基于子带TF-GSC麦克风阵列语音增强

为了加快基于传递函数广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统的收敛速度,将其自适应模块的输入信号分解到子带以进行处理,并将多通道维纳滤波器引入传递函数广义旁瓣相消器的非自适应支路,以便更有效地抑制非相干噪声.实际测试结果表明,相对于基于全带广义旁瓣相消器的麦克风阵列语音增强系统,采用该子带传递函数广义旁瓣相消器结构的语音增强系统具有更高的输出信噪比.     

混响环境下麦克风阵列语音增强方法研究

由于麦克风采集到的语音信号常常受到通信环境噪声及混响的干扰,致使语音质量受到严重的影响。因此,文章提出了一种新的麦克风阵列语音增强方法。仿真结果表明,相对于传统的麦克风阵列语音增强方法而言,文章所提出的方法具有更好的去噪效果。     

基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器麦克风小阵列语音增强方法

为了克服传统麦克风小阵列语音增强算法噪音抑制能力有限的问题,该文提出一种基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器语音增强算法, 该算法基于动态平滑系数噪声谱估计来获得相干性滤波器,分别对每个阵元接收到的信号进行滤波用以抑制包括混响等噪声信号的干扰,并把滤波后的信号作为输入信号,使用基于小阵列的广义旁瓣抵消器波束形成算法抑制残余噪声信号的干扰。模拟和实际试验表明,该文提出的算法明显优于单独使用小阵列波束形成算法和相干性滤波器算法。     

一种基于听觉掩蔽模型的语音增强算法

本文提出一种基于听觉掩蔽模型的语音增强算法。该算法对应用于语音编码中的听觉掩蔽模型进行了适当的修正，动态地确定第一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值，有选择性地进行谱减。计算机仿真表明所提算法优于基本谱减法，不仅信噪比有较大的提高而且有效地减少了主观听觉的失真和残留音乐噪声。     

一种改进的基于几何谱减法的语音增强算法

谱减法是语音增强处理中常用的方法。针对应用于单通道语音增强的谱减技术中存在的"音乐噪声"问题,引入了一种改进的基于几何谱减法的语音增强算法。大大消除了背景噪声,改善了"音乐噪声"现象,保持了较好的语音可懂度和自然度。     

一种Robust语音识别的改进谱减方法

文章提出一种概率谱减的方法,它从混噪语音信号中,根据所有可能出现的噪声序列的概率情况来减去相应的频谱。这种概率谱减技术要比单纯的谱减技术能更好地利用环境中不同类型的噪声特征。对不特定话者84个孤立词电话语音的实验显示,误识率下降了33．9％。     

一种基于谱熵的语音端点检测方法

在低信噪比环境下,为了提高语音端点检测的效果,提出了一种适应于低信噪比环境的语音端点检测方法。基于子带谱熵法,引入正参数对基本的谱熵法进行算法改进,得到改进后的子带谱熵法,通过增加预判环节选择合适的正参数,加大语音信号与噪声信号的区分度,进一步改善在低信噪比环境下算法的效果,得到新的语音端点检测算法。仿真实验表明,新的算法不仅快速高效,具有较强鲁棒性,而且适合在低信噪比环境中较准确的检测出语音端点。     

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...     

面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法

二元麦克风小阵列在手机、助听器等受空间、成本以及运算能力限制的设备中被广泛研究用以提高目标语音质量。二元麦克风小阵列中语音增强算法主要包括波束形成方法以及相干性滤波器方法。波束形成方法的思想是利用目标声源相对阵列的位置关系获取相应的时域和空域信息,可以保留目标声源方向的信号而抑制其他方向的干扰信号;相干性滤波器方法则通过阵元间不同信号的相关性进行噪音抑制。考虑这两种类型方法的优点,本文提出一种面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法,通过在广义旁瓣抵消器的固定波束形成支路上使用相干性滤波器,提高固定波束形成输出信号的信噪比,然后在广义旁瓣抵消器自适应支路利用阵列的时域和空域信息对固定波束形成支路输出的信号中残余噪音进行估计,进而获得增强后目标输出信号。仿真和实际试验表明,本文提出的算法明显优于单独使用小阵列波束形成算法和相干性滤波器算法。      

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。     

麦克风阵列自适应鼾声增强处理

采用大孔径宽间距扬声器阵列,研究了一种基于广义旁瓣对消结构的诱导睡眠鼾声自适应增强处理方法,通过对手术室内医务人员语音及各种设备噪声干扰的有效抑制,有助于明显改善对期望鼾声信号的识别、截取、分析等后续数据处理性能.对实测阵列数据的仿真结果表明,该方法能够有效抑制手术室内的各种环境干扰,达到期望的诱导睡眠鼾声信号增强目标.     

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     

一种基于SBC技术的16kbit/s高效语音编译码器

本文介绍一种基于SBC技术的16kbit／s高效语音编译码器．在该编码方案中，IIR型正义镜象滤波器（QMF）用于实现语音分带，而基于快速搜索技术的矢量量化（FVQA）用于对除基带（采用ADPCM技术）外的其余高频带语音编码。一片TMS320C25芯片实现了两路16kbit／s语音编译码器，并借此实现了两人双向实时通信。得到良好的语音可懂度、自然度及客观评测结果。     

语音增强算法的研究与实现

语音增强算法也被称为噪声消除算法,在通信行业快速发展的现代社会,语音增强技术具有现实研究意义.首先介绍了算法的运行环境,即语音和噪声信号的特征.其次,对三种经典算法的原理、重要参数和运行框图进行了理论分析.最后以基于统计模型的语音增强算法作为例子进行仿真,验证了语音增强效果.     

基于跟踪共振峰的语音增强算法

该文通过实验方法研究和分析了汉字语音共振峰的特点,发现可跟踪并找到各个共振峰,结合汉字发音所具有的一般规律,提出了一种基于跟踪共振峰的语音增强算法。该算法能够有效地识别出带噪语音中的语音帧和非语音帧,简单且有效地去除非语音帧的全部噪声,明显抑制语音帧内的噪声。算法计算复杂度低并具有噪声环境可移植性。     

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。     

基于先验信噪比参数自适应的频域联合语音增强方法

该文针对单通道频域语音增强方法存在的问题,提出了一种频域联合语音增强新方法,即将改进的基于先验信噪比频域语音增强方法与迭代谱减法相结合进行语音降噪的方法。实验表明,该方法消噪量大,对语音的损伤小,同时有效地降低了音乐噪声。