一种低信噪比语音的增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种新的语音增强算法。算法首先根据噪声频谱的高斯统计模型得到用先验信噪比形式表示的噪声频谱估计值,然后利用帧内、帧间平滑算法估计每一个频点的先验信噪比,从而能够更好地跟踪先验信噪比的变化。算法接着引入一种简便的估计语音在每一个频点出现概率的方法,得出一种新的语音增强算法。客观测试和非正式听音测试表明:该算法在几乎不损伤语音清晰度的前提下,能够更好地抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声,同时使语音信噪比得到了明显提高。     

低信噪比条件下的语音增强算法研究

针对低信噪比条件下,谱减算法在话音增强方面存在着音乐噪声问题和低清晰度问题,本文提出了基于倒谱距离和谱减算法的话音增强算法。该算法不仅使用倒谱距离来区分话音段与噪音段,而且还根据噪声帧与当前帧的倒谱距离来动态地调整功率因子和噪声因子,此外其还使用三种办法来进一步地消除音乐噪声。仿真表明本文所提算法能够有效地抑制噪声,提高信噪比和话音的清晰度,实现话音增强的目的。     

一种基于语音和噪声统计信息改进相位估计的语音增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种改进相位估计的语音增强算法。算法首先根据语音和噪声频谱的统计模型的对称性得到用先验信噪比倒数形式表示的噪声频谱估计值,然后通过分析低信噪比条件下（0dB）相位估计对于幅度估计的重要性,利用噪声频谱估计值估计每一个频点的相位修正值,并给出了一种优化的先验信噪比估计算法,得到一种新的语音增强算法。由仿真实验给出的客观测试和非正式听音测试表明:该算法处理后取得了较好的效果,在抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声的前提下,相比未改进相位估计的算法处理后的信号,语音失真度更小,语音质量有明显提高。      

一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法

为解决传统算法对噪声适应性较差,残留音乐噪声较强的问题,本文提出了一种基于自适应噪声估计的宽带语音增强算法。该算法可应用于宽带语音编码器,以提升在噪声环境下的编码质量。本文所提算法利用谱熵对噪声类型进行有效的判别,将背景噪声分为白噪声和有色噪声两类,并根据噪声特性选择适当的噪声估计方法。在白噪声背景下,选择一种谱平滑的方法;在有色噪声背景下,则选择经典的最小值控制递归平均算法。在此基础上结合经典的统计模型方法,构建一种具有较强噪声鲁棒性的宽带语音增强算法。在ITU-T G.160标准下对算法进行性能测试,测试结果表明,在不同强度的背景噪声环境下,增强语音的信噪比提高都较为明显。同时,在低信噪比情况下,该算法有效的抑制了严重影响听觉质量的音乐噪声现象。      

基于EMD与SSA的语音增强算法研究

针对低信噪比下语音性能不佳及经验模态分解(EMD)在语音增强中的有效应用,文中提出了一种基于奇异谱分析(SSA)与EMD的语音增强算法。将含噪语音信号做EMD分解,对噪声IMF分量及信号IMF分别采用小波变换和SSA去噪处理。在输入信噪比为-10d B到10d B的高斯白噪声环境下进行仿真实验。结果表明文中提出的是一种有效的语音增强算法。     

一种基于线性判别分析的稳健话音检测方法

给出一种新的话音检测方法，即在SNR算法的基础上，应用线性判别分析(LDA)对语音特征参数进行降维。在大噪声环境下，该方法提高了系统的稳健性。同时将这种新的方法与基于信噪比(SNR)和基于噪声／语音统计量(N＆S STAT)的算法做了比较，实验表明该方法可以提高检测效率。     

基于蒙特卡洛滤波平滑的语音增强算法

本文在分析统计信号贝叶斯模型和语音信号的时变自回归(TVAR)模型的基础上,利用蒙特卡洛滤波及平滑方法,对语音信号的TVAR模型参数进行了估计,提出了一种有效的针对非平稳加性噪声影响下的语音增强算法.该算法可以很好的跟踪非平稳信号,同时引入对反射系数的判断,保证了跟踪的稳定性.实验表明,本文方法能很好的抑制背景噪声,提高信噪比,改善语音信号的听觉质量.     

