时频掩码优化的两阶段语音增强算法

针对传统深度神经网络语音增强算法未区分在不同信噪比环境中去噪的侧重点,同时考虑到预测相位信息对于语音增强的重要性,提出了时频掩码优化的两阶段语音增强算法.第一阶段将带噪语音的幅度谱特征输入深度神经网络进行训练,预测得到干净语音幅度谱和噪声幅度谱;第二阶段通过信噪比信息估计增益系数,以控制残留噪声和语音失真之间的平衡;同...     

基于信号相位差和后置滤波的语音增强方法

 在复杂的声学环境中,通常噪声场特性和混响强度是未知的,这样就对麦克风阵列语音增强算法的性能提出了较高的要求.本文提出一种基于带噪语音信号相位差和后置滤波的语音增强方法.首先,将麦克风阵列接收信号分帧,利用相邻两个麦克风之间每帧带噪语音信号的相位差,构成该帧改变频率点幅度谱值的比例系数,对该帧带噪语音信号进行掩蔽增强处理,得到预处理信号;然后利用固定波束形成、独立分量分析算法和后置滤波技术对预处理信号进一步处理,从而有效地抑制了噪声.计算机仿真实验结果表明,在存在一定混响的多种噪声场中,该方法均具有较好的噪声抑制能力.     

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。     

基于最小统计和人耳掩蔽特性的语音增强算法

提出了一种基于最小统计和人耳掩蔽特性的语音增强算法,通过最优平滑和最小约束递归平均从含噪语音中估计噪声的均值,推导出一种新的基于掩蔽特性的谱减系数计算公式。实验结果表明,该算法优于传统的掩蔽特性算法,含噪语音经过增强后,残留的音乐噪声更小。     

基于噪声谱约束的二值掩码估计语音增强算法

提出一种基于噪声谱约束的二值掩码估计语音增强算法,用以提高低信噪比情况下的语音可懂度。首先分析了低信噪比时,先验信噪比过估对噪声谱估计函数的影响;再分别对先验信噪比和噪声谱估计函数进行修正;最后,根据修正后的噪声谱估计函数和先验信噪比判断出噪声谱被欠估的时频单元,估计出二值掩码值,并对相应的增强后语音时频单元进行幅度谱约束。仿真结果表明,在几种常见背景噪声的低信噪比情况下,相比于传统维纳滤波法,本文算法效果更好,能有效的提高语音可懂度。      

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。      

基于听觉感知的LSA-MMSE改进型语音增强方法

传统增强方法的增益函数对每个频点都进行估计,必然会引进相对较多的语音失真.为了提高低信噪比下的语音增强效果,提出了一种计算掩蔽概率的方法,得到优化的语音增强方法.基于听觉感知特性,对噪声被掩蔽部分的带噪语音谱和未掩蔽部分采用不同处理方法.增强后的语音可以表示为这两个状态下单独估计的加权和,其中权重与噪声被掩蔽概率有关.通过与Virag的方法、LSA-MMSE估计等方法进行比较,实验结果表明所提的增强方法能在低信噪比下有效地抑制残留噪声的同时保持更小的语音失真.     

基于噪声被掩蔽概率的优化语音增强方法

利用听觉系统的掩蔽特性,提出了一种优化的语音增强方法。研究表明,噪声被语音掩蔽的概率是噪声强度和听觉掩蔽阈值的函数。考虑到噪声在带噪语音中的出现具有不确定性,各语音谱分量的最终估计由对带噪语音的谱分量和用传统的增强方法估计的谱分量的加权求得,加权因子由噪声被掩蔽概率确定。语音增强性能的评估结果表明,这种优化的语音增强方法在减少语音失真与加强噪声抑制之间取得了良好的折衷,减少了语音的听觉失真, 有效地抑制了音乐噪声,提高了增强语音的清晰度。     

结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法

为了抑制小型语音通信设备中的方向性噪声干扰问题,提出了一种结合差分阵列与幅度谱减的双麦语音增强算法。该算法首先利用一阶差分阵列技术,对两麦克风采集到的带噪语音信号进行处理,得到语音通道信号和噪声通道信号。接着利用差分阵列处理后的两通道信号对语音通道信号的信噪比进行估计。最后利用幅度谱减法对语音通道信号中残留噪声进行消除。针对语音通道信号的信噪比估计,本文给出了两种新奇的计算方法。仿真实验表明,该算法有效的抑制了方向噪声,改善了语音的质量,去噪效果及语音质量均优于对比算法。      

