语音增强：使用burg谱先验信噪比估计消除“音乐噪声”

针对谱衰减增强算法中存在的"音乐噪声"问题,提出一种新的估计先验信噪比的方法。文章深入分析了谱衰减算法中"音乐噪声"的产生原因和抑制机理,并基于对先验信噪比的平滑,准确性和分辨率三者之间的关系以及它们对增强算法的影响等方面的综合考虑,选择burg方法结合直接判决准则进行估计,从而得到更加接近于真实情况下的先验信噪比。实验证明,在最小均方误差(MMSE)和对数谱最小均方误差(LSA-MMSE)增强算法中使用文章提出的先验信噪比估计,可以有效抑制"音乐噪声",同时,语音失真也进一步降低。

基于联合语音出现概率的先验信噪比估计算法

先验信噪比是语音增强的关键参数。该文分析了几种典型的先验信噪比估计算法,并得到这几种算法的统一形式,最后提出了基于联合语音出现概率的先验信噪比估计算法。测试结果表明,该算法在不引入"音乐噪声"的同时,平均段信噪比提高和平均对数谱距离等客观评价指标,都优于其它算法。

基于先验信噪比参数自适应的频域联合语音增强方法

该文针对单通道频域语音增强方法存在的问题,提出了一种频域联合语音增强新方法,即将改进的基于先验信噪比频域语音增强方法与迭代谱减法相结合进行语音降噪的方法。实验表明,该方法消噪量大,对语音的损伤小,同时有效地降低了“音乐噪声”。

具有高可懂度的改进的维纳滤波的语音增强算法

提出一种具有较高可懂度的基于维纳滤波的语音增强算法。相比于其他语音增强算法,维纳滤波法可以明显提高语音质量且含有较少的音乐噪声,但是它和其他现有语音增强算法一样,都无法有效提高语音可懂度。因为维纳滤波法和其他现有算法都过多注重噪声减少,却忽略了SNR(信噪比)的估计误差和不同的语音幅度谱畸变对可懂度有更重要的影响。为改进这些缺点,此研究依据于先验SNR和增益函数来判定SNR估计误差和语音畸变区域,然后对先验SNR小于-10 d B区域的增益函数进行修正,以及幅度谱畸变大于6.02 d B区域语音进行限制。实验证明,该算法能有效提升增强后语音可懂度NCM(归一化协方差方法)的评测值。

一种强噪音环境中的语音端点检测算法

针对强噪音环境中语音端点检测准确率较低的问题,提出了一种应用在强噪音环境中的语音端点检测算法,结合先验信噪比估计语音增强和改进子带谱熵的算法实现了强噪音中的端点检测。实验结果表明,相比传统端点检测算法,该算法在不同噪声环境下具有较高的鲁棒性,特别是在低信噪比下具有较高的端点检测准确率和较低的误检率。

一种低信噪比条件下的高可懂度的语音增强算法

研究表明,增强后的语音与纯净语音相比,会存在两种不同类型的畸变:放大畸变和衰减畸变,而放大畸变对语音可懂度的影响较大。传统的语音增强算法大多不能有效提高语音增强后的可懂度,因为这些算法仅使用最小均方误差的方法来限制这两种畸变,从而抑制噪声,提高语音的质量,但忽略了不同的畸变类型对可懂度的影响不同。提出一种基于子空间的提高可懂度的语音增强算法,使用先验信噪比及增益矩阵来判断语音畸变的类型。同时注意到,在估计先验信噪比时会存在估计误差:高估和低估,而高估会产生放大畸变,对可懂度造成较大的影响。先对高估先验信噪比(小于-10 dB)的增益矩阵进行修正,然后再对幅度谱畸变大于0 dB及6.02 dB的语音进行不同的限制。实验表明,所提出的算法能够有效增强语音的可懂度。

基于维纳滤波与理想二值掩蔽的数字助听器语音增强算法

研究了基于先验信噪比估计的维纳滤波增强算法。针对基于先验信噪比估计的维纳滤波法未能有效提高语音可懂度的缺点进行了研究与改进:首先,引入了以MMSE为准则的两步先验信噪比估计取代原“直接判决”法;其次,针对信噪比为负的区域,增益函数误差的过高估计会严重降低语音可懂度的问题对增益函数进行了改进,放大了负信噪比区域的噪声谱,从而降低增益函数被过高估计的可能性;最后,结合理想二值掩蔽的技术,对处理后的语音信号进行后处理。实验结果表明,改进的方法能够有效的提高语音可懂度并降低语音信号的畸变。

