一种MMSE语音增强算法的研究与实现

介绍了单话筒采集条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差(MMSE-LSA)估计的语音增强算法,以及语音帧和噪声帧判别的有声/无声检测方法.将语音信号的相位提取后存储起来,然后对纯净语音的短时对数谱作最小均方误差估计,处理后的语音由估计得到的幅度谱和存储的相位重建.试验证明MMSE-LSA的增强效果很好,尤其在信噪比低时更为明显.     

低信噪比下基于FastIca和MMSE-LSA的语音识别

针对在低信噪比环境下语音识别率较低的问题,提出了一种基于FastIca和MMSE-LSA相结合的算法。首先,用FastIca对低信噪比语音进行语音提取,再使用MMSE-LSA方法处理得到信噪比改善的语音信号。用0~9十个数字做孤立词语音识别。仿真实验证明,用本算法增强后的语音识别率达到80%以上,可以有效地提高低信噪比环境下语音识别率。     

结合人耳听觉感知的两级语音增强算法

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。      

色噪声下基于白化频谱重排鲁棒主成分分析的语音增强算法

基于鲁棒主成分分析(RPCA)的单通道语音增强算法是高斯白噪声环境下语音增强的一种重要处理手段,但其对低秩语音分量处理效果欠佳且无法较好地抑制色噪声。针对此问题,该文提出一种基于白化频谱重排RPCA的改进语音增强算法(WSRRPCA),通过优化噪声白化模型,将色噪声语音增强转换成白噪声语音信号处理,利用频谱重排改进RPCA语音增强处理算法,从而获得色噪声环境下语音信号处理性能的整体提升。仿真实验表明,该算法能够较好地实现色噪声环境下的语音增强,且相对于其他算法具有更佳的噪声抑制和语音质量提升能力。     

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。      

一种基于子带GSC的语音增强算法

提出一种基于GSC的语音增强算法,该算法应用了DFT调制子带滤波器组将语音信号分解到子带进行自适应滤波,从而获得更好的增强效果以及更低的运量复杂度.同时,将范数约束自适应滤波(NCAF)算法应用于自适应噪声对消器(ANC)以降低语音的失真度.为了进一步去除增强后语音中的残留噪声,算法使用改进的Wiener后置滤波器.仿真结果表明,相对于基于全带GSC的麦克风阵列语音增强算法以及传统Wiener后置滤波算法,采用本文所用算法具有更高的输出分段信噪比.     

基于短时对数谱估计MMSE的语音增强算法研究

结合语音激活检测(VAD)技术对短时对数谱估计最小均方误差(LSA-MMSE)语音增强算法进行了改进。通过实验表明,LSA-MMSE增强算法在消除背景噪声、增加语音清晰度和提高语音自然度等方面比谱减法更加有效。     

自训练过完备字典和稀疏表示的语音增强

提出的算法利用带噪信号进行训练以获得过完备字典,通过设定较大的字典训练阈值,训练过程只对语音信号进行,使得自训练字典与语音信号之间相关性较强。利用该字典和较小的阈值对语音信号进行稀疏表示,进而实现语音增强。仿真实验表明,增强后的信号表示系数稀疏度更强,增强效果在信噪比(SNR)和感知语音质量评估(PESQ)得分方面均有较大改进。     

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。     

基于DCT与维纳滤波的单通道语音增强算法

针对复杂噪声背景下的语音增强问题,基于离散余弦变换(DCT)和维纳滤波提出了一种新的单通道语音增强算法。该算法不依赖任何语音信号模型且无需对噪声的统计特性进行先验假定,它利用DCT域中连续时刻语音信号分量间的相关特性结合最小均方误差算法实现纯净语音分量的最优估计,弥补了一般算法仅依赖单帧带噪语音对语音分量估计得不足。多种噪声背景下的仿真结果表明,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果。     

