基于听觉掩蔽的自适应β阶贝叶斯语音增强算法

为了寻求语音失真度和噪声抑制程度之间的一种平衡,提出了一种基于卡方分布的自适应β阶贝叶斯感知估计算法,并与听觉掩蔽效应的掩蔽阈值通过线性规则结合起来,以此达到更好的语音增强效果。算法利用了人耳的听觉掩蔽效应,根据得到的掩蔽阈值自适应地调整β阶贝叶斯感知估计语音增强算法中的β值,从而将噪声仅抑制在掩蔽阈值之下,留住了更多有效的语音信息,减少了语音畸变。分别应用了主观和客观两种评价方式来考察评价所提出的算法的各项指标,并与以往的基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法进行了比较,通过实验结果说明了文中的算法较之于其他算法的有效性。