改进增益函数的MMSE语音增强算法

讨论了基于语音短时对数谱最小均方误差(MMSE-STSA)的语音增强算法,将先验信噪比估计引入增益函数的计算中,有效消除噪声。在带噪信号模型中引入语音存在的不确定度,估计出每个频点的先验无声概率,对增益函数进行改进。通过客观与主观两种评价方法将改进算法与小波变换算法和MMSE估计算法进行比较,实验结果表明,改进算法能更好地抑制背景噪声并且使增强后的语音有较小的失真,增加语音清晰度和理解度。

谐波重构先验信噪比估计算法

先验信噪比单通道语音增强算法在信噪比较高时能有效地去除噪声,但在信噪比较低时语音高次谐波失真较为严重。针对此提出了一种基于谐波重构的先验信噪比估计算法,对增强后的信号加权求平方,进行功率谱的二次谱处理,以加强语音信号的周期性;再进行谐波重构,提升谐波分量。实验研究表明,该算法在低信噪比时能够有效地增强语音谐波分量,相对于先验信噪比估计的语音增强算法能够改善语音质量,减少语音失真。

基于语音增强的双门限语音端点检测算法

语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其准确性对语音信号处理有直接影响。传统的双门限语音端点检测技术,在纯净语音或高信噪比的情况下,语音端点判断准确,但低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率较高。为了提高低信噪比条件下语音端点检测的识别率,在传统双门限语音端点检测的基础上融合了语音增强,通过Matlab仿真实验,取得了较高的语音端点检测准确率。

基于非因果先验信噪比估计的语音增强改进算法

为提高MMSE-LSA语音增强算法在低信噪比下的语音增强效果,提出一种改进的MMSE-LSA算法。该算法采用非因果先验信噪比估计法来估计先验信噪比,并引入无语音概率的思想,对增益函数进行改进。实验结果表明,相比传统MMSE-LSA算法,改进算法能更好地抑制残留噪声,提高语音的信噪比,增强效果更好。

基于倒谱处理的先验信噪比估计算法

单通道语音增强中,已有的先验信噪比算法能有效地去除噪声,提升语音增强算法性能;但是由于在噪声功率谱估计不准确,造成噪声功率出现过估和低估的情况,造成了语音失真和保留较多残留噪声。通过倒谱处理能在含噪语音段中抑制语音中的谐频成分和在纯噪声段中避免部分较强的噪声成分误判为语音信号,准确地估计出噪声功率谱,同时语音失真不大。在多种噪声背景下的客观评价指标分析表明,经过倒谱处理后的先验信噪比估计算法能提高先验信噪比算法的估计性能。

一种改进的维纳滤波语音增强算法

提出了一种改进的语音增强算法,该算法以基于先验信噪比估计的维纳滤波法为基础。首先通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱;其次,计算语音段间带噪语音功率谱,并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱,更新了噪声功率谱;最后,考虑了某频率点处噪声急剧增大的情况,通过计算带噪语音功率谱与噪声功率谱的比值,自适应地调整噪声功率谱。将该算法与其他基于短时谱估计的语音增强算法进行了对比实验,实验结果表明:该算法能有效地减少残留噪声和语音畸变,提高语音可懂度。

一种融合相位信息先验信噪比估计算法的研究

大多数的语音增强算法需要依赖于每一帧准确的先验信噪比估计,而直接判决(DD,Decision-Directed)算法是现当今最常用、最经典的先验信噪比估计算法。其拥有计算简单且能够有效抑制音乐噪声产生的优点,但其在追踪后验信噪比的过程中总是存在一帧的延时,导致产生较大的语音失真。为解决这一缺陷,利用语音幅度与相位的关系,在传统DD算法的基础上改进一种几何直接判决(GDD,Phase Decision-Directed)算法。经仿真实验证明,所改进的算法相对于传统的DD算法具有更好的背景噪声抑制性和跟踪效果。

