低码率语音编码中感知加权滤波器的一种新型算法

声学心理模型是对人听觉系统生理结构和人耳主观感知特性的数学抽象模型．这种模型已成功运用于宽带音频编码中．首次提出将声学心理模型原理应用于语音编码中感知加权滤波器的设计．通过对ＩＴＵＧ．７２３．１６．３／５．３ｋｂ／ｓ双速率编码算法中感知加权滤波器的改进，编码器的ＭＯＳ分可以改善０．１～０．３，而且新算法所要求的计算量仅比原算法大０．２６ＭＩＰＳ．基于声学心理模型的感知加权滤波器，与现有各类语音编码器中所用的感知加权滤波器相比，有自适应强、更符合人耳听觉特性、主观处理效果更佳的优点．

CELP宽带语音编码中感知加权滤波器的新算法

心理声学模型已经成功地应用于音频编码技术中,将心理声学模型应用到CELP语音编码技术中,构造新的感知加权滤波器,可以有效地提高合成语音的质量,但如何减少其算法的复杂度是CELP算法的一个关键.提出了LSP系数插值和滤波器系数插值两种新方法,以替代子帧中的心理声学模型掩蔽曲线的计算和转化,有效地减少其算法的复杂度.实验结果表明:在语音质量基本一致的情况下,LSP系数插值和滤波器系数插值两种算法的平均编码时间与原来相比分别减少18%和53%.该算法具有一般性,可以推广到其他CELP编码器的心理声学模型应用中.

基于感知加权滤波的卡尔曼滤波语音增强

结合人耳听觉掩蔽效应,提出一种基于听觉感知加权的卡尔曼滤波语音增强方法。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号频谱分量幅度获得的,引入听觉感知加权滤波器在频域上使共振峰区域残留噪声更多,而共振峰之间及语音幅度谱较低的区域残留噪声减少,这样符合人耳的听觉特性,从而使得主观感觉到的噪声最小。采用语音质量感知评估对语音增强的效果进行评测,与传统的卡尔曼滤波语音增强算法相比,实验结果显示该算法提高了增强语音的质量。

一种基于感知滤波的语音去噪算法

文中针对加性白噪声的环境下,通过在传统的Wiener滤波算法中引入人耳听觉感知特性及谱减算法,提出了一种新的基于感知滤波的语音去噪算法。该算法的关键是采用LPC分析得出的感知加权函数修正维纳滤波方程,使噪声谱分布随语音而变。不仅保持Wiener滤波算法的优点,而且降低噪声对纯净语音的影响。实验表明,该方法能更有效地抑制背景噪声,提高语音质量,且具有较低的计算复杂度。

基于G.722.1的分布式语音编码

在语音通信网络中,为获得良好的语音通信质量,抗丢包技术不可或缺。为此,本文基于ITU G.722.1语音编码器,提出一种分布式语音编码方法。该方法在G.722.1编码器的基础上,构建一个互补编码器;然后在编码端,对同一帧语音分别用G.722.1编码器和其互补编码器进行语音编码,并发送编码结果;在解码端,在接收到其中任一语音码流时,用G.722.1解码器进行解码,其语音质量不低于G.722.1编码器的解码结果,而在接收到两个语音码流时,用G.722.1解码器先分别对两个语音码流进行解码,然后对解码结果进行联合处理,其最终的语音质量有明显提升,即有一定编码增益。仿真实验结果表明,本文分布式语音编码方法的抗丢包效果明显,相对于原始编解码器其语音质量进一步提升。

基于噪声整形的语音去噪算法

针对非平稳环境噪声提出一种基于噪声整形的语音去噪算法。该算法以最小感知均方误差为准则,在Wiener滤波的基础上,采用听觉感知加权函数修正Wiener滤波方程,实现对噪声谱整形,使噪声谱分布特性跟随语音谱而变;同时引入频率补偿因子克服非平稳噪声谱对语音影响的不均匀性;采用快速噪声估计算法实现对非平稳的估计。实验表明,该算法能更有效地抑制背景噪声,提高了去噪后的语音质量。