基于矢量语音传感器的双麦克风语音增强算法

在语音增强技术领域,双麦克风语音增强技术具有尺寸小、功耗低的优势,因此得到了越来越多的应用。传统的双麦克风语音增强技术一般使用全向麦克风进行信号采集。矢量语音传感器可以采集声矢量信息,其“8”字形指向性使其天然具有抑制环境噪声的能力。将基于相干函数的双麦克风语音增强算法与矢量语音传感器相结合,提出一种基于矢量语音传感器的双麦克风语音增强算法,对其指向性进行仿真分析,并在消声室进行实测验证。结果表明,与相同阵列形式下的全向麦克风双麦阵列相比,矢量语音传感器双麦阵列具有更好的指向性和语音增强效果。     

近距离放置双麦克风语音增强算法

介绍了一种基于近距离放置的双传声器波束形成和双通道能量差掩蔽相结合的语音增强算法.该算法简单,适合在DSP上实时实现,对特定方向上的语音具有很好的增强效果,能够应用于多种噪声环境.实验表明,即使在信噪比较低的情况下,该算法也有良好的表现.     

一种近场环境下的麦克风阵列语音增强方法

针对语音源位于阵列近场而干扰噪声源位于阵列远场的声学环境,本文提出了一种基于近场双自适应波束形成的麦克风阵列语音增强方法。该方法利用近场声波波前的特点,主通道采用最小方差无失真响应准则的近场优化波束形成器,辅助通道采用双自适应波束形成技术,从而有效地抑制了混响和噪声对语音信号的影响。仿真实验结果表明,在房间混响条件下,本文方法具有良好的噪声抑制性能。     

单麦克风和双麦克风语音增强系统的研究

本文对采用减谱法和箱关法的语音增强系统进行了研究，系统的噪声为白噪声和普通机房噪声。减谱法采用单麦克风输入，试验中发现语音的分帧方法对消噪影响很大，通过比较得到了一种具有明显消噪效果的分帧方法，在相关法中采用双麦克风输入，对两个输入信号之间的时延差进行了补偿，在求维纳滤波器系数时，对信号谱进行统计平均，从而使消噪后的语音信号具有较好的自然度。在研究以上两种方法的基础上，我们提出了一种混合消噪系统，     

毫米半径麦克风阵列语音分离系统

随着语音技术的发展,越来越多语音处理系统尝试应用于现实生活。然而在实际场景中,噪声干扰是一个影响语音识别等任务准确率的重要因素。为了克服噪声问题并提升性能,需设计语音分离或增强模块。文中通过结合波束成形与神经网络设计了在毫米半径麦克风阵列场景下的语音分离系统并在语音识别任务上进行了测试。实验显示文中设计的系统对语音识别准确率有一定帮助。该方法可以应用于设备空间受限的场景中以提高性能。     

基于麦克风阵列的数字助听器语音增强技术

针对噪声和混响环境下的助听器用户聆听上的困难,基于麦克风阵列的数字助听器设计能够很好的提高助听器在这种环境下的语音信噪比。本文研究了应用麦克风阵列进行数字助听器语音增强处理技术,提出了一种基于粒子群优化的改进粒子滤波算法,它将语音增强问题转换为从带噪语音中对纯净语音的估计过程,引入粒子群优化的方法来产生建议分布,使降噪结果更接近纯净语音,从而得到更好的语音增强效果。     

一种改进的奇异值分解语音增强方法

该文将多麦克语音增强方法用于单麦克语音增强,给出了一种改进的奇异值分解语音增强方法。该方法首先对输入矩阵进行雅克比奇异值分解,用得到的奇异值矢量构造语音增强滤波器;然后用输入矩阵与滤波器权矢量相乘来构造各路信号;最后采用麦克风阵列波束形成的方法,得到增强后的语音信号。仿真结果表明,该方法能有效地去除加性噪声,并且改善了语音质量。     

一种新的语音和噪声活动检测算法及其在手机双麦克风消噪系统中的应用

针对现有双通道语音活动检测(Voice Activity Detection, VAD)算法依赖于固定阈值难以在多种噪声环境下准确地检测语音和噪声,应用于手机消噪系统会造成语音失真或噪声消除不好等问题,该文提出一种基于神经网络的VAD算法,该算法以分频带能量差和归一化互通道相关为特征,采用神经网络对语音和噪声进行分类。在此基础上,将神经网络VAD与基于互通道信号功率比值的VAD相结合,提出一种新的适用于手机消噪系统的语音和噪声活动检测算法分别对语音和噪声进行检测,并以此进行噪声抑制处理,减少了消噪系统因VAD误判而造成的性能下降。实验结果表明,该处理方法在抑制背景噪声和减少语音失真等方面优于现有的消噪算法,对于方向性语音干扰也有很好的抑制效果。     

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。     

基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法

当麦克风阵列用于封闭环境中非手持式语音拾取时,必须面对的一个问题是声场为阵列近场的问题。该文在子带自适应波束形成方法的基础上,引进了一种基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法。该方法充分利用了近场球面波的波前弯曲率,有效地衰减了混响和噪声对期望信号的影响。仿真实验结果表明,在小房间混响条件下,基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法取得了较好的噪声抑制效果。     

基于超高斯混合模型的语音幅度谱增强算法

研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布,然而语音信号很难用单一的概率密度函数准确描述,针对这一情况,提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法,并推导了基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比,该算法不仅能够进一步提高增强语音的信噪比,而且可以有效减小增强语音的失真度,提高增强语音的主观感知质量。     

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。     

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。     

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。     

一种改进的谱减法语音增强算法

传统的谱减法语音增强算法存在"音乐噪声"问题.针对此问题,引入过减因子和补偿因子两个参数对传统的谱减法进行改进.其中:过减因子可以调节在带噪语音功率谱中减去的噪声分量;补偿因子可以降低人耳对残留噪声的感知度.在两个参数的共同作用下,算法在抑制"音乐噪声"的同时可以使语音成分更加突出,且人耳的接受度更高.仿真结果表明,与...     

一种低信噪比语音的增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种新的语音增强算法。算法首先根据噪声频谱的高斯统计模型得到用先验信噪比形式表示的噪声频谱估计值,然后利用帧内、帧间平滑算法估计每一个频点的先验信噪比,从而能够更好地跟踪先验信噪比的变化。算法接着引入一种简便的估计语音在每一个频点出现概率的方法,得出一种新的语音增强算法。客观测试和非正式听音测试表明：该算法在几乎不损伤语音清晰度的前提下,能够更好地抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声,同时使语音信噪比得到了明显提高。     

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。     

一种改进的基于DCT的语音增强算法

提出一种改进的基于离散余弦变换的语音增强算法。在信噪比较低时,传统的基于离散余弦变换的语音增强算法效果较好,能较大幅度地提高信号的信噪比;而当信噪比高时,利用这种方法会滤掉一些有用的信号成份。新算法首先计算出所有高阶离散余弦变换系数对应的时域信号中语音信号出现的可能性大小,然后根据某个阈值计算是否在估计噪声信号绝对值的均方差时保留该系数。实验结果表明在含噪语音信号的信噪比高于10dB时,新算法较传统的基于离散余弦变换的算法具有较好的性能。     

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.