基于LMS自适应滤波的耳语音增强的研究

文中针对带噪的耳语音提出了一种LMS自适应滤波的耳语音增强算法。首先采用谱减法得到一个增强耳语音信号，取得较好的谱包络后对增强信号进行LMS自适应滤波，消除由谱减法产生的音乐噪声。结果表明，采集到的耳语音信号的质量得到明显提高，即使在低信噪比的情况下，信噪比也能提高20dB左右。     

一种MMSE语音增强算法的研究与实现

介绍了单话筒采集条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差(MMSE-LSA)估计的语音增强算法,以及语音帧和噪声帧判别的有声/无声检测方法.将语音信号的相位提取后存储起来,然后对纯净语音的短时对数谱作最小均方误差估计,处理后的语音由估计得到的幅度谱和存储的相位重建.试验证明MMSE-LSA的增强效果很好,尤其在信噪比低时更为明显.     

基于超高斯混合模型的语音幅度谱增强算法

研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布,然而语音信号很难用单一的概率密度函数准确描述,针对这一情况,提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法,并推导了基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比,该算法不仅能够进一步提高增强语音的信噪比,而且可以有效减小增强语音的失真度,提高增强语音的主观感知质量。     

改进的谱减法在语音增强中的应用

提出了一种谱减法的改进形式,算法打破了噪声和语音是相互独立且噪声是零均值的高斯分布假设.实验表明这种改进型谱减算法有效提高了增强效果,更好地抑制了音乐噪声.     

一种基于后验信噪比频域语音增强方法的研究

谱减法是常用的单通道语音降噪方法,传统谱减法在抑制背景噪声的同时引入了“音乐噪声”,影响听觉效果。为了抑制音乐噪声,提出了一种基于后验信噪比的频域语音增强新方法,当后验信噪比较高时,采用基于后验信噪比的谱减法增强语音信号;当后验信噪比较低时,采用基于后验信噪比的谱衰减方法对含噪语音信号谱线进行衰减,达到语音增强的目的。仿真结果表明,基于后验信噪比的频域语音增强法具有较好的背景噪声和音乐噪声抑制效果,并保持了较好语音可懂度。     

一种基于语谱图分析的语音增强算法

针对传统谱减法会产生“音乐噪声”及在低噪比环境下降噪效果不理想的问题,提出一种基于语谱图分析的语音增强算法.所提方法先对带噪语音进行谱减处理,再通过语谱图分析对处理后的语音信号进行去小亮块处理,即对“音乐噪声”进行有效的削弱,最后通过设置阈值,滤除低灰度值的成份,即消除残留近似高斯噪声.实验结果表明,提出的算法可以有效地解决谱减法后残留的“音乐噪声”及低信噪比下谱减法残留噪声较大的问题.     

基于最小统计及谱减法的语音增强

提出了一个基于最小统计及谱减法的语音增强方法。不采用端点检测,在语音帧内及噪声帧内都进行噪声更新。为了实时应用的需求,提出了一种加快最小值更新的方法,实验表明,该方法能有效削弱变电平噪声。     

一种基于双通道自适应噪声对消的语音增强法

在自适应噪声对消(ANC)中,本文根据主辅通道噪声间的相关性,提出了一种自适应滤波语音增强算法。在低信噪比(-10～0dB)白噪声条件下,文中研究了辅助通道采集的噪声有无"串音"两种情况下的语音增强效果。研究表明:在无串音和有串音两种条件下,本文算法增强语音的信噪比分别比NLMS算法提高约14dB和5dB,PESQ_MOS得分分别比NLMS算法提高约1.13和0.83,同时增强语音的听觉质量得到了极大地改善。     

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。     

基于改进算法的语音增强在激光侦测系统中的应用

为了消除噪声所引起的语音信号的衰落,以自适应滤波器为基础,并综合泄漏最小均方（LMS）算法和变步长LMS算法的优点,提出了适用于激光侦测系统的可变泄漏最小均方（VL-LMS）自适应滤波新算法,对其原理进行了剖析。用实测的带噪语音信号进行了动态仿真,结果表明,该算法能有效地克服基于LMS算法的自适应谱线增强器的不足,具有良好的抑制高斯噪声能力和跟踪性能。     