基于最小统计与MMSE—LSA的语音增强

提出了一种基于最小统计及短时对数谱幅度最小均方误差估计单通道语音增强算法,并在此基础上对其进行了修正。噪声功率谱估计不需要VAD进行有无语音的检测,并在每帧数据都进行更新,可跟踪变电平噪声。该算法在MMSE—LsA准则下得到谱增益函数,并考虑到纯净声音信号频谱特性,对增益函数进行了修正。实验结果表明,该算法可有效去除噪声,在消除音乐噪声的同时对语音信号产生很小的失真,并易于实时处理。     

改进型短时对数谱的语音增强算法的DSP实现

通过研究单通道条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差（MMSE—LSA）估计的语音增强算法，简化了算法难度，改进了实时性。引入了最佳修正短时对数谱估计，能在信号存在的不确定性下最小化语音信号对数谱的均方误差。试验证明此方法的语音增强效果较好，尤其在较低信噪比时效果更明显。算法用浮点DSP TMS320VC33实现，能有效抑制背景噪声。     

改进小波阈值函数的语音增强算法研究

在小波阈值语音增强算法中,阈值函数是一个重要的部分,其直接决定着语音增强效果的好坏,但现存的阈值函数存在着不连续、计算复杂、不同分解层函数形式固定等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种可根据小波分解尺度自适应调整,同时具有调整参数的改进连续阈值函数。该阈值函数在小波域对带噪语音信号的小波系数进行处理,通过遗传算法获取最优解,重构处理后的最优小波系数得到增强的语音信号。本文在仿真与真实环境下进行了实验,改进的阈值函数较传统的阈值函数在信噪比、均方误差以及语音信号主观评价三个方面均得到了提升。实验结果表明,改进小波阈值函数的语音增强算法能有效提升语音信号的可懂度和整体质量。      

基于联合时空图拓扑结构的多通道语音MVDR增强算法

本文研究图频域内的多通道语音增强,利用图信号处理理论（GSP）构建一种时间-空间维度的联合图拓扑结构,在此基础上设计增强算法进行多通道语音消噪。具体而言,基于输入阵列某个麦克风输入帧间语音顶点信号的时间相关关系,构造时间维度上的一种图拓扑结构;同时针对多通道含噪语音,根据各通道接收信号的空间相关关系,构造空间维度上的一种图拓扑结构。基于时间和空间二种图拓扑构成的联合图拓扑结构,采用图频域内的最小方差无失真响应（MVDR）增强算法,进行多通道语音增强。仿真实验结果表明,在平均客观语音质量评估（PESQ）得分和平均拓展短时客观可懂度（ESTOI）评价指标下,本文所提出的基于联合图拓扑结构的MVDR波束形成（JG-MVDR）方法都优于常规图MVDR波束形成（GMVDR）方法和基于复高斯混合模型的MVDR波束形成（CGMM-MVDR）方法。      

一种基于软判决的立体声回声抵消算法

提出了一种新的基于维纳滤波的频域算法来解决立体声回声抵消问题,该算法不需要对立体声信号预处理,从而最大程度地保证了近端语音质量。并且它具有很好的鲁棒性,很快的收敛速度和跟踪速度,因而具有一定的实用价值。引入了语音增强中的软判决方法来进一步提高算法的性能。新的算法在保证近端语音质量的同时达到了更好的回声压制效果。仿真实验证明了新算法的良好性能。     

基于改进谱减法的语音增强

针对传统谱减法具有残余音乐噪声过强,清音部分损失严重的缺点,提出了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征（AMDF）并结合短时平均幅度（AM）的语音检测算法,在原始语音估计式中引入了参数α和β,对传统的谱减法进行改进。根据采集的真实带噪语音数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析。在研究基于改进的谱减法的语音增强算法基础上,构建了以TMS320VC5509和TLV320AIC23 Codec为核心器件的实时系统,能够有效地提高语音信噪比．信号的信噪比由12．2dB提高到了4．0dB．改善了语音质量。     

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。