一种改进的自适应算法及其在语音增强中的应用

对基于累积误差准则和基于共轭梯度的自适应算法进行了讨论和比较，分析了各自的特点，在此基础上提出了一种改进的自适应算法。改进算法可以在保证算法稳定的前提下提高算法的收敛性能。将改进算法应用于基于自适应干扰对消的语音增强实验，结果表明，与原有算法相比，改进算法能够使含噪语音的信噪比有较大改善。     

基于正交匹配追踪算法的语音信号重构研究

压缩感知理论是近年来提出的一种新兴的基于信号稀疏性的采样理论。正交匹配追踪算法是其中一种典型的重构方法,文中针对语音信号重构中存在的不足,采用正交匹配追踪算法对语音信号进行信号重构,相比于传统的压缩感知的重构算法更加地适用于对含噪语音、重构语音质量会更高,去噪效果也会更明显。为语音信号CS性能的基础性的研究提供了参考。     

帧间自适应的压缩感知谱减去噪方法

针对应用压缩感知理论对含噪语音进行去噪其信噪比低的问题,以及应用谱减法对含噪语音去噪后语音信号仍不清晰的情况,提出帧间自适应的压缩感知谱减去噪方法。同时,由于传统压缩感知理论不能使语音信号在重构时实现帧间自适应的去噪效果,对此缺陷提出一种改进算法,并且将该算法应用到谱减法的去噪过程中。相比于经典的谱减法,实验结果表明,所提算法对含噪语音进行去噪不仅可以提高含噪语音的去噪效果,还可以有效地解决谱减法无法去除背景噪声及音乐噪声的问题。     

基于数据驱动字典和稀疏表示的语音增强

本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(K singular value decomposition, K SVD)算法训练过完备字典,然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最优的阈值,采用正交匹配追踪算法对含噪语音信号在过完备字典上进行稀疏分解,最后利用系数稀疏表示重构语音信号,从而达到语音增强的目。该方法不像传统语音增强方法那样减少或消去噪声,而是从字典中选取适当的原子表示纯净信号,从而把纯净信号从含噪信号中分离出来。对白噪声和有色噪声环境下重构语音进行了主客观评价。仿真结果显示:该方法能有效去除加性噪声,并且改善了语音质量。      

改进的正交匹配追踪语音增强算法

本文根据语音信号在离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）域上的近似稀疏性,将压缩感知（compressed sensing,CS）应用于语音增强。提出了一种基于压缩感知的语音增强新算法。算法采用对语音信号具有一定鲁棒性的行阶梯矩阵,对含噪语音进行压缩观测,通过改进的正交匹配追踪OMP（orthogonal matching pursuit,OMP）算法重构语音信号,最后用低通滤波器对重构语音进行平滑滤波,实现语音增强。实验结果表明:本文所提语音增强算法在提高输出信噪比的同时,减少了重构时间,具有较强的鲁棒性。      

一种用于压缩感知理论的投影矩阵优化算法

考虑到投影矩阵对压缩感知(CS)算法性能的影响,该文提出一种优化投影矩阵的算法。该方法提出可导的阈值函数,通过收缩Gram矩阵非对角元的方法压缩投影矩阵和稀疏字典的相关系数,引入基于沃尔夫条件(Wolfes conditions)的梯度下降法求解最佳投影矩阵,达到提高投影矩阵优化算法稳定度和重构信号精度的目的。通过基追踪(BP)算法和正交匹配追踪(OMP)算法求解l0优化问题,用压缩感知方法实现随机稀疏向量、小波测试信号和图像信号的感知和重构。仿真实验表明,该文提出的投影矩阵优化算法能较大地提高重构信号的精度。     

一种基于Chirp原子分解的语音增强方法

由于语音信号在时频面上具有局部连续结构，文章提出了一种基于Chirp时频原子分解的语音增强方法．该方法将含噪的语音信号使用匹配追踪算法分解成Chirp原子的组合，根据语音和噪声所对应的Chirp原子在参数上的不同，从中分离出属于语音的Chirp原子来重构语音信号，从而达到去除增强语音的目的。仿真实验结果表明．经该法处理后的语音信号的信噪比有较大的提高，主观试昕效果也较好。     

一种改进的基于EMD分解的超宽带信号消噪算法

针对低信噪比超宽带信号的消噪问题,提出一种改进的基于经验模式分解(EMD)的消噪算法.该算法首先对含噪信号进行EMD分解,得到多个固有模态函数(IMF)分量,然后选取高阶IMF重构原信号,达到消噪的目的.针对对UWB信号的IMF重构过程中阶数阈值难以确定的问题,通过数值仿真的方法,得到信号分量和噪声分量在不同阶IMF上的能量分布特性;在对所得特性进行分析的基础上,设计了一种数据自适应的阶数阈值选取算法,解决了EMD消噪中的阶数阈值选取问题.仿真结果表明,EMD消噪算法能够在较低信噪比下提供平均10 dB的信噪比增益,可以有效地对超宽带信号进行消噪.     

