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。     

一种引入延迟的语音增强算法

针对传统语音增强算法中,只采用当前帧和当前帧以前的信息对当前帧语音谱进行估计而造成变电平噪声和音乐噪声的问题,采用一种改进的引入延迟的语音增强算法。通过引入延迟,可以在对当前帧语音谱进行估计时使用当前帧以后帧的信息,在噪声估计中采用类似路径搜索的双向搜索方法消除变电平噪声的影响,在先验信噪比估计中采用改进的非因果先验信噪比估计算法,消除低信噪比平滑不足带来的音乐噪声,在此基础上构建了一个完整的语音增强算法。实验结果表明,该算法基本不受变电平噪声的影响,而且音乐噪声和残留背景噪声都得到了很好的抑制。     

改进的低时延语音增强算法

针对目前语音增强存在较大时延的问题,提出一种低时延语音增强算法。在传统的先验信噪比估计和噪声估计的基础上,对判决引导算法进行低时延的改进,并提出了一种基于语音存在概率和语音激活检测相结合的噪声估计方法,本文的算法采用对数MMSE估计器结合语音存在概率。采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与其他几种算法进行了对比,实验结果表明,该算法有效降低了时延,可以很好的跟踪非平稳噪声,在信噪比较低的情况小可以取得很好的增强效果,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。     

一种融合相位的先验信噪比算法

研究表明,大多数语音增强算法都存在一个核心参数—先验信噪比,常用的估计先验信噪比的算法是直接判决法（Decision-Directed,DD）。然而,传统的DD算法是在纯净语音谱与噪声谱相互正交的前提条件下完成,其结果会导致增强后的语音质量受损。为了更加准确地估计先验信噪比,利用三角函数关系,提出一种融合相位影响的先验信噪比估计。仿真实验显示,所提的算法能够明显提升语音增强质量。     

基于参数估计和感知提升的语音增强降噪算法

为了提高单通道语音增强降噪算法的整体质量,该文从噪声消除和语音感知两个角度出发对传统语音增强算法进行改进,通过引入多种处理手段来达到最佳优化效果。首先在参数估计方面,把基于弱语音出现的平滑算法加入到基于固定先验信噪比的软判决方法中来解决噪声谱过估计问题,并根据语音帧存在概率动态调整平滑因子,从而提高先验信噪比的跟踪效果。其次在语音质量感知提升方面,采用谐波恢复的方法重建语音段的高频谐波分量,并采用相位补偿和增益平滑的方法消除静默段和语音段的音乐噪声。实验结果表明,相比传统算法,该文算法通过引入参数估计改进模块和感知质量提升模块,在消噪效果和语音质量两方面均得到了较大的提高,并适用于多类噪声环境和信噪比条件。     

基于噪声谱约束的二值掩码估计语音增强算法

提出一种基于噪声谱约束的二值掩码估计语音增强算法,用以提高低信噪比情况下的语音可懂度。首先分析了低信噪比时,先验信噪比过估对噪声谱估计函数的影响;再分别对先验信噪比和噪声谱估计函数进行修正;最后,根据修正后的噪声谱估计函数和先验信噪比判断出噪声谱被欠估的时频单元,估计出二值掩码值,并对相应的增强后语音时频单元进行幅度谱约束。仿真结果表明,在几种常见背景噪声的低信噪比情况下,相比于传统维纳滤波法,本文算法效果更好,能有效的提高语音可懂度。      

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。      

基于联合语音出现概率的先验信噪比估计算法

先验信噪比是语音增强的关键参数。该文分析了几种典型的先验信噪比估计算法,并得到这几种算法的统一形式,最后提出了基于联合语音出现概率的先验信噪比估计算法。测试结果表明,该算法在不引入音乐噪声的同时,平均段信噪比提高和平均对数谱距离等客观评价指标,都优于其它算法。     

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。      

基于直接判决估计和预测估计的语音增强算法

对噪声环境下语音增强算法中的先验信噪比估计提出了一种新的估计算法。该算法结合了直接判决估计和预测估计方法,与传统的基于直接判决的先验信噪比估计算法相比较,当后验信噪比较大时,该算法减少了语音失真;当后验信噪比较小时,算法较明显地减少了音乐噪声。通过研究发现传统的直接判决方法就是该算法的一个特例,该算法可以通过一个权衡因子退化为传统的直接判决方法。实验结果也证实所提出的算法的优越性能。     

