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。     

基于听觉掩蔽的自适应β阶贝叶斯语音增强算法

为了寻求语音失真度和噪声抑制程度之间的一种平衡,提出了一种基于卡方分布的自适应β阶贝叶斯感知估计算法,并与听觉掩蔽效应的掩蔽阈值通过线性规则结合起来,以此达到更好的语音增强效果。算法利用了人耳的听觉掩蔽效应,根据得到的掩蔽阈值自适应地调整β阶贝叶斯感知估计语音增强算法中的β值,从而将噪声仅抑制在掩蔽阈值之下,留住了更多有效的语音信息,减少了语音畸变。分别应用了主观和客观两种评价方式来考察评价所提出的算法的各项指标,并与以往的基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法进行了比较,通过实验结果说明了文中的算法较之于其他算法的有效性。     

坦克舱强噪声背景下利用掩蔽效应的语音增强

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。     

基于Gamma语音模型的语音增强算法

提出了一种新的基于Gamma语音模型的语音增强算法。首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Gamma和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子。在增强算法中,提出了基于Gamma语音模型的改进最小统计量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法。仿真结果表明,该算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能。     

一种基于Laplacian语音模型的语音增强算法

本文提出了一种新的基于Laplacian语音模型的语音增强算法。首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Laplacian和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子。在增强算法中,提出了面向判决的Laplacian语音模型参数估计和基于Laplacian语音模型的改进最小量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法。仿真结果表明,本文算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能。     

非平稳环境下基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强

传统的语音增强算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的音乐噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法对传统谱减法的功率谱估计算法进行改进,根据最小均方误差原则和语音信号的听觉掩蔽阈值调整功率谱估计的参数,并引入了基于最小值统计特性的噪声估计算法,使估计的噪声更好地跟踪噪声的变化。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都得到较好的增强效果,且较好地抑制了音乐噪声。     

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。      

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。     

基于Bark子波变换和RAS-MFCC特征的语音识别系统研究

提出了一种适用于低信噪比下的语音识别算法.该算法在前端利用人耳听觉掩蔽效应进行语音增强,然后提取一种在不需要噪声先验知识,能避免大量计算的情况下能较好地消除系统加性噪声的自相关MFCC(RAS-MFCC)参数,作为语音特征参数进行识别.     

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。     

基于感知加权滤波的卡尔曼滤波语音增强

结合人耳听觉掩蔽效应,提出一种基于听觉感知加权的卡尔曼滤波语音增强方法。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号频谱分量幅度获得的,引入听觉感知加权滤波器在频域上使共振峰区域残留噪声更多,而共振峰之间及语音幅度谱较低的区域残留噪声减少,这样符合人耳的听觉特性,从而使得主观感觉到的噪声最小。采用语音质量感知评估对语音增强的效果进行评测,与传统的卡尔曼滤波语音增强算法相比,实验结果显示该算法提高了增强语音的质量。     

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。     

基于声音定位和听觉掩蔽效应的语音分离研究

人耳具有在嘈杂环境中将感兴趣的语言信息提取出来的能力,而双耳听觉特性有助于这种能力的加强.据此本文提出了一种基于声音定位和听觉掩蔽效应的混叠语音分离方法.根据声音到达双耳的时间差和强度差在时频域内确定相应的掩蔽系数,该系数是二值的,以直接去除干扰信号,保留有用信号并达到语音分离的目的.实验表明,本文提出的方法是有效的.该方法不仅适用于混叠语音为浊音情形,对清音的情况同样适用,因而比基于基音提取的语音分离方法的适用范围更广.     

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。     

一种基于信号子空间和听觉掩蔽效应的语音增强方法

提文推导了基于离散余弦变换(DCT)的子空间分解法对有色噪声背景下的语音进行增强的公式,用基于听觉掩蔽效应的感智滤波器对增强后的信号频谱进行平滑以抑制背景噪声。几种噪声背景下对增强语音的客观测试表明,本文提出的方法可以有效地减少语音信号的失真度。