基于计算机仿真的语音增强算法研究
一种语音增强算法的研究及实现(硕士论文)200630
吉林大学硕士学位论文
目
录
第一章 绪论 ···································································································1 1.1 课题研究的背景 ···················································································1 1.2 语音增强算法综述 ················································································2 1.2.1 基于多通道输入的语音增强算法 ················································3 1.2.2 基于单通道输入的语音增强算法 ················································4 1.3 全文结构安排 ·····················································································12 第二章 语音增强的基本理论 ······································································14 2.1 语音的特性·························································································14 2.2 噪声的分类及特性 ·············································································16 2.3 语音增强效果的评测方法 ·································································19 2.4 语音增强系统 ·····················································································19 第三章 信号子空间的语音增强算法 ··························································21 3.1 信号子空间原理 ·················································································21 3.1.1 信号和噪声模型 ··········································································21 3.1.2 信号和噪声子空间 ······································································22 3.2 白噪声干扰下信号的线性估计 ·························································24 3.3 有色噪声干扰下信号的线性估计 ·····················································28 小结 ···········································································································29 第四章 基于预处理 VAD 技术和自适应 KL 变换的语音增强算法 ·········30 4.1 有色噪声干扰下的信号估计 ······························································30 4.2 有色噪声的近似模型 ·········································································32 4.3 算法的实现·························································································33 4.3.1 KLT 自适应跟踪算法 ···································································34 4.3.2 噪声和纯净信号能量的估计 ·······················································37 4.3.3 VAD 的实现 ··················································································38
