基于改进谱平滑策略的IMCRA算法及其语音增强

噪声谱估计算法在单通道语音增强方法中起着重要作用,为了改善噪声谱估计算法对噪声的估计和更新能力,结合最小统计(MS)算法,对改进的基于控制的递归平均(IMCRA)噪声谱估计算法的递归平均参数进行改进,并用一阶递归的方式对平滑功率谱的最小值进行改进。采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,从客观和主观两方面对不同算法的性能进行评价,对比分析不同噪声不同信噪比下增强前后语音的分段信噪比(segSNR)、PESQ得分、MOS得分。实验结果表明,提出的方法能够更好地跟踪噪声信号变化,改善语音质量。

一种改进型IMCRA非平稳噪声估计算法

针对IMCRA噪声估计算法时延较大引起的噪声欠估计问题,提出一种改进型IMCRA非平稳噪声估计算法。该算法采用3次谱平滑的方法估计语音存在概率,控制搜索窗长度。在噪声过估计或欠估计的情况下,引入安全机制对噪声估计值进行限制或补偿。实验结果表明,与IMCRA算法相比,改进算法能减小噪声估计的时延,提高噪声估计精度,适用于噪声功率变化范围较大的语音增强。

基于改进最小值搜索的IMCRA噪声估计算法

当噪声水平升高时,现有的噪声估计算法存在跟踪时延和估计不准确的问题,为提高噪声估计的准确性,对改进的最小值控制的递归平均噪声估计算法(improved minima controlled recursive averaging,IMCRA)中的最小值搜索方法进行改进,利用连续最小值跟踪算法取代最小值统计算法,打破求解最小值受窗长影响的现状,减少跟踪时延;提出一种基于语音存在概率的偏差补偿函数模型,偏差补偿的大小由各个频带决定。实验结果表明,不管是平稳还是非平稳噪声环境,改进后的算法都能有效提高增强后语音的质量。

基于维纳过滤的IMCRA算法

为了改善噪声谱估计算法对噪声的估计能力,提出基于维纳过滤的最小值控制递归平均(improved minimum control recursion average,IMCRA)算法。采用二级过滤技术,第一级利用参变维纳滤波算法过滤带噪语音得到语音频谱的估算值,计算其先验信噪比和后验信噪比,通过维纳滤波传递函数计算输出语音。第二级利用IMCRA算法对语音信号进行噪声估计,使用基本谱减法过滤噪声得到语音信号。对比实验结果表明,该算法提高了噪声的估计能力,同时语音信号的可懂度和清晰度也有所提高。

一种基于χ~2分布的子带噪声估计方法

提出了一种基于χ2分布的子带噪声估计方法。带噪语音信号在临界带进行分解,并且假设子带信号服从χ2分布,然后在各个子带,采用基于χ2分布的改进最小统计量控制递归平均方法进行噪声估计。与传统的改进最小统计量控制递归平均噪声估计相比,该子带噪声估计方法可以利用人耳感知特性,并大大减少计算量。实验结果表明,提出的方法具有较好的噪声跟踪能力和较小的计算需求。采用该噪声估计的语音增强系统具有更强的噪声抑制性能和较好的增强语音信号质量。

基于连续频谱最小值跟踪的语音增强算法

噪声估计的准确度决定着语音增强效果的好坏。为了提高噪声估计的准确度,并及时跟踪非平稳噪声,在最小值控制递归平均算法的基础之上,提出了连续频谱最小值跟踪的改进最小值控制递归平均算法。通过对含噪语音功率谱的每一个频点进行连续平滑,然后再在子窗内采用最小值搜索的方法来实现噪声谱的估计。仿真实验结果表明,改进后的算法相对于原算法,在输出信噪比上提高大约0.8~2.1dB,能够更加准确的估计噪声谱,提升语音质量。

基于多窗谱估计和几何谱减的低信噪比语音增强方法

在低信噪比条件下,传统谱减算法对语音和噪声的独立性假设会产生一定的"音乐噪声",从而降低了语音的可懂度.对此,本文提出了一种结合多窗谱估计和几何谱减的语音增强算法.本算法利用多窗谱估计带噪语音信号的功率谱,采用改进最小值控制递归平均算法实时跟踪估计噪声谱,应用几何谱减算法求解增益函数,从而恢复出精确的语音信号.通过在IEEE数据集上进行实验,并以PESQ和LSD作为评价指标,结果表明本算法在低信噪比条件下,缩短了带噪语音与纯净语音之间的频谱距离,并有效的抑制了增强语音的背景噪声,提高了语音可懂度.

车站运行列车异音检测方法

针对运行列车异音检测的高实时性和高准确率要求,提出一种改进的最小值控制递归平均噪声估计算法(minima controlled recursive averaging,MCRA)和一种以改进能熵比值为特征值的异音检测算法。根据无法提取纯净行车音频和列车运行环境噪声变化大的特点,改进MCRA算法中最优平滑因子及功率谱最小值跟踪算法,有效解决MCRA算法中存在的噪声估计延时问题和噪声功率谱估计不准确问题。针对异常类型较多的特点,采用改进的能熵比检测算法,有效识别四类异常情况。实验结果表明,结合上述两种方法能够有效确定异常车厢和异常行驶类型,准确率达91%。

最小控制递归平均算法对光纤声音传感系统的降噪作用

为了解决恶劣环境下分布式光纤声音传感系统的声音还原问题,搭建了一种基于改进最小控制递归平均(IMCRA)算法的多通道光纤声音传感系统。采用Sagnac和Mach-Zehnder复合光路结构,以单模光纤作为传感单元拾取声音信号,借助光开关实现了多通道信号采集,并通过改进最小控制递归平均算法对声音信号进行降噪、还原及增强处理。实验结果表明:该系统可在长为4km的传感光纤上实现对单音信号和语音信号的多通道扫描拾取,并能够在复杂情况下实现对语音信号信噪比的有效提升,为光纤声音传感系统在恶劣环境下的应用提供了一种新途径。

一种适用于双微阵列的语音增强算法

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列;利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法;该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(logarithmic minimum mean square error,Log MMSE)提升其信噪比;然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰;最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(improved minimum controlled recursive average algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。