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。     

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。     

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。      

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％。     

基于听觉掩蔽效应和噪声估计的语音增强算法

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.     

低信噪比条件下的语音端点检测与增强

针对在低信噪比条件下难以实现语音端点检测,提出了基于混沌理论的解决方法,采用Duffing方程的间歇混沌特性对语音信号进行检测,同时对谱减法作了改进,根据入耳听觉掩蔽效应的语音增强算法,动态修正谱减系数,有针对性地进行谱减,有效克服了音乐噪声.在信噪比较低的情况下,按照该方案处理后的语音不仅信噪比显著提高,主观听觉失真有效减小,且语音清晰度、可懂度和舒适度极大改善.     

一种基于几何谱减法和听觉掩蔽效应的语音增强方法

针对低信噪比下非平稳噪声环境情况,几何谱减算法产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合听觉掩蔽效应的改进算法,该算法通过对噪声的实时估计,同时结合听觉掩蔽效应设计一个感知滤波器,对增强后的信号频谱进行滤波以抑制背景噪声,从而将残留噪声强度控制在掩蔽阈值之下.通过计算PESQ、oSNR、语谱图及时域仿真波形图分析及主观试听表明:改进的几何谱减算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且残留噪声和语音畸变较小,提高了语音的可懂度.     

基于谱减的Robust电话语音识别方法

谱减技术是语音增强的有效方法，并被成功地应用到了车辆等环境下的Ｒｏｂｕｓｔ语音识别中。文章对将谱减技术应用到电话语音识别中的加性噪声去除上进行了尝试。实验验证该方法有利于改进电话语音识别的性能，对不特定话音８４个孤立词的实验，误识率下降了２１．８％。     

低信噪比环境下改进的倒谱距离语音端点检测算法

在强背景噪声的情况下,针对传统倒谱距离法端点检测难以判断语音段起止点的问题,提出了一种基于多窗谱估计的谱减法与改进的倒谱距离语音端点检测新方法.首先对每一帧带噪信号进行多窗谱估计得到平滑功率谱,提取前导无话段平均功率谱,再利用谱减法对带噪语音信号进行减噪处理,对语音的减噪是为了更好地进行下一步的端点检测,然后对传统的倒谱距离门限阈值进行改进,得到一种改进的自适应阈值,并结合倒谱距离法进行端点检测.通过仿真实验结果表明,与传统倒谱距离端点检测算法相比,本文方法提高了低信噪比语音端点检测的精度,具有良好的鲁棒性能.     

FIR自适应滤波的语音增强算法

提出一种基于线性预测FIR自适应滤波的语音增强算法,该算法可实时过滤被噪声污染的语音信号,提高信噪比,从而提高语音识别系统的识别率。仿真结果证明该算法具有较好的降噪效果。     

Gammatone滤波器修正的多级线性预测去混响

在相对封闭的空间内,使用一些通讯设备时,距离声源较远的麦克风接收到的语音信号通常会被混响和噪声所污染,这些干扰信号会在很大程度上降低语音可懂度。带噪的混响语音经过去混响和消噪算法处理后,常常会残留一些音乐噪声,使得人耳听起来很不舒服。本文根据人耳对不同频带的听觉特征,引入Gammatone听觉滤波器组,提出了Gammatone滤波器修正的多级线性预测去混响算法。实验结果证明,新算法有效的解决了去混响及消噪后的残留音乐噪声问题,提高了语音的清晰度和舒适度。      

改进卡尔曼滤波算法在语音信号处理中的应用

针对传统卡尔曼滤波算法在加性噪声影响下的语音信号处理中要先对被观测系统的状态进行统计估值和计算量很大的问题．提出了改进卡尔曼滤波算法。该算法不用预先估计噪声、驱动项以及语音模型参数,可直接得到增强的语音信号。通过仿真实验证明,该方法在减少计算量的同时,有效地消除了加性噪声,并能保持较好的语音可懂度。     

自适应滤波算法在微弱振动测量中的应用

将递归最小二乘自适应滤波算法应用于激光多普勒测振技术中,搭建了相应的微弱振动测量装置。模拟仿真与实验中,通过与设计的切比雪夫低通滤波算法对比,结果表明:该递归最小二乘自适应滤波算法能够有效抑制随机高斯白噪声,还原出原始信号;能够对简谐振动信号实现有效滤波,并且可以还原出淹没在噪声中的低频20 Hz信号;文中算法可以去除语音噪声,使声音更加纯净,增强语音信号,以此验证了该算法在外差振动测量中的可行性。该算法简单易用、收敛性强、速度快,尤其对于随机噪声的去除比普通的低通滤波器更加有效。     

基于动态谱估计的改进谱减语音增强算法

语音增强是语音信号处理的重要课题。根据基于最小值追踪的谱估计方法,提出了一种非平稳噪声环境下快速追踪噪声变化的方法,将其应用到改进后的谱减法中,以提升语音增强的效果。仿真结果表明,改进后的谱减法能有效降低背景噪声,提高输出语音信号的信噪比。     

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。      

Enhancement of noise-suppressed speech by spectral processing implemented in a digital signal processor

This paper presents a noisy suppressed speech enhancement method by combining the basic spectral subtraction technique and spectral processing in the frequency domain to provide better noise suppression as well as better enhancement in the speech regions. In contrast to several previous approaches we do not try to achieve a complete removal of the noise, but instead our goal is to preserve a pre-defined amount of the original noise in the processed signal. This is accomplished by exploiting the masking properties of the human auditory system. The proposed algorithm is named PM “Proposed Method” which simulates properties of the human auditory system and applies it to the speech recognition system to enhance its robustness. The performance of the speech enhancement algorithm using the proposed masking model was compared with three other speech enhancement methods over 4 different noise types and five SNRs. The performances of the proposed approach are objectively and subjectively compared to the conventional approaches to highlight the aforementioned improvement. In this paper we discuss the design and development of a digital signal processor (DSP) implementation to achieve real-time performance of our filter. The target processor is a Texas Instruments TMS320C6713 floating point DSP.     

Improved Speech Denoising Algorithm Based on Discrete Fractional Fourier Transform

The speech signal and noise signal are the typical non-stationary signals,however the speech signa is short-stationary synchronously.Presently,the denoising methods are always executed in frequency domain due to the short-time stationarity of the speech signal.In this article,an improved speech denoising algorithm based on discrete fractional Fourier transform（DFRFT）is pre sented.This algorithm contains linear optimal filtering and median filtering.The simulation shows that it can easily eliminate the noise compared to Wiener filtering improve the signal to noise ratio（SNR）,and enhance the original speech signal.     

一种新的自适应语音增强系统

针对自适应噪声对消(ANC)语音增强系统的性能高度依赖于参考信号的质量，任何原始语音信号泄漏到参考信号中，都会导致原始语音信号失真和噪声抵消性能恶化这一问题，本文提出一种对泄漏不敏感的附加随机噪声(ARN)自适应噪声对消语音增强系统。它通过在参考信号中加入一个低功率的宽带随机训练信号，然后用该训练信号作参考信号对噪声传输函数(NTF)进行自适应建模，并在使用自适应预测滤波器(APF)消除NTF自适应建模的语音信号干扰的同时，用补偿滤波器(CPF)来修正由APF引起的参考信号失真。计算机仿真表明，这种ARNANC语音增强系统在泄漏情况下能将原始语音信号从带噪语音信号中有效分离出来。     

结合人耳听觉感知的两级语音增强算法

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。