基于改进语音存在概率的自适应噪声跟踪算法

在非平稳环境下,由于时间递归平均噪声功率谱估计算法会出现跟踪延迟和估计误差等问题,本文采用一种新的方式对其核心部分语音存在概率（speech presence probability, spp）进行估计。利用时域特征能量与频域特征谱熵的比值能熵比作为新的特征来构建其与spp的正比关系,从而得到当前语音帧的spp估计值;然后用双平滑系数对该值进行平滑;最后结合时间递归平均算法得到估计的噪声功率谱。该算法充分利用语音帧频点的特征信息控制spp的估计值,以此自适应地跟踪噪声变化。实验结果表明:在地空通信环境下,该方法能够准确且连续地跟踪噪声功率谱、快速响应其变化。集成到语音增强系统后,可以提高语音质量,降低残留噪声。      

基于无语音概率改进的对数谱幅度估计增强算法

针对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,本文提出一种基于无语音概率改进的对数谱估计增强算法.该算法结合无语音概率的思想,按照纯噪声帧和带噪语音帧两种状态.有区别地实时更新语音最小均方误差的对数谱增益,并利用无语音概率参数(SAP)自适应地调节平滑系数,以求随着噪声环境的变化,在去噪度、残留"音乐噪声"和语音畸变度之间自适应地折中.实验表明,该算法在相同去噪程度下,语音畸变和音乐噪声相对其他谱减法都同时地减弱,特别在低信噪比环境下优势更明显,而且平滑参数利用SAP参数,无需多余计算,便于实时处理.     

非平稳环境下基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强

传统的语音增强算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的音乐噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法对传统谱减法的功率谱估计算法进行改进,根据最小均方误差原则和语音信号的听觉掩蔽阈值调整功率谱估计的参数,并引入了基于最小值统计特性的噪声估计算法,使估计的噪声更好地跟踪噪声的变化。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都得到较好的增强效果,且较好地抑制了音乐噪声。     

基于频带间相关性的加权噪声功率谱估计

噪声功率谱估计是语音增强系统的一个重要组成部分。本文在加权噪声估计的基础上,考虑了带噪语音在相邻频带间的相关性,提出了一种新的噪声功率谱估计算法。该算法保留了加权噪声估计算法的优点,利用频域平滑及时域平滑后的带噪语音来求加权因子,能够更好地区分弱语音与噪声,尤其是对强语音后的弱语音与噪声区分更明显,从而具有更快的跟踪速度及更少的噪声过估计。客观实验和主观实验都证实了本文提出的算法的有效性。     

结合相位差和谱减法的双传声器语音增强技术

结合基于传声器阵列和相位差的语音增强算法的优点,提出了可以在同时存在平稳噪声和干扰语音环境下使用的语音增强算法.首先对噪声估计技术进行了改进,利用相位差信息和幅度信息对语音存在概率进行估计,提高了噪声估计性能.其次用相位差信息对原谱减法的幅度增益函数进行改进.在普通房间使用间距为0.08m端射结构双传声器测试,实验结果...     

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。     

基于大小窗双向并行最小值搜索的IMCRA算法

噪声谱的估计,对于语音增强的性能至关重要。为了在非平稳噪声条件下提高噪声谱估计的准确性、减小噪声跟踪的延迟,文章对"改进的最小值控制递归平均"(IMCRA)算法的最小值搜索进行改进,提出了大小窗双向并行最小值搜索方法。实验仿真表明:在非平稳噪声环境和低信噪比条件下,采用文章算法进行语音增强所得到的语音与采用传统IMCRA算法相比,增强效果得到一定改善。     

非平稳噪声环境下的噪声估计算法

通过对噪音和语音频谱的分析,针对航空背景噪声的特性,提出一种用于语音增强的新的噪声估计算法。通常的噪声估计一般利用语音端点检测方法,取噪声段的谱平均值作为待估计的噪声谱,但该方法在信噪比较低时性能下降严重。笔者提出的基于频率段能量比的噪音谱估计方法,不依赖于语音端点检测而直接由语音帧来估计噪音谱,通过计算一帧语音中各频率段中能量比,以判断该帧是否含有语音来修正噪声谱估计的计算因子。算法提高了谱减法的适用范围,还在一般谱相减方法的基础上提出了改进的谱相减算法。     

改进的基于人耳掩蔽效应谱减语音增强算法

提出一种谱估计中的平滑系数自适应变化的新算法,该算法利用人耳掩蔽特性改进语音最小均方误差的对数谱估计增益和无语音概率(SAP)参数,并且利用改进后的SAP参数自适应地调节平滑系数,以求随着不同噪声环境的变化在去噪度、残留音乐噪声和语音畸变度之间自适应地折中.实验表明新算法相对于其他谱减法在相同的去噪度下,语音畸变度最小且几乎察觉不到音乐噪声.特别是在低信噪比的环境下,相对其他谱减法的优势更显著.     

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。     

基于加权噪声的递归平滑噪声功率谱估计

提出了一种噪声功率谱估计算法,该算法对加权后的带噪语音进行递归平滑,可以持续更新噪声并可应用于非平稳噪声环境中。为了避免在强语音后的弱语音区域出现噪声过估计,本文提出了用于计算加权函数的投影平滑算法。本文噪声估计算法可以快速跟踪噪声的变化并且没有过估计。实验结果表明,本文噪声估计算法应用于一个语音增强系统时,取得了较小的噪声分段估计误差及较好的感知语音质量评价(PESQ)得分。     

一种基于最小能量统计的语音增强改进算法

针对基于最小能量统计的语音增强算法,用可靠的噪声段检测方法对噪声谱估计流程进行改进,提升噪声谱幅度估计的准确度。实验表明,此方法能有效地追踪背景噪声的变化情况,进而提升语音增强的效果。     

基于最小统计量和掩蔽效应的单通道语音增强

利用人耳感知的掩蔽特性，并结合含噪语音能量的最小统计量估计，提出了一种低信噪比下的单通道语音增强算法。该算法对原始语音在Bark频带能量的最小统计量进行估计，从而准确估计含噪语音信噪比，再从感知的角度，在时域和Bark频域上合理调整增强系数，以实现语音增强的目的。实验表明，该增强算法能够在减小语音失真的同时，很好地抑制背景噪声和残余音乐噪声。     

基于自适应共轭梯度参数估计的顽健卡尔曼滤波语音增强算法

对于加性噪声影响下的语音信号，利用双通道输入建立起来的增广卡尔曼滤波器模型，采用自适应共轭梯度方法对纯净语音和有色噪声干扰模型分别进行参数估计，提出了一种有效的语音增强算法。由于该方法对模型参数的估计精确性较高，而且估计速度快，同卡尔曼滤波类的其它语音增强方法相比，其语音增强效果良好，且具有一定的顽健性。仿真实验表明在环境噪声很复杂的情况下，该方法仍然有效。     

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.     

基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法

针对传统能量熵的短时能量与子带谱熵容易受噪声环境影响,低信噪比下端点检测性能下降的问题,提出一种基于噪声估计的改进能量熵语音端点检测算法.首先对语音进行噪声估计并以此计算语音存在概率;然后利用估计的噪声能量修正短时能量,用语音存在概率作为加权系数优化子带谱熵,并将两者结合生成改进的能量熵;最后给出基于噪声估计的动态门限...     

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。