基于泄漏约束的DF-GSC语音增强(英文)

为了改善广义旁瓣抵消(GSC)语音增强方法的性能,提出了一种带有泄漏约束的判决反馈旁瓣抵消(LCDF-GSC)方法.采用DF-GSC方法以解决GSC对波达方向敏感的问题,在代价函数中引入泄漏因子,以此改善语音失真的问题,而这种问题是由于噪声参考信号中含有语音成份造成的.试验结果表明,尽管经过LCDF-GSC处理后的语音信号信噪比要略低于DF-GSC,IS测度表明这时前者的语音信号失真度要小于后者.MOS分也表明LCDF-GSC方法要优于DF-GSC和单通道Weiner滤波算法.

基于GSC结构的多通道语音补偿算法研究

广义旁瓣抵消器自适应波束形成算法对受固定干扰源影响的目标语音有良好的消噪效果,但在自适应抵消模块不可避免地存在语音泄漏,使目标语音受到一定损失,且残留部分背景噪声。文中先对传统的GSC结构自适应波束形成算法进行研究,分析语音泄漏的原因,并提出一种多通道语音补偿方法对GSC结构消噪后的语音进行补偿。对不同频段的噪声帧和语音帧做针对性处理,同时在对语音进行分割时保护共振峰,防止其发生偏移和变形,仿真实验与测试结果表明,该方法可以有效地补偿语音泄漏,消除残留噪声,提高语音可懂度。

基于小波去噪的自适应波束形成算法研究

语音增强算法是数字助听器的一项关键技术。广义旁瓣抵消器自适应波束形成算法对受固定干扰源影响的目标语音有良好的消噪效果。针对广义旁瓣抵消器自适应波束形成算法带来的语音泄漏以及残留噪声问题,在分析语音泄漏原因的基础上,引进了小波阈值去噪技术,提出了基于小波去噪的自适应波束形成算法。该算法在对原始语音进行小波阈值去噪后,将去噪后的语音信号通过GSC结构,从而得到输出语音信号。因小波阈值去噪既能提高语音通过GSC结构前的信噪比,又能使通过GSC结构后的语音更加准确,一定程度上减少了语音的泄漏,降低了残留噪声的发生,提高了语音的辨识度。实验结果表明,所提出的算法使得算法性能有所提高,从而达到了增强语音的目的。