一种提高恶劣环境中电台话音质量的方法

针对恶劣环境中电台话音质量差这一难题,提出了一种有效的解决方法。首先在最小值控制的递归平均Ⅱ型（MCRA-2）算法基础上,提出了一种改进的MCRA-2算法。该算法采用自适应平滑参数和双检测门限,能有效减小音乐噪声,提高噪声估计准确性;然后将该噪声估计算法与对数最小均方误差估计器相结合,实现话音降噪,提高恶劣环境下电台话音质量;最后利用噪声估计结果和降噪后的话音信号,采用信噪比判决算法,自适应估计静噪门限,实现自适应静噪,进一步提高话音舒适度。实验表明,采用该方法的电台在大噪声、强干扰等恶劣环境中使用时,能明显改善话音质量,有效减轻收听者听觉疲劳。     

基于两步噪声消除技术与高斯统计模型的语音增强算法

针对语音增强技术中先验信噪比参数的估计问题,本文通过结合两步噪声消除技术以及语音与噪声分量的高斯统计模型,在频率域中提出了一种新的先验信噪比估计算法。该算法基于直接判决方法的输出结果,利用最小均方误差估计理论直接计算当前帧纯净语音分量的谱能量,以获取带噪语音的先验信噪比估计。算法在保留两步噪声消除算法优点的基础上,无需语音增强系统中增益因子的任何先验条件,且在有效消除背景噪声的同时能够最大程度地抑制输出语音中音乐噪声的生成。多种噪声背景下的仿真结果表明:相对于经典的直接判决方法和新近的两步噪声消除算法,基于本文先验信噪比估计方案的语音增强系统在主观与客观评价标准下都具有更加优良的语音增强效果。      

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。     

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。     

An Algorithm of Voice Activity Detection Based on EMD and Wavelet Entropy Ratio

A new method was proposed to identify speech-segment endpoints based on the empirical mode decomposition (EMD) and a new wavelet entropy ratio with improving the accuracy of voice activity detection. With the EMD, the noise signals can be decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs). Then the proposed wavelet energy entropy ratio can be used to extract the desired feature for each IMFs component. In view of the question that the method of voice endpoint detection based on the original wavelet entropy ratio cannot adapt to the low signal-to-noise ratio (SNR) condition, an appropriate positive constant was introduced to the basic wavelet energy entropy ratio with effectively improved discriminability between the speech and noise. After comparing the traditional wavelet energy entropy ratio with the proposed wavelet energy entropy ratio, the experiment results show that the proposed method is simple and fast. The speech endpoints can be accurately detected in low SNR environments.     

Speech Enhancement Algorithm Based on MMSE Short Time Spectral Amplitude in Whispered Speech

An improved method based on minimum mean square error-short time spectral amplitude （MMSE-STSA） is proposed to cancel background noise in whispered speech. Using the acoustic character of whispered speech, the algorithm can track the change of non-stationary background noise effectively. Compared with original MMSE-STSA algorithm and method in selectable mode Vo-coder （SMV）, the improved algorithm can further suppress the residual noise for low signal-to-noise radio （SNR） and avoid the excessive suppression. Simulations show that under the non-stationary noisy environment, the proposed algorithm can not only get a better performance in enhancement, but also reduce the speech distortion.     

基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法

MCRA（ Minima-Controlled Recursive Averaging ）方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题。针对这一问题,本文利用广义自回归条件异方差（ Generalized Autoregres-sive Conditional Heteroskedasticity ,GARCH）模型在时频域对噪声信号建模,在MCRA算法原理的基础上,提出了基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法,实验结果表明,本文所提的噪声估计算法能够更为准确估计噪声功率谱,将该算法应用到语音增强中能够获得到较好的语音增强效果。     

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.     

基于稀疏性的相位谱补偿语音增强算法

相位谱补偿语音增强算法通过调整相位谱对噪声进行压缩,提高重构信号的质量。针对传统的相位谱补偿(phase spectrum compensation, PSC)语音增强算法采用固定的相位补偿因子,且算法的性能易受噪声估计准确性的影响,提出了一种基于稀疏性的相位谱补偿(sparsity-based phase spectrum compensation, SPSC)语音增强算法。首先,利用噪声估计算法得到噪声幅度谱,利用基于幅度谱的语音增强算法得到目标语音幅度谱;接着,通过噪声和目标语音幅度谱之间的局部信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)来估计谱时间稀疏性;然后,利用sigmoid函数改进相位补偿因子,联合补偿因子和谱时间稀疏性,得到SPSC函数。最后,使用SPSC函数对相位谱中的谱分量进行补偿,通过短时傅里叶逆变换得到最终增强后的语音信号。仿真实验表明,在四种不同背景噪声的低信噪比下,新的相位谱补偿算法使增强语音获得了更好的LSD、PESQ和segSNR指标,说明新的算法在低信噪比下,可以有效恢复带噪语音中的语音成分,对噪声抑制效果明显,增强语音的质量和听感均有一定提升。      

一种DCT域的语音增强改进算法

提出了一种DCT域的语音增强改进算法。该算法依据DCT域语音分量和噪声分量统计分布的不同,采用最大后验概率估计方法对语音分量进行精确估计,实现将语音信号从噪声环境中分离出来,从而有效地改善语音质量。在低信噪比条件下,该算法可以有效降噪,且增强效果较频域增强算法更好。