基于TEO能量谱减法的语音增强技术的研究

谱减法是目前减少噪声干扰、提高语音质量的一种有效方法。为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出一种基于TEO(Teager Energy Operator)能量的改进谱减法。该方法利用TEO能量对带噪语音进行语音活动检测,区别出噪声段和语音段,对噪声段和语音段分别进行谱减处理,既保证了语音质量,又尽可能地消除了噪声干扰。在F16战斗机噪声环境中对算法性能进行测试,结果表明,该方法提高了输出信噪比,抑制了音乐噪声,具有良好的语音增强效果。     

一种基于自适应谱熵的端点检测改进方法

在低信噪比的环境下,为增强与噪声的区分度,提出了一种适应于低信噪比环境的语音端点检测方法.通过改进语音端点检测的特征参数,更好地区分语音信号与噪声信号,提高在低信噪比环境下的端点检测正确率.基于子带谱熵,引入正值常量对基本谱熵参数进行算法改进,得到改良的负谱熵特征,并结合自适应子带选择方法,得到一种新颖的特征参数--自适应子带常量负谱熵.特征在低信噪比的情况下有较强的抗噪能力,并能够准确地检测出语音端点.实验结果表明,不仅快速有效,具有较强的鲁棒性,而且适合低信噪比的语音端点检测.     

带噪汉语语音识别的端点检测方法

在语音识别系统中产生错误识别的原因之一是端点检测有误差，在高信噪比情况下，正确地确定语音的端点并不困难，然而，大多数实际的语音识别系统需工作在低信噪比情况下，一些常规的端点检测方法，例如基于能量的端点检测方法在噪声环境下不能有效地工作。该文利用改进的隐马尔柯夫模型(HMM)进行语音检测以适应噪声的变化，实验结果表明本方法可得到高正确率的带噪语音端点检测。     

基于卷积神经网络的面罩语音识别

针对带噪面罩语音识别率低的问题,结合语音增强算法,对面罩语音进行噪声抑制处理,提高信噪比,在语音增强中提出了一种改进的维纳滤波法,通过谱熵法检测有话帧和无话帧来更新噪声功率谱,同时引入参数控制增益函数;提取面罩语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数;通过卷积神经网络(CNN)进行训练和识别,并在每个池化层后经局部响应归一化(LRN)进行优化.实验结果表明:该识别系统能够在很大程度上提高带噪面罩语音的识别率.     

一种改进的维纳滤波语音增强算法

提出了一种改进的语音增强算法,该算法以基于先验信噪比估计的维纳滤波法为基础。首先通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱;其次,计算语音段间带噪语音功率谱,并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱,更新了噪声功率谱;最后,考虑了某频率点处噪声急剧增大的情况,通过计算带噪语音功率谱与噪声功率谱的比值,自适应地调整噪声功率谱。将该算法与其他基于短时谱估计的语音增强算法进行了对比实验,实验结果表明：该算法能有效地减少残留噪声和语音畸变,提高语音可懂度。     

基于谱减法的装甲车辆语音降噪研究

为降低装甲车辆内部强噪声对话音通信的影响,结合Mel算法、频率短时能量差、听觉掩蔽效应和经过改进的谱减法,提出了一种语音激活检测和语音增强方法,对传统谱减法噪声估计不精确和语音失真等问题进行了改进.该方法采用Mel频率对带噪语音进行语音激活检测,对噪声进行保守估计,替代一般谱减法采用的噪声统计均值.结合听觉掩蔽阈值对谱减法的相关系数进行动态调整,避免传统算法系数保持不变的不合理性.实验结果表明,该方法能很好抑制音乐噪声,提高带噪语音信噪比,改善语音的清晰度和可懂度.     

