色噪声下基于白化频谱重排鲁棒主成分分析的语音增强算法

基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通过优化噪声白化模型,将色噪声语音增强转换成白噪声语音信号处理,利用频谱重排改进RPCA语音增强处理算法,从而获得色噪声环境下语音信号处理性能的整体提升。仿真实验表明,该算法能够较好地实现色噪声环境下的语音增强,且相对于其他算法具有更佳的噪声抑制和语音质量提升能力。     

有色噪声下基于Unscented粒子滤波的语音增强方法

针对含有色噪声的语音,提出了一种基于Unscented粒子滤波的单通道语音增强方法.采用时变自回归模型(TVAR)对干净语音建模,通过Unscented粒子滤波器估计AR模型的参数并滤除有色噪声.与大多数常用的粒子滤波选择的建议分布不同,Unscented粒子滤波器采用Unscented卡尔曼滤波器生成粒子滤波的建议分布.由于在粒子的更新过程中考虑了最近的观测值,Unscented粒子滤波器能够在粒子数少于传统粒子滤波算法所需粒子数目的基础上改善估计的性能.仿真实验结果表明,在有色噪声背景下该算法具有良好的语音增强效果.     

改进的基于信号子空间的多通道语音增强算法

通过同时对角化麦克风阵列接收信号中语音信号和噪声信号的全局协方差矩阵,本文改进了一种基于信号子空间分解的多通道语音增强算法.该算法不依赖任何信号模型且无需对噪声信号的统计特性进行任何先验假定,它弥补了原始算法只限于白噪声背景下语音增强的不足,实现了色噪声背景下语音信号的最优估计.仿真结果表明本文算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果.     

传声器阵列语音增强新方法与仿真实验

结合宽带LCMV语音增强和噪声自适应对消原理,提出了一种基于传声器阵列的多级自适应语音增强方法。在真实声学环境下构建实验模型并对语音信号进行采集,通过MATLAB仿真验证了算法。分析表明,该方法计算复杂度低,对语音信号损伤小,信号SNR提高显著。     

基于HFM和感知后滤波器的语音增强

研究了只能获得带噪信号的情况下的语音增强问题。将语音信号看作由高斯噪声激励的自回归(AR)过程,观测噪声为加性高斯白噪声,把信号转化为状态空间模型。首先用隐马尔可夫模型(HMM)估计AR参数和噪声的方差作为卡尔曼滤波器初值,估计信号作为参数估计的中间值给出,然后将估计信号通过一个感知滤波器平滑以消除残余噪声。仿真结果表明该算法有良好的性能。     

基于分数低阶协方差的AR SαS模型α谱估计

根据自回归(AR) SαS模型的α谱,分析了基于分数低阶矩(FLOM)法估计AR SαS模型参数的不足.提出了一种基于分数低阶协方差(FLOC)的AR SαS模型参数估计方法,并给出了基于FLOC的AR SαS模型α谱方法.分别对AR SαS模型参数的估计、α稳定分布噪声中单一正弦信号的估计和两个正弦信号的分辨进行了仿真.仿真结果表明,基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法对于不同的α值均具有较好的韧性.特别是在α值较小,即α稳定分布噪声概率密度函数(PDF)拖尾比较严重时,本文所提出的基于FLOC的AR SαS模型α谱估计方法,其性能明显优于基于FLOM的AR SαS模型α谱估计方法.     

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。      

利用奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法

针对现有深度神经网络语音增强方法对带噪语音的去噪能力有限、语音质量提升不高的问题，提出了一种基于奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法。通过引入奇异谱分析算法对带噪语音进行预处理，以初步分离得到语音信号与噪声。接着将语音信号与噪声用于深度神经网络模型得训练，以得到性能更优的网络模型，从而使得本文方法具有更好的性能。最后在重建干净语音的环节中，同时使用神经网络估计得到的对数功率谱和带噪语音的对数功率谱，并加入了权重系数，使得本文提出的方法可以适应不同信噪比的情形，有效的去除背景噪声，降低语音信号的失真。本文通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。      

双麦克风噪声消除的高斯混合模型法

为了解决基于相位差滤波器（PBF）双麦克风方法残留噪声较多的问题,本文在PBF方法基础上提出一种基于高斯混合模型的双麦克风噪声消除方法。该方法首先采用高斯混合模型（GMM）对目标语音存在(λ1)与目标语音不存(λ0)在这两种情况进行建模。其次,在实时增强阶段,根据贝叶斯分类器计算每帧的目标语音存在概率(TSPP),随后根据噪声抑制最大化准则修正PBF的增益函数并得到改进的相位差滤波器（IPBF）,最后将TSPP与 IPBF的增益函数相结合,进而得到一种用于双麦克风噪声消除的掩蔽滤波器。实验结果表明:本文提出算法可有效抑制残留噪声,尤其是在目标语音不存在的时间段      

一种改进谱减法语音增强算法的研究

语音增强是语音处理中常用的手段,在传播语音信号的同时噪声信号也随之添加进来,为了得到纯净的语音信号,我们对带噪信号进行语音增强,我们一般使用谱减法进行语音增强,但面对变化较大的噪声效果不理想。文章提出了一种改进的谱减语音增强方法,通过实验仿真表明,该方法有效地解决了噪声变化大情况下的语音增强。     

