基于极值域均值模式分解最大相似度的语音增强方法

提出一种基于极值域均值模式分解最大相似度的低信噪比语音增强算法,解决部分噪声环境下低信噪比语音信号增强问题。该算法核心思想是：对分解后得到的固有模态分量进行筛选后再做滤波处理,以此减少过滤波和欠滤波情况的发生。在筛选过程中,提出一种最大相似度判断算法,通过检测得到的噪声信号与固有模态分量计算最大相似度,通过最大相似度筛选出固有模态分量进行滤波,由于噪声与语音信号容易发生频谱混叠,在滤波器的选择上采用时域滤波器。将滤波后的固有模态分量和未作处理的固有模态分量进行信号重构,得到增强后结果。     

基于自适应维纳滤波和2D-VMD的声呐图像去噪算法

声呐图像易产生对比度低、分辨率低、边缘失真等问题,所以在去除声呐图像噪声时难以将有效信号与噪声准确分离,从而导致去噪后图像对比度降低、边缘轮廓不清晰、细节丢失严重等问题.本文提出一种基于自适应维纳滤波和2D-VMD(二维变分模态分解)的声呐图像去噪算法.首先通过二维变分模态分解对含噪图像进行分解,得到一系列不同中心频率的模态分量,利用相关系数和结构相似度筛选出有效的模态分量,并使用自适应维纳滤波处理有效的模态分量,最后将滤波后的模态分量进行重构,从而去除图像中的噪声.实验结果表明:所提图像去噪算法在相关系数(CC)、结构相似度(SSIM)这两项客观数据上表现最优,峰值信噪比(PSNR)略低于NSST域去噪,综合客观数据与视觉效果,本文所提算法去除噪声后的图像细节和边缘保持能力效果最佳.     

经验模态分解和稀疏表示的SAR图像去噪方法

相干斑噪声严重影响了SAR图像的应用,为降低这个影响,本文提出了一种经验模态分解和稀疏表示相结合的去噪方法。该方法利用经验模态分解是由数据驱动这一特点,把含噪SAR图像自适应的分解为若干固有模态分量,根据这些固有模态分量的时频特性,判断噪声在固有模态分量的分布情况。由于噪声的分布相对于图像目标分布具有孤立性、随机性的特点,采用稀疏表示方法对含噪的固有模态分量进行分解,通过估计固有模态分量的噪声强度,重构各固有模态分量,将处理后的以及未处理的各固有模态分量进行经验模态分解的重构,以此达到去噪的目的。为验证该算法的有效性,进行了对比实验,通过客观评价标准证明了该方法在细节信息保持等方面优于其他方法,是一种针对SAR图像的有效去噪方法。     

基于EMD虚拟通道的ICA算法在信号消噪中的应用

提出了一种由经验模态分解构造虚拟噪声通道,结合独立分量分析进行信号消噪的方法. 在分析经验模态分解及独立分量分析的优越性基础上,阐述了构造虚拟噪声通道的基本原理,给出了具体构造方法. 用固有模态函数的Hilbert时频谱作为虚拟噪声通道重构分量选择的依据. 仿真计算表明,该方法对白噪声的消除是有效的,消噪效果较为理想. 与传统小波方法比较,具有优势.     

具有独立分量的经验模态分解算法研究

在经验模态分解算法中用极值包络平均近似局部平均,不能保证分解分量之间的正交性,固有模态分量存在冗余.这种情况对信号成份分析尤为不利,冗余部分的物理意义无法解释,或可能作出错误的解释.将独立分量分析方法引入经验模态分解算法中,利用其良好的分解独立特性,使模态分量不仅正交而且相互独立,消除了冗余.仿真试验表明,改进算法的模态分量彼此独立,特别对于混有突变信号的周期信号,在得到周期分量的同时,也得到突变分量,说明了改进算法比原算法优越,且具有较好的工程应用前景.     

