基于自适应门限融合策略的语音去噪算法

针对单个语音去噪算法在去噪过程中关注点较为单一,而多个语音去噪算法在融合时存在细节信息被削弱、融合效果不理想的问题,提出一种多个语音去噪算法下的自适应门限融合策略,将带噪信号分别经过3种不同的去噪算法得到3个去噪信号;根据自适应门限值以帧为单位进行帧筛选,得到自适应门限融合策略下的去噪信号;为提高识别效果,采用倒谱提升器对Gammatone频率倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstrum Coefficient, GFCC)进行改进,并联合支持向量机进行噪声环境下的语音识别。实验结果表明,在5、10、15、20 dB四种信噪比下,通过该融合策略所得到的去噪信号与目前主流的顺序融合及多级融合方式相比,在语音识别率方面平均提高3.6%,融合倒谱提升器的GFCC特征相比于GFCC特征平均提高了2.2%。