基于改进谱减法的语音增强

针对传统谱减法具有残余音乐噪声过强,清音部分损失严重的缺点,提出了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征（AMDF）并结合短时平均幅度（AM）的语音检测算法,在原始语音估计式中引入了参数α和β,对传统的谱减法进行改进。根据采集的真实带噪语音数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析。在研究基于改进的谱减法的语音增强算法基础上,构建了以TMS320VC5509和TLV320AIC23 Codec为核心器件的实时系统,能够有效地提高语音信噪比．信号的信噪比由12．2dB提高到了4．0dB．改善了语音质量。     

改进的后滤波波束形成器语音增强算法

该文提出了一种具有后滤波的波束形成器的语音增强改进算法。该算法主要解决维纳滤波器的理想信号功率谱估计,结合自功率谱减法和互功率谱减法计算出尽可能多的功率谱估计值,以使平均结果更接近于真实值,同时修正了声源移动引起的互功率谱变化。实验结果信噪比提高5dB以上,汽车环境中基于隐含马尔可夫模型(HMM)的小词汇量短语识别达到84％。从信噪比、平均谱距离和语音识别率可以看出该算法有效去除了原始算法中易残留的低频噪声,减少了语音信号失真。     

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以及实时的端点检测策略.实验结果表明,在信噪比5 dB、0 dB的多种噪声环境中,基于噪声估计的改进能量熵端点检测算法相比传统能量熵算法与改进子带能谱比算法,检测正确率平均提升7％.     

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。      

基于LMS自适应滤波的耳语音增强的研究

文中针对带噪的耳语音提出了一种LMS自适应滤波的耳语音增强算法。首先采用谱减法得到一个增强耳语音信号，取得较好的谱包络后对增强信号进行LMS自适应滤波，消除由谱减法产生的音乐噪声。结果表明，采集到的耳语音信号的质量得到明显提高，即使在低信噪比的情况下，信噪比也能提高20dB左右。     

基于TMS320VC5402的语音检测器

本文介绍的语音检测器以DSP芯片TMS320VC5402为核心,对短波电台接收到的信号进行分析和处理。数字语音信号采用串行输入／输出方式,语音检测算法则采用对语音信号进行降噪处理后,再进行短时平均幅度差和短时能量计算的方法。该语音检测器的电路简洁小巧,语音检测准确度高。     

低信噪比下的语音端点检测算法研究

为了解决传统方法在强噪声环境下,语音检测性能急剧下降的缺陷,提高信号在低信噪比(0 db以下)语音端点检测的准确性,本文提出了一种将多窗谱估计谱减法和自适应子带能熵比相结合的检测算法.该算法利用增益因子可变的多窗谱估计谱减法对低信噪比信号进行降噪,提高其信号的信噪比,再将每帧信号分为若干个子带(其数量可自适应选择),提取每个子带能熵比参数进行端点检测.实验结果表明,当信噪比为-10 db时,信号检测准确性维持在95％左右.该方法能在低信噪比情况下,显著提高端点检测准确性和可靠性.     

基于谱减法和均匀子带频带方差法的端点检测研究

传统的端点检测算法是基于短时能量和短时过零率的双门限检测法,该算法对于含噪语音信号检测效果不佳.因此,将谱减法与均匀子带频带方差算法相结合,结合算法分两个过程,首先用谱减法对带噪语音信号进行降噪,然后用均匀子带频带方差法进行端点检测.实验结果表明,结合算法对于含噪较多的语音信号检测效果良好.     

改进语音增强多频带谱减算法研究

针对传统谱减语音增强算法增强后的语音信号会残留明显的"音乐噪声"的问题,采用多频带谱减算法对其进行改进。改进算法的原理是将带噪的语音信号按照频率划分成不同的频带,并使这些频带之间互不交叠,根据频带内带有噪声的语音信号和噪声信号信噪比,利用自适应算法求得该频带的过减因子。仿真结果表明:改进多频带谱减算法的语音增强效果优于传统谱减法。     

低信噪比环境下改进的倒谱距离语音端点检测算法

在强背景噪声的情况下,针对传统倒谱距离法端点检测难以判断语音段起止点的问题,提出了一种基于多窗谱估计的谱减法与改进的倒谱距离语音端点检测新方法.首先对每一帧带噪信号进行多窗谱估计得到平滑功率谱,提取前导无话段平均功率谱,再利用谱减法对带噪语音信号进行减噪处理,对语音的减噪是为了更好地进行下一步的端点检测,然后对传统的倒谱距离门限阈值进行改进,得到一种改进的自适应阈值,并结合倒谱距离法进行端点检测.通过仿真实验结果表明,与传统倒谱距离端点检测算法相比,本文方法提高了低信噪比语音端点检测的精度,具有良好的鲁棒性能.