一种改进的基于谱熵的语音端点检测技术

论文提出了基于时频谱减增强和谱熵的语音端点检测算法。算法对带噪语音在频域利用谱减法去除宽带加性噪声,在时域去除由谱减带来的残差噪声从而对语音进行了增强。对增强后的语音利用谱熵特征进行端点检测。实验结果表明,此算法快速有效,具有较强的抗噪能力,特别适合低信噪比的语音端点检测。     

基于Bark域噪声估计及掩蔽效应的语音增强

针对非平稳环境下噪声估计和语音增强性能降低的特点,提出一种基于Bark域的快速自适应噪声谱估计算法。它基于听觉模型,将带噪信号变换到Bark域,并在Bark域内实现基于人耳掩蔽的语音增强。仿真实验表明该算法能充分利用Bark带内频带间的相关性,跟踪快变的背景噪声,提高语音增强性能,减少运算量和复杂度。     

基于语音存在概率和听觉掩蔽特性的语音增强算法

低信噪比下,谱减语音增强法中一直存在的去噪度、残留的音乐噪声和语音畸变度三者间均衡这一关键问题显得尤为突出。为降低噪声对语音通信的干扰,提出了一种适于低信噪比下的语音增强算法。在传统的谱减法基础上,根据噪声的听觉掩蔽阈值自适应调整减参数,利用语音存在概率,对语音、噪声信号估计,避免低信噪比下端点检测(VAD)的不准确,有更强的鲁棒性。对算法进行了客观和主观测试,结果表明：相对于传统的谱减法,在几乎不损伤语音清晰度的前提下该算法能更好地抑制残留噪声和背景噪声,特别是对低信噪比和非平稳噪声干扰的语音信号,效果更加明显。     

基于改进谱平滑策略的IMCRA算法及其语音增强

噪声谱估计算法在单通道语音增强方法中起着重要作用,为了改善噪声谱估计算法对噪声的估计和更新能力,结合最小统计（MS）算法,对改进的基于控制的递归平均（IMCRA）噪声谱估计算法的递归平均参数进行改进,并用一阶递归的方式对平滑功率谱的最小值进行改进。采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,从客观和主观两方面对不同算法的性能进行评价,对比分析不同噪声不同信噪比下增强前后语音的分段信噪比（segSNR）、PESQ得分、MOS得分。实验结果表明,提出的方法能够更好地跟踪噪声信号变化,改善语音质量。     

多语音特征参数的端点检测方法研究

为了提高语音端点检测算法的鲁棒性,提出了一种在不同信噪比下采用不同语音特征参数的端点检测算法.对含噪语音进行基于背景噪声能量估计的信噪比估计,根据估计的信噪比大小选择不同的特征参数来进行端点检测,在高信噪比下采用传统的语音短时能量和过零率,在低信噪比下采用基音周期、高频与全频带能量比和谱失真,即算法能根据信噪比的大小来自适应调整检测方法.实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,在不同的信噪比下检测的准确率都很高.     

基于隐马尔可夫模型的语音激活检测算法

针对现有基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音激活检测（VAD）算法对噪声的跟踪性能不佳的问题,提出采用Baum-Welch算法对具有不同特性的噪声进行训练,并生成相应噪声模型,建立噪声库的方法。在语音激活检测时,根据待测语音背景噪声的不同,动态地匹配噪声库中的噪声模型;同时,为了适应语音信号的实时处理,降低了语音参数提取的复杂度,并对判决阈值提出改进,以保证语音信号帧间的相关性。在不同噪声环境下对改进算法进行性能测试并与自适应多速率编码（AMR）标准、国际电信联盟电信标准分局（ITU-T）的G.729B标准比较,测试结果表明,改进算法在实时语音信号处理中能够有效提高检测的准确率及噪声跟踪能力。     

基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法

为了解决低信噪比环境下传统的语音端点检测算法性能较差且不能自适应环境噪声,提出了一种基于时频参数融合的自适应语音端点检测算法。将对数能量与改进的Mel能量进行融合,获得了一种新的时频参数（TF）,该参数能有效地区分语音段和噪声段。使用该参数在噪声段对阈值进行更新,采用门限检测法判定出语音端点。仿真实验表明,该算法具有较好的鲁棒性,且能够准确地检测出语音端点。当信噪比（SNR）为0 dB时,端点检测错误率仅为15%左右。     

