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针对传统最小均方误差谱幅度估计(MMSE—STSA.minimum mean-square error-short time spectral amplitude)语音增强算法无法有效的跟踪非平稳噪声变化的问题,对一种改进的MMSE-STSA语音增强算法进行了研究和仿真。该算法对背景噪声的估计利用加权噪声估计方法:采用一个非线性函数根据带噪语音信噪比(SNR.signal—to-noise ratio)的变化计算得到相应的加权因子并作用于带噪语音信号,对加权的带噪语音求平均得到估计的背景噪声。算法中的谱增益修正,还可以抑制低信噪比时的残留噪声以及避免对带噪语音的过抵消。实验结果表明,该方法能很好的跟踪非平稳噪声的变化,不仅在增强性能上有很好的效果,同时降低了语音的失真。 相似文献
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提出了一种基于对数谱估计的改进型语音增强算法。相对于传统语音增强算法,在语音信号存在不确定的条件下,利用软判决增益因子修正技术调正带噪语音信号的对数谱幅度,抑制背景噪声。引入的改进型先验信噪比估计和语音信号先验不存在概率估计方法,能够有效地估计得出语音信号的存在概率,进而求得语音信号存在时的谱增益因子函数,联合语音信号不存在时设定的增益因子函数加权求得谱增益函数。计算机仿真表明,即使在低信噪比条件下,输入背景噪声为高斯白噪声和粉红噪声等加性白噪声时,所提算法对噪声的抑制效果非常明显,且有效地克服了传统算法中引入的“音乐噪声”和语音信号畸变。 相似文献
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噪声谱估计是单通道语音增强算法的关键步骤,当前大部分语音增强算法旨在提高语音质量,提高语音可懂度的算法却很少。在传统的单通道语音增强算法中,语音质量的提高往往是以牺牲语音的可懂度为代价的。对目前主流的几种噪声谱估计算法对语音可懂度影响进行分析。在不同噪声背景、不同信噪比情况下进行噪声谱估计,并采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,对比分析不同噪声、不同信噪比下增强前后语音的短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)值,最后根据信噪比,对比分析了不同噪声环境下,语音增强前后语音能量高于噪声能量的时频块所占比例。实验表明,相比其他噪声估计算法,最小统计(Minima Statistics,MS)算法由于保留了更多的以语音能量为主的时频块,使得去噪后的语音有较高的可懂度。 相似文献
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为了降低卷积噪声对语音特征所产生的影响,提高语音识别正确率,文章提出了一种基于频域ICA(Independent Component Analysis,独立分量分析)的语音特征增强算法。该算法首先使用频域ICA方法作对噪声进行估计,然后在倒谱域内将带噪语音信号的短时谱减去所估计噪声的短时谱,最后根据去噪后语音信号的短时谱计算美尔倒谱系数(MFCC)作为特征参数。在仿真和真实环境下的语音识别实验中,本文所提出的语音特征参数相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了38.2%和35.8%。实验结果表明本文所提算法能够较好地解决卷积噪声环境下训练与识别特征不匹配的问题,有效提高了语音识别系统的识别正确率。 相似文献
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《振动与冲击》2019,(11)
特征提取在滚动轴承故障诊断中起着至关重要的作用,然而实测的振动信号本质上是复杂的、非平稳的,同时故障轴承的脉冲特征常常淹没于噪声中。为了有效提取强噪声背景下的滚动轴承故障信息,提出一种基于总变差去噪(Total Variation Denoising,TVD)和快速谱相关(Fast Spectral Correlation,Fast-SC)相结合即TVD-Fast SC故障特征提取方法;首先,利用总变差去噪方法对振动信号进行消噪,提高信号的信噪比(SNR);然后,对去噪后的信号进行快速谱相关分析,准确地识别出轴承的故障特征频率。仿真和实验结果表明,该方法可以有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征信息,分析效果优于直接快速谱相关方法和小波阈值去噪与快速谱相关结合的方法,为滚动轴承微弱故障特征提取提供一种有效的方法。 相似文献
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听觉掩蔽效应语音增强的改进算法 总被引:2,自引:1,他引:1
含噪信号利用掩蔽效应去噪后,噪声估计的误差导致语音失真。在利用听觉阈值计算谱减系数时提出了一种改进的计算方法,通过增加修改参数来抑制语音的过分衰减,减少了语音失真,然后基于MMSE准则对增强的语音谱再进行平滑处理,进一步抑制音乐噪声。实验表明该算法在不影响语音失真的基础上,提高了信噪比,消除了音-/乐噪声,主观测听的语音音质明显提高。 相似文献
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为了抑制谱减法语音增强时引入的“音乐噪声”,采用基于后验信噪比频域迭代算法的语音增强方法。首先,当后验信噪比大于20dB时,对含噪语音采用谱过减法;当后验信噪比小于20dB时,对含噪语音谱线进行衰减处理。为了进一步抑制音乐噪声,对增强语音信号进行多次频域迭代降噪处理。对实验室环境录制的不同输入信噪比条件下的含噪语音信号进行处理,与传统谱减法相比,增强语音信号的信噪比有较大的提高,并且音乐噪声得到很大程度的抑制。 相似文献
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针对信号相位匹配算法能够在信号估计中准确提取信号频率成分的优点,将三子阵信号相位匹配算法应用于提取强背景噪声中的语音信号,同时提出了基于平均段内功率谱密度距离的语音质量客观评价方法,将主观平均意见分(MOS)、信噪比和平均分段功率谱密度距离作为指标,分别对三子阵信号相位匹配法、谱减法和最小均方误差估计法这三种算法的处理结果进行客观评价并对算法的降噪性能做了对比。仿真结果表明,三子阵相位匹配算法能够达到强背景噪声环境下语音降噪的目的;同时基于平均段内功率谱密度距离的语音质量客观评价结果与主观评价结果相符合,该评价方法具有一定的可行性。 相似文献
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针对单通道非负矩阵分解语音增强算法忽略相位信息的问题,提出了一种改进的Kullback-Leibler复非负矩阵分解的语音增强算法。该算法考虑到传统非负矩阵分解算法在复频域中增强语音时目标函数的影响,构建了一种适用于复频域的Kullback-Leibler散度下的目标函数,同时采用频谱一致性约束相位谱补偿算法,使其重构出的语音数据相位谱得到进一步的调制。实验结果表明,对于不同的非平稳噪声,所提出的算法在不同信噪比下均取得了较好的语音增强效果,尤其在低信噪比条件下(0 dB以下)语音增强效果较为明显,性能评估指标的增量较高,较好地克服了由传统相位谱补偿算法造成的信源失真率较低的缺点,进一步减少失真,抑制背景噪声,实现语音增强。 相似文献