语音增强算法的研究与实现的开题报告
语音增强算法的研究与实现的开题报告一、选题背景随着语音人机交互技术的不断发展，如今的语音应用场景越来越广泛。
但是，由于录音环境的复杂性和录音设备的差异性，很多语音数据存在着各种噪声干扰，导致语音信号质量下降，进而影响语音识别和语音合成等技术的准确性和稳定性。
因此，语音增强算法成为语音信号处理中的一个重要环节，在提高语音质量和降低噪声干扰方面发挥着重要的作用。
二、选题意义语音增强算法的研究与实现有以下几个方面的意义：1. 提高语音质量：语音增强算法可以有效去除噪声干扰，提高语音信号的质量，进而提升语音识别和语音合成等技术的准确性和稳定性。
2. 保证语音通信的质量：在语音通信、网络电话等实时语音应用中，语音增强算法可以平滑话音，避免语音中断和失真，提升语音通信质量。
3. 丰富语音应用场景：语音增强算法可以使得语音应用能够在更加复杂的环境中应用，比如在嘈杂的街头、公交车、火车等场景中，提升语音交互的便捷性和可靠性。
三、研究内容本次论文的主要研究内容包括：1. 对语音信号进行预处理，包括语音信号的分帧、时域和频域特征提取等操作。
2. 综合比较不同的语音增强算法，主要包括基于频域的算法、基于时域的算法和混合算法等，选择适合当前任务的算法作为研究对象。
3. 对所选算法进行优化，改善算法的性能和效果，比如增强算法的稳定性、抗干扰能力以及各项性能指标。
4. 对所选算法进行仿真和测试，验证算法的性能和可行性，比如算法的增强效果、运行速度以及稳定性等指标。
四、研究方法本论文采用如下研究方法：1. 文献调研：综合调查语音增强算法的理论研究和实践应用，深入分析各类算法的原理、特点和局限性，从中挑选出适合当前任务的算法。
2. 数据收集：收集各种噪声干扰的语音数据集，并根据任务需求生成相关的数据集，用于算法验证和实验测试。
3. 算法设计：在语音信号预处理的基础上，细化具体的算法设计思路，在考虑算法的性能和效果的前提下，优化算法的参数和结构。
语音增强算法的研究与实现
语音增强算法的研究与实现
近年来，随着网络技术的发展，人们对语音信号处理技术的重视也在不断增加。
在这样的情况下，语音增强算法受到了越来越多的关注，并成为当今互联网技术发展中的热点。
语音增强算法是一种处理语音信号的算法，它能够增强信号的信噪比，降低噪声的影响，从而提高信号的质量。
现在，该算法在实际应用中得到了广泛的应用，如在实时语音识别、语音合成、音频处理等方面都发挥着重要作用。
在中国，研究者们从语音增强算法的技术原理入手，对语音增强算法技术进行了深入研究，并进行了实际的实现。
语音增强算法的技术原理是利用信号处理技术，通过对信号的处理和变换，从而提高信号的信噪比，增强语音的质量。
研究者们开发了一些语音增强算法，分别是：基于局部噪声抑制的语音增强算法，基于多通道的语音增强算法，以及基于统计模型的语音增强算法。
目前，随着各类研究的不断深入，语音增强算法已经取得了较大的发展，并且在实际应用中取得了不错的效果。
同时，它也可以为其他语音信号处理技术提供有效的参考。
未来，语音增强算法将继续得到发展，成为互联网技术发展的重要组成部分。
一种改进的维纳滤波语音增强算法
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2 ì ̂ ïξ = SNR = α. S k - 1( ω) + (1 - a) × max[SNR - 1 0] prio post 2 ï k N̂ k ( ω) ï （6） í 2 ï Y k (ω) | | ïγ k = SNR post = 2 ï N̂ k ( ω) î
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（2） （3）
根据文献[4]， 得到对纯净语音信号频谱的估计： Ŝ ( ω) = G ( ξ γ ) × Y (ω)
k k k k
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2 NIS