一种新的分维高斯混合模型语音转换方法

高斯混合模型在语音转换中得到了广泛应用,但其随着模型阶数和特征维数的提高,估计参数的数目会急剧增加,使参数估计的准确性和稳定性大为降低。本文提出将特征向量去相关之后,将向量之间的转换转化为标量之间的转换,以此来减少估计参数个数。实验表明,采用该方法的语音转换算法能有效改善转换语音的性能。     

自适应语音消噪算法的研究与应用

针对语音通信中的消噪算法进行了研究。经研究发现,消噪算法在收敛速度与稳态误差之间始终存在着矛盾。为改善语音中的消噪能力,减少误差,在G SVSLMS算法的基础上,提出了一种改进的噪声消除算法,即利用引入一个关于误差的反正切函数来改进步长因子,并通过计算机仿真证实了改进算法具有良好的收敛性能和稳态性能,最后利用传统的LMS算法、G SVSLMS算法和改进算法对带有噪声的信号进行了消噪处理,结果表明：在三种算法中,改进算法的噪声消除效果最好。     

基于近似熵的VDR人声识别技术研究

利用话者识别原理和语音数字信号处理技术对人声建模方法进行研究,建立了基于GMM模型的VDR环境下的人声识别基准系统;从分析影响人声识别率因素的角度出发,指出传统算法的不足,并提出一种基于近似熵的语音端点检测算法。理论分析和实验结果证明:新算法能有效屏蔽大动态冲击性噪声,解决了语音的虚检现象,并且在低信噪比0 dB情况下的识别率提升66%。     

一种新型实用的语音激活检测方法

论述了各种语音激活检测技术的优缺点,利用语音和背景噪声之间的相关性能差异,结合多门限检测技术,提出一种能够在复杂背景噪声环境下进行实时语音激活检测的算法。基于标准语音数据库的仿真结果表明该算法具有较低的实现复杂度,能够自适应地调整判断门限,有效跟踪背景噪声变化情况。实际产品测试结果验证了该算法的有效性。     

基于噪声一致性的数字语音异源拼接篡改检测算法

异源拼接是一种常见的数字语音篡改行为,其主要借助音频编辑软件将不同场景中录制的语音片段拼接在一起,以达到改变语音语义的目的。考虑到不同场景中所包含的背景噪声特性往往存在差异,提出了一种基于噪声一致性的数字语音异源拼接篡改检测算法。首先,采用时间递归平均（TRA）算法提取待检测语音中所含噪声;然后,通过突变点检测（CPD）算法检测噪声方差是否存在突变来判定待检测语音是否经过篡改,并对篡改位置作出定位。实验仿真结果表明,所提算法能对数字语音中的异源篡改位置进行有效检测。     

噪声条件下电子伪装语音还原方法研究

语音的电子伪装是指采用变声设备或语音处理软件改变说话人的个性特征,以达到故意隐藏该说话人身份的目的。电子伪装语音还原是指通过技术手段将伪装语音变回原声,这对基于语音的身份鉴别具有重要意义。本文将频域和时域伪装语音的还原问题抽象为伪装因子的估计问题,通过基于i-vector的自动说话人确认方法估计伪装因子,并引入对称变换进一步提高估计效果。该方法借助于i-vector的噪声鲁棒性,提高了真实含噪场景下伪装因子的估计精度,从而改进了噪声条件下电子伪装语音的还原效果。在干净语音库TIMIT上训练i-vector并在含噪语音库VoxCeleb1上对本文方法进行测试,结果表明,伪装因子估计的错误率从基线系统的9.19%降低为4.49%,还原语音在自动说话人确认等错误率和听觉感知方面也取得了提升。     

适用于Chirp信号的语音消噪改进算法

采用Chirp信号为载波与各种数字调制方式相结合的Chirp调制信号作为一种数传工具,具有很强的可靠性和鲁棒性。然而接收机上的Chirp接收信号常常伴有周边广播电台发射出的语音噪声干扰。随着广播电台的发展,语音噪声的能量有逐渐变强的趋势,严重影响Chirp信号传输的可靠性和有效性。由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果。提出一种适用于Chirp信号的语音消噪算法,对短波接收机上的Chirp-BPSK信号进行消噪处理。接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了该消噪算法的有效性。