一种基于Laplacian语音模型的语音增强算法

本文提出了一种新的基于Laplacian语音模型的语音增强算法。首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Laplacian和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子。在增强算法中,提出了面向判决的Laplacian语音模型参数估计和基于Laplacian语音模型的改进最小量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法。仿真结果表明,本文算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能。     

基于多元Laplace语音模型的语音增强算法

传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立,没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这一问题,该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先,假设语音的离散余弦变换(DCT)系数服从多元Laplace分布,以此利用谱分量间的相关性;在此基础上,利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表示,推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式;并进一步推导了基于该分布模型的语音存在概率,对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明,该算法在抑制背景噪声和减少语音失真等方面优于传统的语音增强方法。     

基于DCT与维纳滤波的单通道语音增强算法

针对复杂噪声背景下的语音增强问题,基于离散余弦变换(DCT)和维纳滤波提出了一种新的单通道语音增强算法。该算法不依赖任何语音信号模型且无需对噪声的统计特性进行先验假定,它利用DCT域中连续时刻语音信号分量间的相关特性结合最小均方误差算法实现纯净语音分量的最优估计,弥补了一般算法仅依赖单帧带噪语音对语音分量估计得不足。多种噪声背景下的仿真结果表明,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果。     

一种DCT域的语音增强改进算法

提出了一种DCT域的语音增强改进算法。该算法依据DCT域语音分量和噪声分量统计分布的不同,采用最大后验概率估计方法对语音分量进行精确估计,实现将语音信号从噪声环境中分离出来,从而有效地改善语音质量。在低信噪比条件下,该算法可以有效降噪,且增强效果较频域增强算法更好。     

基于独立成分分析的双麦克阵列语音增强算法

提出了利用频域的独立成分分析（Independent components analysis）算法分离语音信号和噪声信号,达到抑制噪声的效果.并且,针对ICA算法在噪声源集中的环境中效果较好,在噪声源分散的环境中性能有所退化的情况,基于时域带噪信号的ICA算法提出频域带噪信号的ICA算法.最后利用最小均方误差估计谱幅度算法（Minimum mean square error）去除残留噪声,达到较好的语音增强效果.通过大量的实验数据测试,文中提出的基于ICA和MMSE短时谱幅度估计的双麦克语音增强算法在不同信噪比（Signal to Noise Ratio）下,都取得了良好的降噪效果.     

基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强

传统变换域语音增强方法对语音做短时平稳性假设,这会造成对语音信号和噪声信号谱估计不准确,从而导致语音失真和残留噪声。本文提出一种从联合时频域进行语音增强的方法,该算法无需对语音做短时平稳假设。算法采用具有最佳能量聚集特性的高斯变换核函数,利用能快速实现的实值离散Gabor变换（RDGT）将语音信号变换到联合时频域,然后利用语音和噪声谱服从高斯分布的假设和无语音概率的思想进行基于最小均方误差的语音对数谱估计,采用改进的最小受控递归平均算法（IMCRA）进行噪声时频谱估计,在得到纯净语音的谱估计后利用实值离散Gabor逆变换获得纯净语音估计。实验表明,该算法相比频域变换算法具有较好的语音去噪度和较低的语音失真度。      

帧间约束MMSE语音增强算法

本文主要讨论基于语音短时谱估计的语音增强算法，在语音短时谱幅度最小均主误差估计（ＭＭＳＥ）的基础上，本文提出了一种基于帧间频域分布约束的改进的语音短时谱幅度ＭＭＳＥ估计算法，该算法充分利用了语音分析帧之间存在的相关性，并以频域分布约束的形式结合到估计式中，考虑到在ＭＭＳＥ估计式中需要利用语音频谱的分布，本文采取了两种解决办法，利用高斯分布模型进行近似；利用语音材料进行统计得到近似的分布模型，新算法     

基于最小统计与MMSE-LSA的语音增强

提出了一种基于最小统计及短时对数谱幅度最小均方误差估计单通道语音增强算法,并在此基础上对其进行了修正。噪声功率谱估计不需要VAD进行有无语音的检测,并在每帧数据都进行更新,可跟踪变电平噪声。该算法在MMSE—LsA准则下得到谱增益函数,并考虑到纯净声音信号频谱特性,对增益函数进行了修正。实验结果表明,该算法可有效去除噪声,在消除音乐噪声的同时对语音信号产生很小的失真,并易于实时处理。     