与当前帧
2 new
的功率谱做平滑处理， 更新对噪声功率谱的估计| N k ( ω) | 。
式中Y k (ω)和 Ŝ k ( ω)分别表示第 k 帧带噪语音和纯净语音傅里叶 变换的估计， G ( ξ k γ k )表示谱增益函数 [8-9]， 其中 ξ k γ k 分别表示 先验信噪比和后验信噪比。 Ŝ k ( ω)的相位谱用 Ŝ k ( ω)的相位谱 来近似代替， 最后由反傅里叶变换得到降噪以后的语音信号 的时域表示：
由此， 可以看出， 在维纳滤波算法中， 关键是对G ( ξ γ )的求 解。基于最小均方误差的判别方法[3]， 维纳滤波的谱增益函数为： SNR ξ prio G ω ( ξ k γ k ) = k = （5） 1 + ξ k 1 + SNR prio
5] 根据 “直接判决” 的方法[2， 计算先验信噪比和后验信噪比：
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。 关键词： 语音增强； 维纳滤波； 先验信噪比； 直接判决 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.26.040 文章编号： 1002-8331 （2010） 26-0129-03 文献标识码： Ａ 中图分类号： TP391.4
基于深度学习的语音增强算法研究
基于深度学习的语音增强算法研究深度学习技术的不断发展为语音增强算法的研究提供了新的机遇和挑战。
语音增强算法是一种通过对原始语音信号进行处理，提高语音信号质量和可理解性的技术。
在实际应用中，由于环境噪声、麦克风质量等因素的影响，语音信号常常存在着噪声、回声等问题，这对于人们的正常交流和机器识别造成了困扰。
因此，研究和开发高效可靠的语音增强算法对于提升人机交互体验、改善通讯质量具有重要意义。
在过去几十年中，研究者们提出了许多不同类型的语音增强算法。
传统基于信号处理方法主要包括降噪滤波器、频谱估计等技术。
这些方法通常基于统计学原理或者模型假设，并通过滤波或者频谱变换等方式对原始信号进行处理。
然而，在复杂环境下这些方法往往效果有限，并且很难适应不同类型噪声。
近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，也为语音增强算法的研究带来了新的思路和方法。
深度学习算法能够自动学习和提取输入数据的高层次特征，并且能够处理非线性问题。
这些特点使得深度学习在语音增强领域具有巨大潜力。
基于深度学习的语音增强算法主要包括自编码器、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
这些算法通过对大量带有噪声的语音数据进行训练，能够学习到噪声和干净语音之间的映射关系，并且生成高质量、清晰可辨的增强语音信号。
自编码器是一种常用于无监督学习任务中的神经网络模型，其主要目标是将输入信号通过编码器映射到一个低维潜在空间中，并通过解码器将其重构回原始空间。
在语音增强任务中，自编码器可以用于提取输入信号中与噪声无关的特征，并且通过解码器重构出清晰可辨的干净信号。
卷积神经网络是一种能够有效处理空间相关性的神经网络模型。
在语音增强任务中，卷积神经网络可以通过卷积层和池化层等操作，对输入语音信号进行特征提取和降维，从而提高增强效果。
此外，卷积神经网络还可以通过堆叠多个卷积层和全连接层等结构，构建深层网络模型，进一步提高语音增强的性能。
语音增强算法的研究与实现
ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， ２ ０ １ ６ ， ４ ０ （ １ ２ ） ： ４ ０ — ４ ２ ．
中图分类 ： Ｔ Ｎ ９ １ ２ ． ３
文献 ３ １ １ ／ ｊ ． ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｅ ． ２ ０ １ ６ ． １ ２ ． ０ ９
了理 论 分 析 。 最 后 以 基于 统计 模 型 的语 音 增 强 算 法作 为例 子 进 行 仿 真 ， 验 证 了语 音 增 强 效 果 。
关键词 ： 语 音增 强； 语 音信号处理 ； 谱减 法； 维纳滤波算法