Speech Enhancement Using Phase‐Dependent A Priori SNR Estimator in Log‐Mel Spectral Domain

We propose a novel phase‐based method for single‐channel speech enhancement to extract and enhance the desired signals in noisy environments by utilizing the phase information. In the method, a phase‐dependent a priori signal‐to‐noise ratio (SNR) is estimated in the log‐mel spectral domain to utilize both the magnitude and phase information of input speech signals. The phase‐dependent estimator is incorporated into the conventional magnitude‐based decision‐directed approach that recursively computes the a priori SNR from noisy speech. Additionally, we reduce the performance degradation owing to the one‐frame delay of the estimated phase‐dependent a priori SNR by using a minimum mean square error (MMSE)‐based and maximum a posteriori (MAP)‐based estimator. In our speech enhancement experiments, the proposed phase‐dependent a priori SNR estimator is shown to improve the output SNR by 2.6 dB for both the MMSE‐based and MAP‐based estimator cases as compared to a conventional magnitude‐based estimator.     

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。     

基于听觉掩蔽效应和噪声估计的语音增强算法

谱减法在增强语音、提高信噪比的同时,残留的音乐噪声较大.在利用听觉掩蔽闻值对谱减系数进行修正的基础上,采用实时噪声估计来减少谱减法噪声估计误差,并对谱减后的语音信号进行感知滤波来进一步抑制残留音乐噪声.实验结果表明,该算法能去除噪声,增强语音,并在不影响信噪比的同时降低语音失真测度值.主观测听表明语音音质有明显提高.     

含噪语音信号频谱增强技术的统计方法研究与展望

基于单个麦克风的含噪语音信号频谱增强技术,一直受到有关工业和学术界的高度关注,其广泛应用于诸如语音识别、助听系统和免提终端通信等领域中。本文系统地讨论了含噪语音信号频谱增强系统设计的基本模块元素,并对诸如语音信号估计、语音信号出现概率估计、先验信噪比(SNR)估计和噪声功率谱估计等模块元素的统计技术与方法进行了较详细的讨论和描述。文中还讨论了含噪语音信号频谱增强算法的有关选择问题,并展望了其今后可能的研究与发展方向。     

一种融合相位估计的深度卷积神经网络语音增强方法

在时频域的语音增强中,幅度估计和相位估计都是影响语音增强性能的重要因素.为了在基于深度学习的语音增强方法中融合对相位的估计,本文将含噪语音短时傅里叶变换（STFT）的实部和虚部特征作为两个通道输入深度卷积神经网络,通过建立一个同步估计纯净语音STFT的实部和虚部特征的多任务学习模型,实现了对幅度和相位的同步估计.实验结果表明,相比仅考虑幅度估计的方法,本文方法具有更好的噪声抑制能力,在低信噪比条件下,显著提高了语音增强性能.     

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。      

基于短时谱最小均方误差估计的语音增强和剩余噪声衰减

本文研究了三种基于语音短时谱最小均方误差估计的语音增强方法:短时谱幅度最小均方误差估计,短时对数谱最小均方误差估计和短时相对谱幅度最小均方误差估计,在理论分析基础上对它们进行了实验研究.计算机仿真结果表明,在加性白色高斯噪声污染下,当带噪语音信噪比为+5～-10dB时,处理后的语音信噪比提高了3.4～12dB。短时对致谱最小均方误差估计的效果最好,试听实验也证实了这一点。 文中还对增强后剩余噪声的衰减问题进行了研究。利用中心削波并对估值器中的增益函数进行修正,可明显地减弱剩余噪声。     

基于听觉感知的LSA-MMSE改进型语音增强方法

传统增强方法的增益函数对每个频点都进行估计,必然会引进相对较多的语音失真.为了提高低信噪比下的语音增强效果,提出了一种计算掩蔽概率的方法,得到优化的语音增强方法.基于听觉感知特性,对噪声被掩蔽部分的带噪语音谱和未掩蔽部分采用不同处理方法.增强后的语音可以表示为这两个状态下单独估计的加权和,其中权重与噪声被掩蔽概率有关.通过与Virag的方法、LSA-MMSE估计等方法进行比较,实验结果表明所提的增强方法能在低信噪比下有效地抑制残留噪声的同时保持更小的语音失真.