基于稀疏约束的PLCA和谱掩蔽的语音增强算法

针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境下增强效果不理想的问题,提出了一种基于稀疏约束的概率潜分量分析(PLCA)和谱掩蔽的语音增强算法。该算法分为训练和增强两个阶段。训练阶段用稀疏约束的PLCA(SPLCA)和无约束的PLCA分别对语音谱和噪声谱建模成意义清晰的边缘分布,并用期望最大(EM)算法求其最优边缘分布,得到语音字典和噪声字典。增强阶段固定训练的字典,利用SPLCA推导出对应的语音编码矩阵和噪声编码矩阵,初步重构出语音和噪声,最后利用谱掩蔽得到增强语音。实验结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统方法。     

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。     

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。     

Two‐Microphone Generalized Sidelobe Canceller with Post‐Filter Based Speech Enhancement in Composite Noise

This paper describes an algorithm to suppress composite noise in a two‐microphone speech enhancement system for robust hands‐free speech communication. The proposed algorithm has four stages. The first stage estimates the power spectral density of the residual stationary noise, which is based on the detection of nonstationary signal‐dominant time‐frequency bins (TFBs) at the generalized sidelobe canceller output. Second, speech‐dominant TFBs are identified among the previously detected nonstationary signal‐dominant TFBs, and power spectral densities of speech and residual nonstationary noise are estimated. In the final stage, the bin‐wise output signal‐to‐noise ratio is obtained with these power estimates and a Wiener post‐filter is constructed to attenuate the residual noise. Compared to the conventional beamforming and post‐filter algorithms, the proposed speech enhancement algorithm shows significant performance improvement in terms of perceptual evaluation of speech quality.     

基于频谱减法的语音去噪算法研究

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。     

基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强

传统变换域语音增强方法对语音做短时平稳性假设,这会造成对语音信号和噪声信号谱估计不准确,从而导致语音失真和残留噪声。本文提出一种从联合时频域进行语音增强的方法,该算法无需对语音做短时平稳假设。算法采用具有最佳能量聚集特性的高斯变换核函数,利用能快速实现的实值离散Gabor变换（RDGT）将语音信号变换到联合时频域,然后利用语音和噪声谱服从高斯分布的假设和无语音概率的思想进行基于最小均方误差的语音对数谱估计,采用改进的最小受控递归平均算法（IMCRA）进行噪声时频谱估计,在得到纯净语音的谱估计后利用实值离散Gabor逆变换获得纯净语音估计。实验表明,该算法相比频域变换算法具有较好的语音去噪度和较低的语音失真度。      

Speech Enhancement Algorithm Based on MMSE Short Time Spectral Amplitude in Whispered Speech

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.     

Speech enhancement using super gauss mixture model of speech spectral amplitude

Most speech enhancement algorithms are derived by applying gauss hypothesis based on decor related speech samples. And recently it is accepted that the real pdf of speech spectral amplitude lies between the Laplace and Gamma amplitude approximation. This paper presents a supper gauss mixture model of speech spectral amplitude which can accurately approximates real speech spectral amplitude distribution. With this model, a new speech enhancement algorithm on the basis of MMSE estimator is derived. Simulations show that this algorithm has a better noise reduction performance and improve output SNR in the sense of speech segmentation.     

基于人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法研究

针对传统子空间语音增强算法中,因语音增强方法中去除噪声而出现的音乐噪声和失真问题,提出了一种人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法,并结合频域到特征值域的变换,在Bark域内实现人耳的感知掩蔽效应的语音增强。实验结果表明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与传统子空间语音增强算法相比,不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音失真和音乐噪声,提高了增强后语音的听觉质量。     

基于高速DSP的实时语音增强系统设计

随着移动通信技术的快速发展,语音增强的研究及其实际应用成为数字化通信的一个重要的研究方向。在数字信号处理技术的支撑下,许多优秀的语音增强算法的实时实现成为了可能。谱减法是一种运算量相对较小,增强效果明显,并且容易实时实现的语音增强算法,但是其缺点就是残留有音乐噪声。针对传统谱减法,本语音增强系统采用了一种改进算法,就是...