随机共振在强噪声环境中语音增强应用

传统的语音增强方法是在保持语音可懂度和清晰度的前提下,尽可能地从带噪语音中提取需要的纯净语音,而在强噪声环境中,语音信号表现为弱信号,去噪变得困难。基于Hodgkin-Huxley神经元阈上非周期随机共振原理,提出一种自适应调节,添加最佳噪声来进行语音随机共振,从而实现语音增强。Matlab实验结果表明,在强噪声环境中实现对语音信号增强,信噪比提高明显,且效果优于传统算法。方法具有一定鲁棒性,提供了在强噪声环境中增强语音信号的新思路。

基于随机共振的语音增强研究

传统的语音增强方法是通过线性过滤除噪声达到语音增强的目的,而在强噪声环境中,语音信号表现为弱信号,去噪变得困难,而随机共振能利用噪声增强语音信号。基于Hodgkin-Huxley神经元阈上非周期随机共振原理,提出一种自适应调节,添加最佳噪声来实现语音增强。实验结果表明,在强噪声能够实现对语音信号的增强,具有一定的鲁棒性,提供了在强噪声环境中增强语音信号的新思路。