基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法

针对传统能量熵的短时能量与子带谱熵容易受噪声环境影响,低信噪比下端点检测性能下降的问题,提出一种基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法.首先对语音进行噪声估计并以此计算语音存在概率;然后利用估计的噪声能量修正短时能量,用语音存在概率作为加权系数优化子带谱熵,并将两者结合生成改进的能量熵;最后给出基于噪声估计的动态门限...     

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。     

Speech enhancement using an MMSE short time DCT coefficients estimator with supergaussian speech modeling

In this paper, two speech enhancement systems with supergaussian speech modeling are presented. The clean speech components are estimated by Minimum-Mean-Square-Error （MMSE） estimator under the assumption that the DCT coefficients of clean speech are modeled by a Laplacian or a Gamma distribution and the DCT coefficients of the noise are Gaussian distributed. Then, MMSE estimators under speech presence uncertainty are derived. Furthermore, the proper estimators of the speech statistical parameters are proposed. The speech Laplacian factor is estimated by a new decision-directed method. The simulation results show that the proposed algorithm yields less residual noise and better speech quality than the Gaussian based speech enhancement algorithms proposed in recent years.     

基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法

针对单通道语音增强技术对非平稳噪声的跟踪不准确、噪声抑制效果较差的问题,本文提出一种基于在线能量调整的语音增强方法.该方法以归一化临界带能量为特征,采用高斯混合模型对背景噪声进行分类,利用对应类型噪声的自回归隐马尔可夫模型(Auto-Regressive Hidden Markov Model,AR-HMM)和纯净语音的AR-HMM,在最小均方误差准则下估计语音和噪声的功率谱.考虑到非平稳环境中训练集和测试集的差异性,需在线调整语音模型和噪声模型中的能量,语音模型的能量调整采用迭代的期望最大化算法;噪声模型的能量调整则利用的是模型训练过程中的能量重估方法,并以最小值控制的递归平均算法确定噪声能量调整的初始值.在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,本文方法对非平稳噪声的跟踪效果较好,对噪声衰减量较大,收敛时间较短.     

MMSE estimator for speech enhancement considering the constructive and destructive interference of noise

A new minimum mean square error (MMSE) estimator for discrete cosine transform (DCT) domain speech enhancement considering the two state possibilities of signal and noise DCT coefficients, the constructive and destructive interference, is proposed. Given proper identification of these events are possible, an optimum non-linear MMSE estimator can be derived considering the conditional events. Compared to the previously reported dual-gain multiplicative filters, the proposed estimator demonstrates superior theoretical and experimental performance with respect to mean square error (MSE) improvement and other objective quality measures.     

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。     

新型拉普拉斯模型因子估计语音增强算法

针对拉普拉斯先验模型下的语音增强问题,给出了一种模型因子估计算法,它利用语音分量方差与模型因子的对应关系来获取模型因子的估计;在语音分量方差的估计过程中,通过利用带噪语音分量与先前帧语音方差计算当前帧语音分量方差,提出一种新的语音分量方差估计算法。通过结合这两种新算法获得的拉普拉斯模型因子估计能够有效消除噪声分量能量对估计精度的影响,且提高系统的语音增强性能。多种噪声背景下的仿真结果表明,基于该模型因子估计方案的方法的语音增强算法具有更好的增强效果。     

Speech enhancement using super gauss mixture model of speech spectral amplitude

Most speech enhancement algorithms are derived by applying gauss hypothesis based on decor related speech samples. And recently it is accepted that the real pdf of speech spectral amplitude lies between the Laplace and Gamma amplitude approximation. This paper presents a supper gauss mixture model of speech spectral amplitude which can accurately approximates real speech spectral amplitude distribution. With this model, a new speech enhancement algorithm on the basis of MMSE estimator is derived. Simulations show that this algorithm has a better noise reduction performance and improve output SNR in the sense of speech segmentation.