基于最大后验相位估计的多带谱减语音增强算法

传统语音增强算法中因为谱减法算法简单易于实现而得到广泛研究,谱减法的原理是将带噪语音幅度与估计的噪声幅度进行相减,并叠加带噪语音相位,进而重构增强语音谱。该方法在低信噪比下因为没有进行相位估计,会存在较大的估计误差,并且因为对噪声估计的不准确,会产生"音乐噪声"。基于谱减法的缺点该文提出一种基于最大后验相位估计的多带谱减法,其中多带谱减法可减少"音乐噪声"的影响,最大后验方法估计纯净语音相位,可以减少在低信噪比时的估计误差。实验结果表明该方法在低信噪比时取得了较好的增强效果。

一种基于改进多带谱减法的低信噪比语音识别方法

提出了一种基于相位补偿改进的低信噪比多带谱减算法,构造了相位补偿函数对带噪语音相位谱进行补偿,使其更接近纯净语音相位,提升了多带谱减法在低信噪比下的性能.在Matlab仿真平台上就输出信噪比、PESQ和语谱图进行评估,所提算法均优于多带谱减算法,其中在-10 dB的极低信噪比下,该算法在PESQ上比原算法提高了26.4%.

多带谱相减结合感觉加权的语音增强方法研究

语音增强技术是解决噪声污染的一项强有力的预处理技术,也是语音信号处理的一个热门课题。文章提出了一种多带谱相减与感觉加权相结合的语音增强方法。该方法首先对带噪语音进行多带谱相减,然后根据人的听觉掩蔽特性,对多带谱相减后的信号进行感觉加权,以便进一步降低背景噪声。仿真结果表明,该方法在较好地抑制背景噪声和残留音乐噪声的同时,保持了较好的语音可懂度。

一种基于迭代多带谱相减的语音增强方法

根据传统的谱相减语音增强算法,提出了一种抑制噪声的迭代多带谱相减语音增强方法,暨将迭代方法和多带谱相减方法相结合。同时该方法采取了一种不需要静音检测(VAD)的自适应方法来估计噪声。仿真结果表明, 该方法在较好的抑制背景噪声和残留音乐噪声的同时,保持较好的语音可懂度。

基于多带谱相减的语音端点检测算法

为了提高噪声环境下语音端点检测的鲁棒性,介绍了一种基于多带谱相减的语音端点检测算法。仿真结果表明,与传统的基于短时能量,过零率语音端点检测算法相比,在低信噪比环境下,该算法仍可以有效的检测出起止端点。

高性能联合语音增强算法的研究

讨论了一种抗恶劣噪声环境的联合语音增强新方法,即将自适应算法、多带谱相减算法和迭代谱相减结合的方法。仿真结果表明,新方法在极大地抑制背景噪声、音乐噪声的同时,保持了较好的语音可懂度。

基于有色噪声的DSP语音增强实现

文章提出了基于多带谱减法改进的增强系统,并在TI公司的浮点处理器TMS320C6713上实现。改进的多带谱减法将信号频谱非线性的分成4个互不重叠的频带,每个频带分别做不同系数的谱减运算,因此能很好的滤除有色噪声。工程实现证明此设计能有效的抑制色噪声和音乐噪声,即便在低信噪比环境也能有较好增强效果。