Ｒｅ ｓ ｅ ａｒ ｃ ｈ ａ ｎｄ ｉ ｍ ｐｌ ｅ ｍｅ ｎｔ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎｈ ａｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎｔ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｓ ａ ｎ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ；ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｇ ｎ ｌ ａ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ；ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ；ｗ ｉ ｅ ｎ ｅ ｒ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
matlab基于语音增强的研究
m a t l a b基于语音增强的研究Prepared on 21 November 2021基于MATLAB语音增强的研究摘要：目前的语音识别系统大都是在安静环境中工作的，但实际工作中在噪声环境中尤其是强噪声环境下，语音识别系统的识别率将受到严重影响。
谱减法语音增强是一种对数字语音识别系统的预处理和线性预测编码的预处理，能有效抑制背景噪声，提高语音质量。
基于此文中提出并研究语音数字信号增强处理方法及其Matlab 实现，旨在通过理论探讨和实例分析，获知适用的增强语音数字信号的方法和技术。
关键词:谱减法、语音增强。
1.引言研究语音增强技术在实际中有重要价值。
目前，语音增强己在很多方面得到广泛的应用例如语音处理系统、通信、多媒体技术、数字化家电等领域。
语音增强的一个主要目标，就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。
根据与输入语音信号的关系，噪声可分为加性噪声和非加性噪声两类。
对某些非加性噪声而言，可以通过一定的变换转换成加性噪声。
非加性噪声主要是残响和传送网络的电路噪声等。
加性噪声通常分为宽带噪声、冲激噪声、语音干扰噪声、周期噪声等。
简介MATLAB是MATrix LABORATORY的缩写，是一款由美国THE MathWorks公司出品的商业数学软件。
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互环境。
除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言编写的程序。
3.语音特性语音具有被称为声学特征的物理性质。
语音既然是人的发音器官发出来的一种声波，它就和其他各种声音一样，也具有声音的物理属性。
它具有以下一些特性：1音质。
它是一种声音区别于其他声音的基本特征。
2音调。
就是声音的高低。
音调取决于声波的频率：频率快则音调高，频率慢则音调低。
3声音的强弱。
音调即音量，又称响度。
它是由声波振动幅度决定的。
4声音的长短。
基于深度学习的语音增强算法研究
基于深度学习的语音增强算法研究摘要：语音增强是一项重要的研究领域，旨在提高语音信号的质量和清晰度。
深度学习技术在语音增强领域中取得了显著的进展。
本文基于深度学习算法，对语音增强技术进行了研究和分析。
首先，介绍了语音增强的背景和意义；然后，详细介绍了深度学习算法在语音增强中的应用；最后，对目前存在的问题进行了总结，并提出了未来进一步研究的方向。
1. 引言随着通信技术和人工智能领域的快速发展，人们对于高质量、清晰度高、抗干扰能力强的语音信号需求日益增长。
然而，在实际应用中，由于各种环境因素（如噪声、回声等）以及设备本身限制等原因导致录制或传输得到的语音信号质量较差。
因此，如何提高语音信号质量成为一个重要而具有挑战性问题。
2. 传统方法回顾在过去的几十年里，许多传统的语音增强方法被提出和研究，如频域滤波、时域滤波、谱减法等。
这些方法在一定程度上提高了语音信号的质量，但仍然存在一些问题，如增强效果不理想、抑制语音信号等。
因此，研究人员开始探索新的方法来解决这些问题。
3. 深度学习在语音增强中的应用深度学习技术由于其出色的特征提取和模式识别能力，在语音增强中得到了广泛应用。
深度学习模型通常包括自编码器、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3.1 自编码器自编码器是一种无监督学习模型，在语音增强中被广泛应用。
通过训练自编码器网络来提取输入特征，并通过解码器重构输入信号。
自编码器能够学习到信号中的高级特征，并生成高质量的输出。
3.2 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种用于图像处理和模式识别任务的深度学习模型，在语音增强中也得到了应用。