一种新的强噪声环境下的语音增强算法

针对强噪声环境下语音增强中噪声估计和先验信噪比估计算法导致的语音失真和音乐噪声的问题,利用语音和噪声的统计模型的对称性得到一种噪声幅度的估计值为参考,提出了一种噪声估计算法,改进了先验信噪比估计算法,形成了一种新的增强算法,适用于强噪声环境下的语音增强。由仿真实验给出的客观评分看出,在0 dB乃至-5 dB条件下,给出信噪比估计算法能够有效减小信号失真,基本上没有残留音乐噪声。

基于先验信噪比和能零熵的语音端点检测算法

端点检测技术是语音识别系统中的一项关键技术,其性能在某种程度上对整个语音识别系统有着较大的影响,传统的语音端点检测算法在低信噪比环境下存在端点检测正确率低、抗噪性能差等问题。针对传统端点检测算法在低信噪比环境下存在的上述问题,提出了一种基于先验信噪比估计和能零熵的语音端点检测算法。该算法通过改进的先验信噪比估计算法对含噪语音进行增强处理,并对增强后的语音信号设置自适应端点检测阈值,利用能零熵算法对增强后的语音信号进行端点检测,实现了低信噪比环境下的语音端点检测。仿真实验结果表明,与传统的能零积和谱熵端点检测算法相比,所提出的端点检测算法在不同的低信噪比环境下具有较好的鲁棒性与较高的端点检测正确率。

多通道助听器语音降噪算法研究

维纳滤波算法是改善噪声环境下听障患者语音理解度的常用算法之一。针对传统维纳滤波算法噪声谱估计偏差大的问题,提出一种基于改进的多通道维纳滤波算法的助听器语音降噪算法。算法首先结合人耳听觉特性和助听器响度补偿的特点,将语音信号进行Gammatone分解为多路子带信号。然后在每个子带内用基于先验信噪比估计的维纳滤波器进行语音增强处理。最后通过综合子带信号,得到增强的语音。此外,为了改善维纳滤波算法噪声谱估计的问题,提出一种基于包络估计的语音活动检测算法,并用于改善维纳滤波性能。实验结果表明,与传统维纳滤波法相比,该方法能更有效地抑制残留噪声,提高语音可懂度,具有较高的实用价值。

基于谐波重构滤波的数字助听器语音增强算法

本文研究了基于先验信噪比估计的维纳滤波增强算法。针对基于先验信噪比估计的维纳滤波算法不能有效提高语音可懂度的缺点,首先,利用基于MMSE的两步先验信噪比估计方法取代原来的"直接判决"法;其次,通过放大负信噪比区域的噪声谱,解决了负信噪比区域增益函数被过高估计带来的语音可懂度降低的问题;最后,针对两步先验信噪比估计引起的畸变问题,在两步先验信噪比估计的基础上提出了谐波重构降噪方法,降低了信号畸变的可能性。实验结果表明,改进的方法能够有效的提高语音可懂度并降低语音信号的畸变。

改进谱减法语音增强研究

谱减法是语音增强算法中的常用算法。传统的谱减法使用直接判决法(DD)计算先验信噪比,会产生一帧的延时,不能有效滤除噪声,并且会引入"音乐噪声",影响通信效果。为了消除延时和"音乐噪声"带来的不良效果,在谱减法的基础上采用最小均方误差(MMSE)算法计算先验信噪比消除延时,并加汉明窗处理及半波整流,运用维纳滤波对带噪语音进行增强研究。结果表明,此谱减法改进算法消除了一帧的延时,并能有效滤除"音乐噪声",减小背景噪声带来的不良影响,且在主观听觉上增强了语音信号的质量,效果明显优于原始带噪语音信号。

基于直接判决估计和预测估计的语音增强算法

对噪声环境下语音增强算法中的先验信噪比估计提出了一种新的估计算法。该算法结合了直接判决估计和预测估计方法,与传统的基于直接判决的先验信噪比估计算法相比较,当后验信噪比较大时,该算法减少了语音失真;当后验信噪比较小时,算法较明显地减少了音乐噪声。通过研究发现传统的直接判决方法就是该算法的一个特例,该算法可以通过一个权衡因子退化为传统的直接判决方法。实验结果也证实所提出的算法的优越性能。