基于统计模型实现语音信号有声/无声检测的研究

基于语音信号短时平稳性以及语音信号和噪声的统计模型 ,提出了一种语音信号有声 /无声的检测方法 .该方法可对所有语音短时帧更新噪声参数的估值 ,因而提高了检测的准确性 .根据噪声参数以及语音和噪声的统计特性定义了似然比 ,确定了有声 /无声的判别准则 .研究了判别阈值、平滑因子等参数以及缓变非平稳背景噪声对检测结果的影响 .实验结果表明 ,即使背景噪声具有缓变特性 ,利用该方法仍可得到良好的检测结果 .对不同的应用 。

一种基于四阶统计量的语音有声/无声检测技术

语音有声/无声检测是影响语音增强和识别性能的一个关键因素,提出一种鲁棒的基于四阶统计量的语音有声/无声检测技术。利用语音信号的振幅谱是超高斯分布的特性,对每一帧语音信号的振幅谱,计算其四阶统计量,用来度量其超高斯性。结合该帧语音信号的能量,使用一个简单的阈值分类器,实现语音"无声"和"有声"期的检测。所提出的语音有声/无声检测技术,经实验证明具有很好的效果。

一种MMSE语音增强算法的研究与实现

介绍了单话筒采集条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差(MMSE-LSA)估计的语音增强算法,以及语音帧和噪声帧判别的有声/无声检测方法。将语音信号的相位提取后存储起来,然后对纯净语音的短时对数谱作最小均方误差估计,处理后的语音由估计得到的幅度谱和存储的相位重建。试验证明MMSE-LSA的增强效果很好,尤其在信噪比低时更为明显。

基于DSP的音频会议信号合成算法研究

介绍数字音频合成和回波抵消的基本原理,提供了一种基于DSP的自适应回波抵消和归一化定标实现算法。仿真实验结果证实了该信号合成算法的合理性。实践中使用该算法能够达到很好的音频会议信号合成效果。

通讯系统中语音信号合成算法研究

要实现通讯系统中必备的音频会议功能,数字音频合成和声反馈抵消是音频会议处理中必不可缺的,其算法决定了会议的效果.文章介绍数字音频合成和回波抵消的基本原理,提供了一种基于DSP的自适应回波抵消和归一化定标实现算法.仿真实验的结果证实了该信号合成算法的合理性.实践中使用该算法能够达到很好的音频会议信号合成效果.

基于实时噪声估计的语音增强方法

语音增强的目的是为了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,从而改善其质量,在实际应用中还需要对背景噪声进行预估。该文将实时噪声估计与维纳滤波法相结合,提出了一套简易有效的语音增强方案,在语音帧阶段对噪声功率谱进行平滑处理,使噪声估计更适合于维纳滤波,并配合传统的过减法以补偿估计引入的误差。Matlab实验表明在较低信噪比下,这种方法使得语音的信噪比有较大的提高,语音增强效果十分明显。