通过卷积层和池化层的组合，CNN能够有效地提取语音信号中的特征，从而实现语音增强。
3.3 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型，被广泛应用于语音增强。
RNN通过将前一时刻的输出作为当前时刻的输入，能够捕捉到序列数据中的时序特征，并对输入信号进行增强。
语音识别技术中的语音增强算法研究与改进
语音识别技术中的语音增强算法研究与改进语音识别是一种将人类语音转化为可识别文本的技术，如今已经广泛应用于各行各业，包括智能助理、语音控制、自动语音转录等。
然而，由于语音信号在传输、录制或环境因素的影响下，通常会受到音频质量下降、噪声干扰和回声等问题的困扰。
因此，语音增强算法的研究和改进成为提高语音识别准确度和鲁棒性的关键。
语音增强算法旨在通过对语音信号进行滤波、噪声抑制和声音修复等处理，提高语音信号质量，减少噪声干扰，从而改善语音识别的效果。
目前，已经有许多语音增强算法得到了广泛的研究和应用，比如基于频谱的算法、基于模型的算法以及深度学习方法等。
首先，基于频谱的语音增强算法是最早也是最经典的一种方法。
该方法的基本思想是通过对语音信号的频谱进行分析，进而对噪声进行建模和估计，并将其从观测语音信号中减去。
常见的频域算法包括谱减法、谱减法改进算法、最小均方差法等。
其中，谱减法是最简单的一种算法，它根据噪声和纯净语音信号的功率谱之差来进行噪声减除。
然而，频谱失真和谐波失真等问题限制了这些方法的性能。
其次，基于模型的算法通过对语音和噪声进行建模，利用已知的发音模型和声学模型，对噪声进行估计和去除。
这种方法的优势在于对信号进行更准确的建模和处理。
常见的模型算法包括基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法、基于混合高斯模型（GMM）的方法以及基于生成对抗网络（GAN）的方法等。
这些方法通过建立模型并通过训练优化参数，实现对噪声进行抑制和去除。
然而，模型算法往往需要大量的计算和复杂的训练过程，限制了其实时性和可扩展性。
最后，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的语音增强算法逐渐成为研究的热点。
深度学习算法通过构建深度神经网络模型，利用大量的标注样本进行训练，实现对语音信号的去噪和增强。
常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
这些方法通过多层次的神经网络结构和优化算法，可以更好地对语音信号进行建模和处理，提高语音识别的效果。
语音信号处理中的语音增强算法研究
语音信号处理中的语音增强算法研究一、引言语音信号处理是人工智能、机器学习和通信领域的一个重要分支。
语音增强算法作为其中的核心技术之一，旨在提高语音信号的质量和清晰度，以便更好地满足人们的需求。
本文将针对语音增强算法进行深入探讨和研究。
二、语音增强算法的原理语音增强算法主要有两个重要原理：语音信号先验和信号模型。
首先，语音信号具有一定的统计特性，比如具有一定的时域和频域相关性等。
通过利用这些先验知识，可以更好地提取和增强语音信号。
其次，信号模型是指对语音信号进行数学建模，以便更好地理解和处理信号。
三、经典的语音增强算法1.自适应滤波器自适应滤波器是一种利用滤波器来抑制噪声的方法。
它通过对输入信号和噪声进行建模，并自适应地调整滤波器参数，使得输出信号尽可能接近清晰语音信号。
2.频谱减法法频谱减法法是一种利用谱减去噪声的方法。
通过对语音信号和噪声进行频谱分析，将噪声频谱估计减去语音信号频谱，得到增强后的语音信号。
3.声源定位声源定位是一种将声源和噪声分离的方法。
通过对多个麦克风的语音信号进行分析，可以估计声源的位置和方向，并将噪声信号抑制。
四、深度学习在语音增强算法中的应用近年来，深度学习在语音增强算法中的应用得到了广泛关注和应用。
深度学习模型可以自动从大量的语音数据中学习语音信号的特征，并通过增加网络层数、增加训练数据等方式提高语音增强的效果。
1.卷积神经网络卷积神经网络是一种用于处理图像和语音信号的深度学习模型。
通过卷积层、池化层和全连接层等组件，可以有效地提取语音信号的特征，并进行增强。
2.循环神经网络循环神经网络是一种能够处理时序数据的深度学习模型。
通过在网络中引入记忆单元和循环连接，可以对语音信号进行时序处理，提高增强效果。
五、语音增强算法的评价指标为了评价语音增强算法的性能，需要选择合适的评价指标。
常用的评价指标包括信噪比、语音失真度、语音理解度等。
六、未来发展趋势随着人工智能和深度学习技术的不断发展，语音增强算法也呈现出许多新的发展趋势。
语音增强算法的研究与实现
