复杂声学环境下语音空调语音降噪方法研究及应用

通过研究语音空调在复杂声学环境下的回声消除和混响消除方法,以此来解决远场语音空调识别率低及鲁棒性较差的问题.采用频域分块自适应滤波方法进行回声消除,对大混响环境优化收敛速度,设计基于时频掩码多通道线性预测方法来自适应降噪.首先使用深度学习技术来构建信号时频掩码模型,然后采用多通道线性预测自适应晚期混响抑制技术,结合掩码模型获取时频掩码信息,快速有效地抑制掉信号中混响成分,最后采用基于瞬态数据与特征值分解的空域滤波技术,结合掩码信息,准确估计多维空域信号导向矢量与噪声统计量,设计空域滤波器,有效抑制掉噪声干扰,提高识别鲁棒性.     

掩蔽法减少谱减法去混响中的音乐噪声

针对谱减法去混响中出现的音乐噪声问题,研究了一种基于频率归一化的掩蔽后处理方法。首先利用谱减法对混响信号去除混响,其次对混响信号与去混响信号进行频率归一化,然后在频域将去混响信号和混响信号对应相减,据此计算出掩蔽因子,最后运用掩蔽因子对去混响信号进行处理来减少音乐噪声。仿真实验中分别利用语谱图和语音质量感知评价进行了评估,语谱图表明后处理语音信号中音乐噪声明显减少,语音质量感知评价表明采用后处理方法提高了语音信号0.55的评分。     

自适应波束形成语音增强方法的研究与实现

在车载系统、电话会议与多媒体会议等语音处理系统中,由于受到混响、背景噪声及干扰等因素的影响,麦克风拾取的信号通常为带噪的语音信号。这样,不仅影响语音的可懂度,而且影响语音处理系统的整体性能。因此,需要进行有效的噪声抑制,以增强语音信号的质量。本文中重点介绍了采用LMS算法的自适应波束形成语音增强系统。自适应语音增强算法较其它方法相比,采用了一个参考噪声作为辅助输入,从而能获得比较全面的关于噪声的信息,因而可以得到更好的降噪效果。在分析研究LMS算法的基础上,本课题用Matlab语言对LMS算法实现自适应语音增强进行了仿真实现。实验结果表明,该算法在一定程度上可有效地抑制噪声,提高信噪比,减少失真。     

LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法

针对封闭环境中语音信号受到混响影响,提出了LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法。该算法通过计算麦克风阵列接收到含混响信号的短时傅里叶变换得到频域阵列信号,对频域阵列信号分频处理,将分频的信号进行线性约束最小方差波束形成滤波处理,该波束滤波根据每个频段上混响时间不同的特性对频域阵列信号进行分频处理后,将波束形成算法分别应用到高低频中,以提高混响抑制的精度;再由频域阵列信号的组合功率谱进行维纳后置滤波以抑制混响,由麦克风阵列接收到混响信号的直达波和反射波之间不相关性及麦克风阵列接收信号的空间信息解决维纳滤波器的精确估计问题;最后由逆短时傅里叶变换恢复出时域信号。仿真结果表明,该算法对混响抑制具有明显的改善;且在混响时间600 ms条件下语音增强系统的PESQ值提高了0.26。     

就近语音唤醒及识别关键技术研究与空调应用

目前语音空调产品大都共用同一个唤醒词唤醒设备,因此,当多台语音空调被同时唤醒时,会产生"一呼百应"的现象,为解决这一现象,提出就近语音唤醒关键技术研究及空调应用.通过前端语音自适应降噪算法解决室内环境噪声以及空调内部混响,其次通过局域网语音就近唤醒组网选举得到master节点(主节点)和slave节点(子节点),最后根...     

改进谱减法结合神经网络的语音增强研究

背景噪声是通信系统噪声干扰的来源之一,语音增强可以降低乃至消除噪声干扰,进而提高语音的可懂度.为了减小复杂噪声环境下谱减法引发的音乐噪声,采取正交的多窗谱估计对语音功率谱平滑处理,有效的减小了信息丢失和估计波动.利用自适应谱减系数调整谱增益和谱下限来控制残留噪声,利用优化的IMCRA算法对噪声及时更新来判决语音段和静音段,同时借助特性良好的BP神经网络方法进行训练,语音和噪声谱通过谱减后,波形重构获取增强的语音信号.仿真结果表明语音降噪效果好、可懂度高.     

基于时频峰值滤波的电力线通信噪声消除方法

为了克服电力线通信系统(PLC)中存在的大量噪声,改善低信噪比情况下电力线通信系统通信质量,提高电力线通信系统可靠性,引入时频峰值滤波(TFPF)算法作为电力线通信系统的噪声消除技术。时频峰值滤波算法通过频率调制将电力线含噪信号调制成解析信号的瞬时频率,利用解析信号的Wigner-Ville分布的峰值进行瞬时频率估计,从而恢复有效信号。针对电力线通信系统信号的非线性特性,利用加窗的Wigner-Ville分布实现TFPF。实验证明,在低信噪比情况下,该方法可以有效地消除电力线通信系统噪声,降低误码率(BE     

改进TF-GSC和改进后置滤波语音增强算法

由于声学环境中噪声的复杂性和不确定性，传统的多通道语音增强算法对于噪声的抑制效果不足，从而导致了较差的听觉体验。针对这一问题，提出了一种改进TF GSC和改进后置滤波语音增强算法。算法使用最大似然法得到目标语音信号和噪声信号的功率谱密度，然后使用信号功率谱密度比值得到的变步长归一化最小均方算法来改进TF GSC。还提出了联合信号功率谱密度比值和先验信噪比估计语音存在概率的改进最优修正对数幅度谱估计器。不同信噪比环境下的仿真实验表明，本文提出的算法可以有效地滤除相干噪声和非相干噪声，与其他算法相比，增强后的语音信号具有更高的信噪比和语音质量。     

基于EMD-TFPF算法的电力线通信噪声消除技术研究

针对电力线通信系统中,发射端与接收端之间存在大量噪声严重影响通信质量的情况,引用时频峰值滤波算法(T i m e-F r e q u e n c y P e a k F i l t e r i n g,T F P F)作为噪声消除技术。考虑时频峰值滤波算法中窗长选择的严格限制,引用经验模态分解(E m p i r i c a l M o d e D e c o m p o s i t i o n,E M D)方法对T F P F进行改进。将信号分解为不同模态,在不同模态采用不同窗长进行T F P F滤波,以在信号保真和噪声压制方面得到更好的权衡。实验证明,相对原始T F P F,该方法具有更好的信号保真和噪声压制作用,可以有效地消除电力线通信系统噪声,降低误码率(B E R),提高通信质量。     

抑制量测噪声的大功率异步电动机自抗扰矢量控制

异步电机矢量控制过程中通过测速装置获取电机转速信息,而检测元件由于受到干扰、量化误差以及电机运行状况等因素影响,导致转速信息中混有噪声需要经过滤波处理,但传统的转速滤波方法不能兼顾实时性和精度要求.线性扩张状态观测器具有系统输出信号滤波的功能,在传统线性扩张状态观测器通道增加滤波环节提高噪声抑制能力,对观测器升阶处理以...