基于自适应稀疏表示的电子商务语音识别增强方法研究

传统语音增强算法在去除噪声的同时也导致语音受损，为了减小这种负面影响，结合了语音信号的稀疏表示算法与语音增强算法和自适应的获得训练字典，提出了一种基于自适应稀疏表示的语音增强算法。仿真实验结果表明该方法即使在低信噪比的条件下也能有效去噪，且去噪后能很好的分辨出原始语音信号。     

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。     

Nonlinear cepstral equalisation method for noisy speech recognition

The authors deal with the problem of automatic speech recognition in the presence of additive white noise. The effect of noise is modelled as an additive term to the power spectrum of the original clean speech. The cepstral coefficients of the noisy speech are then derived from this model. The reference cepstral vectors trained from clean speech are adapted to their appropriate noisy version to best fit the testing speech cepstral vector. The LPC coefficients, LPC derived cepstral coefficients, and the distance between test and reference, are all regarded as functions of the noise ratio (the spectral power ratio of noise to noisy speech). A gradient based algorithm is proposed to find the optimal noise ratio as well as the minimum distance between the test cepstral vector and the noise adapted reference. A recursive algorithm based on Levinson-Durbin recursion is proposed to simultaneously calculate the LPC coefficients and the derivatives of the LPC coefficients with respect to the noise ratio. The stability of the proposed adaptation algorithm is also addressed. Experiments on multispeaker (50 males and 50 females) isolated Mandarin digits recognition demonstrate remarkable performance improvements over noncompensated method under noisy environment. The results are also compared to the projection based approach, and experiments show that the proposed method is superior to the projection approach under a severe noisy environment     

改进语音增强多频带谱减算法研究

针对传统谱减语音增强算法增强后的语音信号会残留明显的"音乐噪声"的问题,采用多频带谱减算法对其进行改进。改进算法的原理是将带噪的语音信号按照频率划分成不同的频带,并使这些频带之间互不交叠,根据频带内带有噪声的语音信号和噪声信号信噪比,利用自适应算法求得该频带的过减因子。仿真结果表明:改进多频带谱减算法的语音增强效果优于传统谱减法。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统自适应信道估计

针对超密集组网中导频复用将产生导频干扰,严重影响移动用户下行链路信道估计准确性的问题,提出了一种使用短导频的幂函数稀疏度自适应匹配追踪(Power Sparsity Adaptive Matching Pursuit,PSAMP)算法.该算法由稀疏度预估计和追踪重构两部分构成.首先通过幂函数试探得到一个略小于真实稀疏度的预估值,再通过压缩采样匹配追踪重构信号,改善估计结果;若不能成功重构,则逐渐增加信号原子数量.仿真结果表明,相较于传统自适应压缩感知重建算法,所提的P SAMP算法在高信噪比区域具有更好的信道估计性能.     

自适应稀疏度的1 bit压缩重构算法

1 bit压缩感知技术日益受到关注.1 bit信号往往有符号跳变,同时信号重构还需要稀疏度先验信息,如何有效地克服信号重构对稀疏度的依赖性,提高重构算法对噪声的鲁棒性,这是该领域面临的重大挑战.本文在二进制迭代硬阈值算法基础上,引入自适应稀疏度,利用残差能量的大小,通过对信号和噪声的学习,解决稀疏度依赖问题,通过引入弹...     

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。     

语音压缩感知硬阈值梯度追踪重构算法

本文基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,采用压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论对其进行压缩采样和重构。CS中的梯度追踪(Gradient Pursuit, GP)算法因计算量小,迭代硬阈值(Iterative Hard Threshold, IHT)算法因实现简单,被广泛用来重构信号。针对压缩感知理论中的GP算法的支撑集在每次迭代时仅增加一个元素,以及该算法每步迭代时仅经过一次沿负梯度方向搜索求得的解可能不是最优解的问题,本文提出了语音重构的硬阈值梯度追踪(Hard Threshold Gradient Pursuit, HTGP)算法。该算法利用IHT算法的思想选择原子更新支撑集,每步迭代时支撑集中含有K个元素,而且HTGP算法每步迭代时经过k次沿负梯度方向搜索得到最优解来代替使用计算量巨大的最小二乘来求解。实验结果表明,压缩比相同的情况下,HTGP算法具有更快速的收敛性和更高的信噪比。      

基于传声器阵的两级自适应滤波语音增强系统

基于自适应噪声对消思想，提出一种基于传声器阵的自适应语音增强结构，该结构经过两级自适应滤波，分离出增强语音信号。计算机仿真结果显示该系统能有效去除背景噪声。     

基于相位影响的单声道语音增强幅度谱相减改进算法

结合经典语音谱相减算法的基本理论,针对在恢复时域信号过程中利用带噪语音相位来代替纯净语音相位而使消噪效果变差的缺点,基于带噪语音功率谱、噪声谱和纯净语音功率谱三者相位几何关系,提出一种直接使用纯净语音相位来恢复信号的改进算法.经过仿真实验,通过对时域波形图以及信噪比的比较,结果表明提出的算法比经典的谱相减算法均有一定的提升.