基于概率潜分量分析的语音增强算法

针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境和低信噪比情况下增强效果不理想的问题,提出了一种基于概率潜分量分析(PLCA)的语音增强算法。该算法分析并引入了PLCA模型,将语音谱建模成意义明晰的边缘分布表示,并通过期望最大化(EM)算法对最优边缘分布进行求解,用边缘分布组成的字典对噪声进行描述,利用语音信号的边缘分布选择性地重构语音信号,从而实现与噪声分离,达到语音增强的目的。仿真结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比、增强语音质量方面明显优于传统的语音增强方法。     

采用循环叠加经验模态分解的去噪算法

为了检测被强噪声淹没的目标信号,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)的去噪算法.该算法将经验模态分解得到的第一个固有模态函数(IMF)循环移位,得到功率保持不变的噪声样本函数.将多个噪声样本函数叠加后,与重构的目标信号合成新的含噪信号.进一步采用软阈值去噪的方法,达到显著削弱噪声的目的.仿真实验表明:所提的新算法能够抑制4~6 dB的高斯白噪声,但抑制高斯混合噪声的能力较差;并且当信噪比较低时,其性能明显好于原始的基于EMD的去噪算法.该算法为低信噪比下的弱信号检测提供了一种新的思路.     

基于经验模态分解和Mel倒谱系数的语音端点检测

提出了一种基于经验模态分解和Mel倒谱系数的语音端点检测方法。对语音信号进行分解得到一组IMF分量,将集中在低层IMF分量中的噪声信号滤除,重构剩余的IMF分量成语音信号,提取重构信号的Mel频率倒谱系数来检测语音信号的端点。实验结果表明,提出的方法可以较好地消除噪声对语音信号端点检测带来的影响,能在不同信噪比的环境下正确地对语音信号进行端点检测,具有一定的鲁棒性。     

基于补充改进集合经验模态分析法-多尺度排列熵分析桥梁振动信号优化滤波方法

针对桥梁振动信号高度非平稳特征和含噪声成分严重的问题,提出了一种应用于桥梁健康监测领域的信号自适应分解与重构的优化滤波方法。该方法以自适应加噪的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为核心算法,将原始振动信号逐级分解为多个不同特征时间尺度相对平稳的固有模态函数(IMF),采用端点对称延拓法抑制端点效应,引入多尺度排列熵(MPE)分析各IMF在不同尺度上的熵均值,检索随机程度较大的IMF分量,将含噪严重与由于加噪分解产生的伪分量剔除完成一次滤波,为了择优选取剩余IMF进行信号重构保证滤波具有较好的相似度与光滑度,建立了优化重构模型完成两次滤波。研究表明:本文方法在自适应分解阶段较常用的集合经验模态分解(EEMD)、补充集合经验模态分解(CEEMD)方法具有更好的完备性、正交性与计算效率,在一定程度上抑制了模态混叠现象,端点效应问题有所改善,并对IMF进行优化重构,经分析最终的滤波信号具有较高的信噪比,通过对真实桥梁振动信号分析再一次验证了本文方法的优势,该方法的滤波结果可以作为实现桥梁健康监测技术的可靠依据。     

一种自适应时移与阈值的DCT语音增强算法

针对现有语音增强方法在低信噪比下性能降低的问题,提出了一种自适应时移与阈值的离散余弦变换语音增强算法．首先,对软阈值函数进行改进,既能消除噪声主导帧中的噪声,也能消除语音主导帧中的噪声,并依据信噪比自适应地选择阈值,较大程度地保留了语音的原始特征．其次,依据基音周期自适应地选择分析窗时移,降低了固定分析窗时移产生的白噪声,并且引入短时自相关函数和短时平均幅度差函数相结合的加权自相关函数,来进行基音周期的检测,提高了基音周期检测的准确性和对噪声的鲁棒性．理论分析与仿真结果表明,该算法在信噪比低至-5dB噪声环境下,相比现有的经验模态分解算法和子空间算法,输出信噪比有较大提高,鲁棒性更好．     