语音增强算法的研究与实现在日常生活中，语音信号一直是我们想要获得可用信息的最常用的载体。
然而，由于声音的质量受到环境影响的不同，有时很难获得清晰的语音信号。
为了解决这个问题，人们提出了语音增强技术。
语音增强是一种技术，可以提高声音信号的质量，使其变得更清晰、更有层次。
它是通过语音信号处理技术来实现的，可以让信号更加清晰，使用者更容易接收和理解。
为了提高语音信号的质量，语音增强技术应用了很多不同的算法，其中包括非线性增强、带通滤波、噪声抑制、自适应增益控制等。
比如，在非线性增强中，通过一系列的参数，可以有效地减少噪音，提高信噪比;在带通滤波中，通过滤波器进行语音信号的选择，可以有效地增强在频率范围内的信号;在噪声抑制中，采用混合噪声抑制算法，有效地减少低频和噪声，提高语音信号的质量;在自适应增益控制中，采用自适应动态增益算法，可以有效地提高语音信号的质量。
其次，为了更好地提高语音信号的质量，可以采用多尺度多分辨率增强算法。
它采用多尺度多分辨率的方法来增强语音信号，可以有效地减少噪声干扰，提高信噪比，提高声音信号的可靠性。
除了此种方法，还可以采用采样增强算法来提高声音信号的质量。
采样增强算法是通过改变采样率来提高声音信号的质量的。
最后，结合实际应用，可以进一步改进和完善语音增强算法，使其可以更好地满足不同领域的要求。
例如，在自动语音识别系统中，可以利用语音增强算法提高声音信号的质量，以便获得更好的识别效果；在智能家居中，可以利用语音增强算法来增强家中的声音信号，以便更好地识别和处理用户的声音指令。
从上面的分析可以看出，语音增强算法是一种非常有效的技术，可以提高声音信号的质量，以满足不同领域的要求。
未来，将会有更多的算法被开发出来，以更好地满足人们的需求，实现更高质量的语音信号。
综上所述，语音增强算法是一种可以提高声音信号质量的技术，它包括非线性增强、带通滤波、噪声抑制、自适应增益控制等，以及多尺度多分辨率增强算法和采样增强算法。
一种新的子波域语音增强方法
ＷＰ Ｄ．ຫໍສະໝຸດ Ｋ ｙｗ ｒｓ ｓｅｃ ｎ ａｃｍ ｎ； ＷＴ ｗ ｖｌ ａｋｔ ｅｏ ｐｓ ｉ （ Ｄ ． ｅ ｏｄ ： ｐ ｅｈｅｈ ｎｅ ｅｔＤ ａｅ ｔ ｃ ｅ ｄｃｍ ｏｉｏ ＷＰ ） ｅｐ ｔｎ
１ 引言
语音增强 的主要 目标就是改善语 音质 量 ， 消除混 杂在语 音 中的环境噪声 ，也就 是从 带噪 语音 信号 中滤 除噪 声提 高 语音信号 的信 噪比。在 无噪 声先 验 统 计特性 的情 况 下 ，传 统的 消噪法如 谱相减 法 Ｊ 、卡 尔曼 滤波 法 Ｊ Ｌ 唯 一 带噪 从
维普资讯
第２ ２卷
第 ３期
信 号 处 理
ＳＧＮ ＲＯ Ｓ Ｉ Ｉ ＡＬ Ｐ ＣＥ ＳＮＧ Ｊ ｎ２０ ｕ ．０ ６
２０ ０ ６年 ６月
一
种 新 的子 波 域 语 音增 强方 法
王振 力 张雄伟 郑翔 杨 剑
（ 解放 军理 工大 学通信工程 学院电子信息３ 程 系，江苏南京 ２ ００ ） ２ １０ ７
摘
要 ：提 出了 一 种新 的子波域语 音增强法 ，即首先对带噪语 音进行 ｌ 离散小 波变换 ，然后 对提取 出来 的低频 信号 层
和高频 信号分别作 ３层 Ｄ ＷＴ和 ３层小波包分解 ，最后对去噪后 的语 音完成重构 。为 了在 降噪过程 中减少清音信 息 的损失 ，
在Matlab中进行语音增强和噪声抑制的技术
在Matlab中进行语音增强和噪声抑制的技术引言：语音增强和噪声抑制技术在现代通信、语音处理和语音识别领域发挥着重要的作用。
随着社交媒体、智能手机以及智能家居等技术的发展，我们越来越需要能够从复杂的背景噪声中清晰地捕捉到语音信号。
在Matlab中，我们可以使用各种算法和工具来实现语音增强和噪声抑制。
在本文中，我们将介绍一些常用的技术和方法，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、语音增强技术1.1 频域滤波器频域滤波器是一种常用的语音增强技术，它通过对语音信号进行频谱分析并对频谱进行滤波，去除噪声成分。
在Matlab中，我们可以使用快速傅里叶变换（FFT）将时域的语音信号转换为频域的信号，然后进行频谱滤波操作。
1.2 波束形成波束形成是一种基于阵列信号处理的语音增强技术。
它通过在多个麦克风上采集语音信号，并对这些信号进行加权和合成，来提高语音信号的信噪比。
在Matlab中，我们可以使用波束形成算法来实现语音增强。
二、噪声抑制技术2.1 统计建模统计建模是一种常见的噪声抑制技术，它通过对噪声进行建模和估计，然后对语音信号进行去噪处理。
在Matlab中，我们可以使用高斯混合模型（GMM）等方法来建模和估计噪声分布，并对语音信号进行去噪。
