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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。 相似文献
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联合投影逼近子空间跟踪的语音增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种联合投影逼近子空间跟踪(UPAST)的语音增强算法。本算法以投影逼近子空间跟踪算法为基础, 在无需对噪声进行任何假定(白噪声或是有色噪声)或近似且不需要任何语音活动检测的前提下,以递推更新的方式得到 语音信号和噪声信号协方差矩阵同时对角化的特征向量和特征值,因而运算复杂度低,实现了有色噪声背景下语音信号的 最优估计。主观和客观测试都表明本算法要优于其它子空间增强算法。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(1):46-50
针对传统小字典的语音增强算法在消除噪声时导致语音失真的问题,提出一种子空间域的自适应小字典的语音增强算法。首先,在子空间域中利用带噪语音信号的特征值构造过完备的小字典,使得该字典对信号失真和残留噪声具有很好的调控机制,即在消除噪声的同时为保证信号失真尽可能的小提供了可能;其次,通过过完备的小字典对带噪语音的特征值用K奇异值分解(K-SVD)算法不断进行稀疏表示和字典更新,其中在正交匹配追踪(OMP)算法中设置相关性阈值与能量阈值来自适应控制重构阶段及迭代次数,减少重构时间。在不同的噪声背景下的实验结果表明,与文献算法相比,新算法的增强语音的SNR和PESQ较高,减少了语音失真,提高了语音质量。 相似文献
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子空间分解方法在语音增强系统中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了基于子空间分解的单通道语音增强的方法,并利用有声/无声检测的判决算法提高了对噪声估计的准确度,通过KL展开将含噪语音分解为信号子空间和噪声子空间,并在信号子空间中对原始语音信号进行了最优的估计,有效地滤除了数字语音系统中的宽带噪声,并在一定程度上抑制了“音乐噪声”的影响,获得了较好的语音增强效果。 相似文献
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《无线互联科技》2016,(2)
从噪声背景中提取尽可能纯净的语音信号,增强有用信号,抑制、降低噪声干扰的技术称为语音增强技术。语音增强有着广泛的应用,因此寻求一种有效的算法对带噪语音信号进行处理得到较纯净的原始语音信号的研究有着很大的意义。多年来很多经典的语音增强算法被提出,如谱减算法,子空间算法等。文章提出了一种新颖的语音增强方法,即基于非负低秩稀疏分解的原理在强噪声环境下实现语音增强。把语音信号和噪声信号看做是一个非负低秩稀疏分解问题并且不断的优化算法分离出语音信号和噪声信号的幅度谱。实验结果表明在强噪声环境下这种方法对比一些传统的语音增强方法效果更好,具有更少的噪声残余与较低的语音失真等优点 相似文献
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根据人耳的听觉感知特性,提出了一种基于子带滤波的优化语音增强方法。基于临界频带设计滤波器将输入信号分成若干子带,依据估计出的每个子带的短时信噪比来对相应子带的时域信号逐帧进行独立的自适应处理后再合成。语音增强性能评估结果表明,有效地去除背景噪声的同时还抑制了音乐噪声,减少了语音的听觉失真,提高了增强语音的可懂度。 相似文献
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根据传统的基于短时谱的维纳滤波算法,提出了一种改进方法,能有效地对噪声估计环节引入的偏差做修正,提高了整个语音增强系统的抑噪功效。运用MATLAB进行试验仿真,并与传统维纳滤波算法相比较,结果表明该算法能十分有效地滤除噪声,增强语音,同时对有效语音信号带来的失真也非常小,使语音信号的清晰度与可懂度同时得到了提高。 相似文献
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基于自适应噪声估计的小波阈值语音增强 总被引:2,自引:1,他引:1
文中提出了一种基于小波阈值和自适应噪声估计方法的语音增强算法。该算法直接利用含噪语音信号估计出信噪比SNR,并通过该值调整小波阈值,从而实现了小波阈值的自适应变化。针对噪声的小波变换模值随尺度增大而减小的特性,采用了随尺度变化的小波阈值。并且改进了小波阈值函数。实验数据表明,本文算法在多种噪声环境下,均有较好的语音增强效果。并且在抑制噪声的同时,减少了语音失真。 相似文献
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Zhong W. Li S. Tai H.-M. 《Vision, Image and Signal Processing, IEE Proceedings -》2005,152(6):800-805
A signal subspace method is proposed for speech enhancement in the presence of narrowband noise. A fundamental assumption in subspace methods for noise reduction is that the noise covariance matrix is positive definite. However, this is not always the case, especially when the noise has narrowband characteristics. Based on the eigenvalue decomposition of the rank deficient noise covariance matrix, it is shown how to formulate the enhancement algorithm by decomposing the vector space of noisy signal into a signal-plus-noise subspace and a noise-free subspace. The proposed subspace partition is different from the conventional subspace approaches in that the noise reduction algorithm is implemented using the whitening approach exclusively in the signal-plus-noise subspace. The enhancement is performed by estimating the clean speech from the signal-plus-noise subspace and adding the components in the noise-free subspace. An explicit form of the estimator is presented, and examples are illustrated to validate the effectiveness of the proposed method. 相似文献
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讨论了一种基于传统谱相减算法的改进方法。利用语音的短时平稳性,通过先验幅度比来连续更新噪声谱的估计,从而代替复杂的VAD(话音活性检测)。计算机仿真结果表明,这种改进方法有效抑制了噪声干扰,语音得到了增强,在极大地提高信噪比的同时,将残留的音乐噪声和语音失真保持在人耳听觉容忍的范围以内,从而较好的保持了语音自然度。 相似文献
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针对现有深度神经网络语音增强方法对带噪语音的去噪能力有限、语音质量提升不高的问题,提出了一种基于奇异谱分析的深度神经网络语音增强方法。通过引入奇异谱分析算法对带噪语音进行预处理,以初步分离得到语音信号与噪声。接着将语音信号与噪声用于深度神经网络模型得训练,以得到性能更优的网络模型,从而使得本文方法具有更好的性能。最后在重建干净语音的环节中,同时使用神经网络估计得到的对数功率谱和带噪语音的对数功率谱,并加入了权重系数,使得本文提出的方法可以适应不同信噪比的情形,有效的去除背景噪声,降低语音信号的失真。本文通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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基于MATLAB的语音增强系统的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
语音增强是信号处理领域中的一个重要的组成部分。在许多语音处理的应用中,例如移动通信,语音识别和助听器,语音信号的处理不得不在具有噪声的环境下进行。在过去的几十年里,人们提出了许多方法去消除噪声和减少语音失真,例如谱减法,基于小波的方法,隐式马尔科夫模型法和信号子空间法等。小波分析由于能同时在时域和频域中对信号进行分析,所以它能有效地实现对信号的去噪。介绍了一种语音增强系统的设计方法,采用Least Mean Square(LMS)算法和小波变换相结合的方法对带噪语音进行去噪,并在MATLAB的Simulink环境下建立了该系统的模型。通过对该模型的仿真表明:该方法去噪效果明显,为该系统在硬件上的实现打下了理论基础。 相似文献
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提出了基于子空间语音增强与基于小波语音增强相结合的语音增强方法,克服了仅用子空间方法和仅用小波方法各自的弊端,并充分利用了两者的优点。实验结果表明,恢复后的语音不仅失真较小,而且更大程度上抑制了噪声,有效去除了音乐噪声。 相似文献