基于声门波码本受限的迭代维纳滤波语音增强

对基于全极点模型的迭代维纳滤波语音增强方法进行深入研究,指出声门波波形失真和畸变是导致该种方法增强语音听感质量不好的主要原因。为进一步提高迭代维纳滤波增强语音的听感质量,本文从声门波的恢复和增强入手,提出了基于声门波码本受限的迭代维纳滤波语音增强方法:首先对干净训练语音逆滤波,获取其声门波信号;并基于参数模型分析该声门波,提取其特征参数;再根据声门波及其特征参数对声门波训练集进行κ-均值聚类,生成干净的声门波码本,该码本充分反映了干净语音的有效激励声源模式;用该码本对声门波加以规范和约束,使迭代维纳滤波过程中增强语音的激励声门波处干干净语音有效激励声源模式空间内。模拟实验表明,在同样输入条件下,采用声门波码本受限的迭代维纳滤波方法增强的语音比基于全极点模型的迭代维纳滤波方法增强的语音具有更小的失真,提高了增强语音的听感质量。

基于听觉特性的迭代维纳滤波在语音分离中的应用

本文讨论了引入人耳听觉特性的迭代维纳滤波在语音分离中的应用，即用矢量量化形成的码本反映目标话者的语音特征，通过计算滤波结果与这一特征的匹配度来模拟人耳在“鸡尾酒会效应”中的注意力机制．实验结果表明这一方法有很好的效果．

含噪语音实时迭代维纳滤波

针对传统去噪方法在强背景噪声情况下,提取声音信号的能力变弱甚至失效与对不同噪声环境适应性差,提出了迭代维纳滤波声音信号特征提取方法。给出了语音噪声频谱与功率谱信噪比迭代更新机制与具体实施方案。实验仿真表明,该算法能有效地去噪滤波,显著地提高语音识别系统性能,且在不同的噪声环境和信噪比条件下具有鲁棒性。该算法计算代价小,简单易实现,适用于嵌入式语音识别系统。

位场向下延拓的改进迭代维纳滤波法

根据维纳滤波理论导出的位场向下延拓滤波器为最佳下延滤波器,但因其实现需要已知待求位场和噪声的功率谱而在实际应用中受到限制.针对该问题,本文首先提出一种基于位场径向平均功率谱的位场噪声水平估计方法,进而利用偏差准则求取正则化参数,实现位场正则化向下延拓;然后将位场正则化下延结果的功率谱作为待求位场功率谱的估计初值,采用带修正项的迭代维纳滤波方法来更新对待求位场功率谱的估计,最后提出本文的位场向下延拓改进迭代维纳滤波方法.基于理论重力模型数据及航磁实测数据进行了向下延拓对比试验,结果表明,改进迭代法具有较好的收敛性,且下延精度优于Tikhonov正则化法和递增型维纳滤波法.

迭代维纳滤波在水声信号分离中的应用

论文对迭代维纳滤波在水声信号分离中的应用进行了研究,并根据特定目标声源信号的听觉特征先验知识,采用水声信号的听觉特征参数匹配度作为迭代收敛判据。迭代滤波能够逐渐消除干扰声源信号,模拟人类听觉系统的注意力机制,使滤波结果的听觉特征最大程度地与目标声源匹配。仿真试验结果表明,这种迭代维纳滤波方法在有干扰声源存在的情况下可以有效实现水声信号分离。

基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感重构

图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算子替代迭代阈值法中的阈值算子,进而提出了基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感的重构算法。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节,加快了重构算法的收敛速度。

实时语音端点鲁棒检测

提出了一种适应复杂环境下的高效的实时语音端点检测算法,给出了每帧声信号在滤波中的噪声功率谱的推算方法。先将每帧语音的频谱进行迭代维纳滤波,再将它划分成若干个子带并计算出每个子带的频谱熵,然后把相继若干帧的子带频谱熵经过一组中值滤波器获得每帧的频谱熵,根据频谱熵的值对输入的语音进行分类。实验结果表明,该算法能够有效地区分语音和噪声,可以显著地提高语音识别系统的性能,在不同的噪声环境条件下具有鲁棒性。该算法计算代价小,简单易实现,适合实时语音识别系统的应用。