改进的非负矩阵分解语音增强算法

本文提出了一种改进的非负矩阵分解语音增强算法,该算法可分为训练和增强两部分。首先,为了降低训练复杂度,采用卷积非负矩阵分解只提取噪声字典。增强时,考虑语音信号稀疏性比噪声信号稀疏性强,通过稀疏非负矩阵分解重构出语音幅度谱,采用交替方向乘子法进行优化迭代,克服了经典乘性迭代易陷入局部最优、分母只能收敛到零极限等问题。最后,基于算法融合的思想,将重构的语音幅度谱与谱减法、最小均方误差幅度谱估计得到的幅度谱进行加权融合。仿真实验中,在10种不同噪声环境中,通过多种评价标准证明所提算法能取得较好的增强效果。      

基于非负矩阵分解的语音增强方法综述

语音增强在语音信号处理领域举足轻重，其目的在于减少背景噪声对语音信号的影响。然而，如何从极度非平稳噪声环境下有效地分离出目标语音仍然是一个具有挑战性的问题。基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)的语音增强算法利用非负的语音和噪声基矩阵来建模语音和噪声的频谱子空间，是目前一种先进的对抑制非平稳噪声非常有效的技术。本文首先详细地介绍了非负矩阵分解理论，包括非负矩阵分解模型，代价函数(Cost function)的定义以及常用的乘法更新准则(Multiplicative update rules)。然后，本文详细地介绍了基于非负矩阵分解的语音增强方法的基本原理，包括训练阶段和增强阶段的具体过程，并进行了实验，此外，还利用一个基于非负矩阵分解的语音重构实验验证了语音基矩阵对语音频谱的建模能力。最后，本文总结了传统的基于非负矩阵分解的算法的不足，并对一些现有的基于非负矩阵分解的算法分别做了一个简单的概述，包括其创新点和优缺点，并对比分析了几种具有代表性的方法。本文从历史的角度展示了基于非负矩阵分解的语音增强方法的不断发展。      

利用生成噪声提高语音增强方法的泛化能力

如何提高对未知噪声类型的泛化能力是有监督语音增强方法中亟待解决的重要问题,通过对大量不同类型噪声进行建模,深度神经网络成为了解决该问题的有效手段.为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的泛化能力,本文基于生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）设计了能够由真实噪声数据生成新的噪声类型的NoiseGAN;通过在训练集中增加生成噪声类型,提高训练集噪声类型的多样性,从而达到提高语音增强模型泛化能力的目的.不同结构的网络下的语音增强实验结果表明,本文提出的NoiseGAN能够生成新的噪声类型,具备提高训练集噪声类型多样性的能力,有效提高了语音增强模型在未知噪声类型下的泛化能力.     

基于传声器阵列语音增强方法研究

传声器阵列通过对拾取的多路语音信号进行分析与处理,能取得改进语音质量、消除背景噪声和提高语音可懂度等明显效果,现已成为语音信号增强的一个重要的研究领域。介绍了基于传声器阵列的自适应波束形成方法,该方法采用GSC结构基于TF-GSC的最优后置滤波算法。仿真实验结果表明,该自适应波束形成器对干扰有很好的消除作用,对阵元的增益误差、位置误差不敏感,可以取得较好的语音增强效果。     

色噪声环境中TLS-ESPRIT谐波谱重构语音增强研究

为了提高语音在色噪声环境中的信噪比,提出了一种基于总体最小二乘旋转不变子空间技术（TLS—ESPRIT）谐波谱重构语音增强方法。通过对观察数据矩阵进行奇异值分解,有效地将信号及噪声分开。运用TLS—ESPRIT算法对语音谐波信号进行谱估计,重构语音信号,消除了帧与帧之间的噪声残留,得到了在巴克域上与原始语音几乎相同的语音信号。     

Noise cross PSD estimation using phase information in diffuse noise field

Among various speech enhancement methods, two-microphone noise reduction systems are utilized for their low cost implementation and acceptable performance. Coherence-based methods are well known as efficient two-microphone noise reduction techniques. These techniques, however, do not work well when the received noise signals are correlated. Coherence-based methods can be improved when the cross power spectral density (CPSD) of input noises is available. In this paper, we propose a new method for estimating noise CPSD based on the assumption of a diffuse noise field. With this assumption, we estimate the noise CPSD using phase information. Then, the estimated noise CPSD is used to calculate a coherence-based gain filter which is then employed to enhance noisy signals. We compare the proposed phase-based noise CPSD estimation with a noise CPSD estimation technique based on a voice activity detector (VAD), both of which are herein separately employed in a two-microphone speech enhancement configuration. The comparison shows that the two-microphone speech enhancement scheme utilizing the proposed noise CPSD estimation technique outperforms the enhancement system using the VAD-based noise CPSD estimation.     

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。     

基于信号子空间的语音增强方法

基于子空间的语音增强算法不同于基于信号处理和统计估计的经典语音增强算法,其核心思想就是将带噪语音信号映射到信号子空间和噪声子空间中,并在信号子空间中估计原始信号。本文提出的算法是以线性代数和矩阵分析为基础,利用对语音信号和噪声协方差矩阵同时对角变换的条件,对混有加性白噪声和粉红噪声的语音信号进行增强处理。经过实验分析及与传统的语音增强算法相比较,语音失真较小,增强效果较好,能够在极大限度地抑制背景噪声的同时减少频谱失真和残余噪声。