用后验信噪比修正小波包自适应阈值的语音增强算法

针对固定阈值小波包语音增强算法造成的语音失真问题,提出一种采用后验信噪比修正小波包自适应阈值的语音增强算法。该算法先用结合掩蔽效应改进的非平稳噪声估计算法估计噪声功率,确保计算出准确的节点后验信噪比;再用含有此后验信噪比的Sigmoid函数对相邻帧的随尺度变化的阈值进行平滑,保证了阈值的连续性;进一步用指数化的后验信噪比自适应修正阈值,减少语音失真。实验结果表明:新算法提高了增强语音的信噪比和分段信噪比,与固定阈值小波包语音增强算法相比,具有更好的增强效果。

基于语音存在概率的噪声功率谱估计改进算法

噪声功率谱估计是语音增强算法中的关键技术之一。针对在非平稳噪声环境下噪声功率谱估计不够准确的问题,采用了基于后验语音存在概率的噪声功率谱估计算法,并对其中的语音存在概率估计算法进行了改进。利用语音信号的短时平稳性,在时域和频域上利用相邻帧和相邻频点的相关性估计当前帧的语音存在概率。仿真结果表明,该算法与原始算法及改进的最小值控制递归平均噪声估计(IMCRA)算法相比,能够有效提升非稳态噪声环境下噪声功率谱估计准确度和语音增强效果。

最小均方误差算法在瞬变电磁信号降噪中的应用

瞬变电磁信号实测数据容易受到随机噪声和人文干扰的影响,使得数据特征和地质反演结果出现偏差,本文基于最小均方误差(MMSE)原则,实现瞬变电磁信号的降噪,以提高数据的解释精度.首先对瞬变电磁信号进行分帧处理,计算每一帧的短时频谱幅度,然后估算出先验信噪比和后验信噪比,最小化估计幅值与实际幅值之间的均方误差,最后结合带噪信号的相位信息,得到估计的增强信号.模拟数据和实测数据的实验结果表明,MMSE算法能够有效去除随机噪声和人文干扰,提高信噪比,与均值滤波、中值滤波、小波滤波三种降噪方法相比,处理后的信号曲线更加平滑,接近纯净的瞬变电磁信号衰减曲线.