一种基于人耳掩蔽效应和无语音概率的谱减语音增强算法

提出一种基于听觉掩蔽模型和无语音概率的语音增强算法。该算法对听觉掩蔽模型进行了适当的修正,通过引入无语音概率(SAP)思想动态地确定每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。仿真结果表明所提出的算法优于一般掩蔽增强算法,能够有效地减少音乐噪声并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度。     

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。     

谱相减与波束形成相结合的语音增强算法

根据阵列信号语音增强的思想,提出一种基于频城处理的谱相减与波束形成相结合的语音增强结构。结构为多路信号输入,每路含噪信号在谱相减后,增加了波束形成结构,不仅有效地消除了背景噪声,也抑制了谱相减后的音乐噪声。并使用该算法对实际环境中采集到的含噪语音信号进行了仿真,结果显示经过该系统处理后的增强语音的信噪比有了较大的提高,主观试听效果也很好。     

一种基于MMSE-LSA和VAD的语音增强算法

通过介绍语音增强的特点,详细分析了最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)算法,并提出了与MMSELSA算法相匹配的语音激活检测(VAD)算法。该方案计算简单、易于实现且语音增强效果好,能够动态地跟踪背景噪声的变化。最后通过仿真分析,比较了MMSE-LSA与其它几种语音增强算法的增强效果。     

基于TMS320VC33的语音增强系统的实现

环境中的加性噪声会降低话音通信的质量是话音通信系统中普遍存在的问题。采用TMS320VC33实现了基于改进型谱减法的实时语音增强系统。     

通信系统中语音编解码对语音增强算法的影响

系统研究了现有语音通信系统中使用的几种语音编解码算法以及主流的单通道语音增强算法,并将二者相结合,对实际通信系统中的结构进行仿真.研究发现,现有的基于线性预测分析技术的语音编解码算法,在高编码率的情况下对于语音增强算法的性能不仅不会有损失,反而会在一定程度上改善增强算法带来的语音失真的情况,提高语音增强算法的效果.     

一种基于高斯分布模型的语音增强方法

对背景噪声的估计,关键是使算法能跟得上噪声变化,以及时更新噪声的估计值。为了增强对非平稳噪声的跟踪估计能力,在Imrca算法的基础上,提出了基于前向和后向最小值搜索相结合的改进算法。验证实验内容包括：用改进算法、原Imrca算法,基本谱减法对含同种噪声不同信噪比的含噪语音处理后,恢复出来的语音的对比;以及在低输入信噪比情况下,对加入babble噪声的含噪语音经改进算法、原Imrca算法、基本谱减法处理后,所得到的平均分段信噪比的对比。实验结果表明,该改进算法对含噪语音的处理效果要优于原算法,对含有非平稳的噪声的含噪语音,取得了较好的增强效果。     

一种改进的基于DCT的语音增强算法

提出一种改进的基于离散余弦变换的语音增强算法。在信噪比较低时,传统的基于离散余弦变换的语音增强算法效果较好,能较大幅度地提高信号的信噪比;而当信噪比高时,利用这种方法会滤掉一些有用的信号成份。新算法首先计算出所有高阶离散余弦变换系数对应的时域信号中语音信号出现的可能性大小,然后根据某个阈值计算是否在估计噪声信号绝对值的均方差时保留该系数。实验结果表明在含噪语音信号的信噪比高于10dB时,新算法较传统的基于离散余弦变换的算法具有较好的性能。     

基于短时谱分析的语音增强改进算法

介绍了基本的语音增强短时谱分析算法的原理.基于经典的谱减算法进行改进,引入了先验信噪比估计,以及时间回归平均法对噪声进行更新,以及一系列后处理改进方法,提高了降噪效果.在保持语音可懂度的基础上,增强了噪声衰减量.主、客观实验结果表明,针对汽车噪声一类的平稳噪声,算法效果出色;而对于街道、人声一类非稳态噪声,该算法性能优...