speech classification, voicing probability, and harmonic parameters of the voiced frame can be obtained. Simulation results indicate that the proposed algorithm, under complicated background noise, especially Gaussian noise, can effectively classify speech in high accuracy for voicing probability and the voiced parameters.     

基于相位影响的单声道语音增强幅度谱相减改进算法

结合经典语音谱相减算法的基本理论,针对在恢复时域信号过程中利用带噪语音相位来代替纯净语音相位而使消噪效果变差的缺点,基于带噪语音功率谱、噪声谱和纯净语音功率谱三者相位几何关系,提出一种直接使用纯净语音相位来恢复信号的改进算法.经过仿真实验,通过对时域波形图以及信噪比的比较,结果表明提出的算法比经典的谱相减算法均有一定的提升.     

适应噪声强度突变的噪声估计加速方法

为提高传统噪声估计方法对噪声强度突变的跟踪能力,本文在最小值控制递归平均 (MCRA) 方法基础上提出了噪声估计加速方法。该方法首先检测功率谱的突变,在检测到突变后设定具有自适应长度的拖尾段,并在拖尾段中利用对数似然比、谱熵和平均幅度差函数进行话音活动性检测（VAD）,而后结合噪声估计与功率谱最小值比例等辅助参数判定是否对噪声估计进行强制更新。ITU-T G. 160测试结果表明,噪声估计加速算法的引入未对噪声强度平稳情况下的语音增强算法性能产生影响,但显著降低了噪声强度突变时的收敛时间,并在很大程度上抑制了噪声估计收敛段中的音乐噪声。      

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。     

语音增强用于坦克驾驶舱内无线语音通信

讨论了一种基于传统谱相减算法的改进方法。利用语音的短时平稳性,通过先验幅度比来连续更新噪声谱的估计,从而代替复杂的VAD(话音活性检测)。计算机仿真结果表明,这种改进方法有效抑制了噪声干扰,语音得到了增强,在极大地提高信噪比的同时,将残留的音乐噪声和语音失真保持在人耳听觉容忍的范围以内,从而较好的保持了语音自然度。     

Speech Enhancement Using Phase‐Dependent A Priori SNR Estimator in Log‐Mel Spectral Domain

We propose a novel phase‐based method for single‐channel speech enhancement to extract and enhance the desired signals in noisy environments by utilizing the phase information. In the method, a phase‐dependent a priori signal‐to‐noise ratio (SNR) is estimated in the log‐mel spectral domain to utilize both the magnitude and phase information of input speech signals. The phase‐dependent estimator is incorporated into the conventional magnitude‐based decision‐directed approach that recursively computes the a priori SNR from noisy speech. Additionally, we reduce the performance degradation owing to the one‐frame delay of the estimated phase‐dependent a priori SNR by using a minimum mean square error (MMSE)‐based and maximum a posteriori (MAP)‐based estimator. In our speech enhancement experiments, the proposed phase‐dependent a priori SNR estimator is shown to improve the output SNR by 2.6 dB for both the MMSE‐based and MAP‐based estimator cases as compared to a conventional magnitude‐based estimator.     

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.     

基于频带间相关性的加权噪声功率谱估计

噪声功率谱估计是语音增强系统的一个重要组成部分。本文在加权噪声估计的基础上,考虑了带噪语音在相邻频带间的相关性,提出了一种新的噪声功率谱估计算法。该算法保留了加权噪声估计算法的优点,利用频域平滑及时域平滑后的带噪语音来求加权因子,能够更好地区分弱语音与噪声,尤其是对强语音后的弱语音与噪声区分更明显,从而具有更快的跟踪速度及更少的噪声过估计。客观实验和主观实验都证实了本文提出的算法的有效性。