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基于自适应滤波的噪声抵消法 总被引:4,自引:1,他引:4
语音降噪就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。文中介绍了一种基于自适应滤波的噪声抵消法,采用归一化最小均方误差算法,采集实际噪声环境下各种不同信噪比的带噪语音样本进行降噪处理,实验结果表明,处理后信号的信噪比得到了较大程度的提高,大大改善了听音效果,具有很高的可懂度,且语音自然度好,没有失真;并与谱减法进行了比较,自适应噪声抵消法的降噪幅度比谱减法有一定提高,在听音效果上,用自适应噪声抵消法处理后的语音在清晰度、自然度方面优于谱减法。 相似文献
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多数传统语音增强算法是基于平稳噪声下分析的,且没有从语音质量及可懂度角度全面衡量增强性能。因此,提出了基于多窗谱估计与归一化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)自适应滤波算法的单通道语音增强方案。首先利用多窗谱估计谱减法(Multiwindow Spectral Subtraction,MSS)解决谱减法产生的“音乐噪声”问题;其次将估计出的期望信号与纯净参考信号的差值作为误差信号,由自适应滤波的NLMS算法代替传统的最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,以降低滤波器成本及运算时间,求取滤波器权系数值,并不断迭代更新修正滤波器;最后分析了所提算法在不同噪声环境下的增强性能,并与传统的各种谱减算法对比,从语音质量及可懂度出发衡量语音增强效果。结果表明,所提算法的增强效果优于各类谱减法。 相似文献
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谱减法在增强语音、提高信噪比的同时,残留的音乐噪声较大.在利用听觉掩蔽闻值对谱减系数进行修正的基础上,采用实时噪声估计来减少谱减法噪声估计误差,并对谱减后的语音信号进行感知滤波来进一步抑制残留音乐噪声.实验结果表明,该算法能去除噪声,增强语音,并在不影响信噪比的同时降低语音失真测度值.主观测听表明语音音质有明显提高. 相似文献
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基于频谱减法的语音去噪算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
语音增强技术是音频信号处理中的重要部分,频谱减法是目前在语音增强技术中最常用的方法之一。针对传统频谱减法会产生音乐噪声并无法消除音乐噪声的不足之处及高频噪声干扰比较严重的情况下频谱减法效果差的情况,采用了在频谱减法之后进行LMS滤波以降低音乐噪声对语音质量的影响和低通滤波以滤除脉冲干扰。根据仿真结果表明,改进扩展频谱减法能够有效降低音乐噪声和尖锐的高频兹兹声,从而提高信噪比,达到语音增强的目的。 相似文献
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谱减法是常用的单通道语音降噪方法,传统谱减法在抑制背景噪声的同时引入了“音乐噪声”,影响听觉效果。为了抑制音乐噪声,提出了一种基于后验信噪比的频域语音增强新方法,当后验信噪比较高时,采用基于后验信噪比的谱减法增强语音信号;当后验信噪比较低时,采用基于后验信噪比的谱衰减方法对含噪语音信号谱线进行衰减,达到语音增强的目的。仿真结果表明,基于后验信噪比的频域语音增强法具有较好的背景噪声和音乐噪声抑制效果,并保持了较好语音可懂度。 相似文献
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改进的后滤波波束形成器语音增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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采用了一种基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法通过计算每一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值,动态地调整谱减系数,有选择性地进行谱减。通过对采集的坦克舱内含强噪声的语音信号的计算机仿真表明,该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。 相似文献
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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。 相似文献
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An improved method based on minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) is proposed to cancel background noise in whispered speech. Using the acoustic character of whispered speech, the algorithm can track the change of non-stationary background noise effectively. Compared with original MMSE-STSA algorithm and method in selectable mode Vo-coder (SMV), the improved algorithm can further suppress the residual noise for low signal-to-noise radio (SNR) and avoid the excessive suppression. Simulations show that under the non-stationary noisy environment, the proposed algorithm can not only get a better performance in enhancement, but also reduce the speech distortion. 相似文献
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语音增强及其消噪能力研究 总被引:3,自引:2,他引:1
语音增强技术可极大提高信噪比,解决由于环境噪声引起的语音通讯和识别性能下降的问题。目前常用的语音增强算法有频谱相减法,维纳滤波法,自适应抵消法等。文章提出一种将指向性麦克风和自适应抵消法相结合的方法,在仿真试验中取得了较好的结果。 相似文献
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分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差(LMS)的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。 相似文献
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耳语音识别可应用于国家安全的某些特殊需要。运用双门限法对语音样本进行端点检测,通过实验分别找出短时能量、短时过零率的高低门限4个参数的最佳取值。深入分析研究参数的抗噪问题,在MFCC参数中引入短时能量、一阶差分、二阶差分等参数,增强MFCC的抗噪性。研究表明,在隐马尔可夫模型中,MFCC和LPCC联合运用讨论识别效果要远优于独立参数。 相似文献