基于EMMD／MMSE低信噪比的语音增强方法

EMMD分解后的信号虽然解决了EMD中存在的端点效应问题,但是存在音乐噪声,提出一种基于EMMD／MMSE的语音增强方法,该算法利用MMSE解决经过EMMD处理的信号中含有的音乐噪声问题,从而得到很好的语音增强效果。通过实验对增强前后语音信号的信噪比分析表明,基于EMMD／MMSE的语音增强方法在提高语音信号的信噪比、可懂度方面优于传统的增强方法。     

基于ICA变换和MAP估计的语音增强算法

提出了一种基于ICA变换和MAP估计的单通道语音增强算法,该方法依据ICA变换后语音信号服从拉普拉斯分布的特点,运用MAP估计纯音信号,然后进行逆ICA变换,获得时域纯音信号。仿真分析表明：在输入信噪比较低情况下,该算法增强效果好,同时增强后的语音信号失真小。     

区分性联合稀疏字典交替优化的语音增强

在联合稀疏字典的语音增强中,由于联合字典的相似性,导致稀疏重构阶段产生语音和噪声混淆进而产生语音失真问题。针对此,在训练阶段提出一个费希尔准则下的目标函数。该函数包含了语音和噪声的区分约束项,并用与信号变化相关的平衡因子去调整各项权值,为尽可能减小混淆误差提供了保障;同时,为了能使目标函数收敛,设计了一种交替优化字典和稀疏系数的算法,迭代寻找所需的字典和稀疏系数,完成语音字典和噪声字典的输出,得到具有非相似即区分性能较好的联合字典。在增强阶段,将带噪语音信号在联合字典上进行稀疏表示,并估计出语音幅度谱和噪声幅度谱。最后,结合维纳滤波器和理想二值掩模的优点,提出了新的软掩模滤波器,进一步消除了残余噪声。通过对不同信噪比的带噪语音进行实验,新算法得到的语音信噪比和听觉感知评价都较高,验证了新算法在提高语音性能方面的有效性。     

利用子空间改进的K-SVD语音增强算法

在低信噪比的情况下,稀疏表示无法将纯净语音完全从带噪语音中分离出来,针对此问题提出了一种利用子空间改进的K奇异值分解语音增强算法．首先,利用子空间最优估计器跟踪噪声; 其次,通过K奇异值分解算法对噪声进行训练,构建出噪声字典; 最后,用K奇异值分解算法训练语音字典．在训练过程中,如果某个原子对应的稀疏系数低于设定的阈值,并且该原子可在训练得到的噪声字典中找到,就把该原子对应的稀疏系数设为零,即可达到去噪的目的．仿真结果表明,改进算法去除白噪声和babble噪声的效果显著,有效提高信噪比和减少语音失真,同时,该算法也可以很好地应用于消除随机噪声．     

基于掩蔽效应的改进型自适应语音增强算法

在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小.     

基于扩展谱减法语音增强系统的DSP实现

针对语音通信经常受到背景噪声干扰的问题,本文采用扩展谱减法（Extended Spectral Subtraction）在TI公司的TMS320VC5410DSP芯片上实现语音增强系统。实验结果表明,当p取0．85时,获得最佳增强效果,增强后的语音可懂度明显得到改善。由于背景噪声是非平稳的,在低信噪比下语音信号有所损伤,但是没有出现大量的“音乐噪声”,其可懂度也没有显著下降。扩展谱减法可以有效地消除背景噪声,抑制“音乐噪声”,信噪比越高,增强效果越好。即使当信噪比较低（0dB）时也能很好的提高语音质量。     

Speech enhancement using improved phase spectrum compensation

The typical phase spectrum compensation method has the negative enhancement performance in a low SNR,so the improved phase spectrum compensation method is proposed for this problem. First, the algorithm compensates the speech spectrum through the phase compensation function obtained by calculating the signal to noise ratio of each frame; second, by the new speech presence probability algorithm to estimate the noise power spectral density; finally, we apply the new phase spectrum and the estimated noise in the wiener filter. Simulation results show that the improved algorithm proposed in this paper can effectively improve the ability of voice systems to remove noise especially in a low SNR.