2.2 时域滤波时域滤波是一种基于时域信号处理的噪声抑制技术。
它通过对语音信号进行滤波，去除噪声成分。
在Matlab中，我们可以使用数字滤波器设计和滤波器应用等函数，来实现时域滤波。
三、实例演示为了更好地理解和应用语音增强和噪声抑制技术，我们将通过一个实例来演示在Matlab中的具体操作。
假设我们有一段包含噪声的语音信号，我们希望能够对其进行噪声抑制，使得语音信号更加清晰。
首先，我们需要将语音信号加载进Matlab中。
可以使用wavread函数将WAV 格式的语音文件读入，或者使用audioread函数读入其他格式的语音文件。
然后，我们可以使用FFT函数将时域的语音信号转换为频域的信号。
计算机仿真在语音识别中的应用
网络技术62计算机仿真在语音识别中的应用◆申子健 陈爱月 徐波摘要：文章阐述了一种改进的基于自适应模型的语音识别方法。
概括归纳了实现这种方法的三大模块：语音数据采集模块，基于自适应模型的语音识别模块和体现应用的结果显示模块。
关键词：计算机仿真；语音识别；算法引言当下对于语音识别技术的研究处于初期阶段，但现在市面上出现的大量语音识别的产品例如DragonDictation,Siri 等表明语音识别技术还拥有巨大的发展与应用空间。
1 提出背景目前大多数的语音识别设备在算法上都是基于传统的GMM 方式，传统的GMM 方式的核心思想是利用多个高斯分布的概率密度函数组合来描述特征矢量在概率空间的分布状况。
传统的GMM 方法需要先计算所有说话人模型的识别概率p,然后取识别概率最大的说话人模型作为识别结果。
而人类在进行说话人识别时,是一边听取语音,一边做出判断,同时排除掉绝对不可能的说话人，在若干相似说话人之间选择,当有很大的把握性时,做出最终判定。
这不同于目前的机器识别方法,总是取固定时长的语音数据,且对所有的说话人均同等对待。
传统的GMM 模型在说话人集合很大时需要大量的数据收集和较长的处理时间，会影响到分辨说话人身份的准确性。
所以我们需要一种更加高效，高可靠性的方式来改进当前主流的语音识别算法，更好的服务于当前信息化社会。
2 自适应模型自适应[1]是指处理和分析过程中，根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果。
在特征提取阶段，根据不同的说话人，选取不同长度的语音提取特征，对于易于区分的说话人，只选取少量语音就可以正确识别,对于难于区分的说话人，提取大量语音进行识别,从而在整体上减少了提取特征的时间;在识别阶段,只选取少量语音进行总体说话人识别模型的识别概率计算,而选取较多的语音,对前期选取的识别概率较高的说话人模型计算识别概率，从而一方面保证不降低识别率，一方面大幅度减少识别时间。
基于MATLAB的语音增强系统的设计
斯白噪声，且 σ = 1 。小波变换就是要抑制 e(n) 以恢复 f (n) ，
从而达到去除噪声的目的。从统计学的观点看，这个模型是
一个随时间推移的回归模型，也可以看作是在正交基上对函 数 f (n) 无参估计。小波阈值去噪[2-4]通常通过以下三个步骤
实现：①小波分解；②设定各层细节的阈值，对得到的小波
【Abstract】Speech enhancement is an important component in signal processing. In such speech processing applications as mobile communications, speech recognition and hearing aids, speech has to be processed in the presence of background noise. In the past decades, various approaches to removing the noises and reducing the speech distortion have been proposed, such as spectral subtraction, wavelet-based method, hidden Markov modeling and signal subspace methods. Wavelet analysis could signal both at time domain and at frequency domain, so it could de-noise the signal effectively. This paper describes a method for designing the speech enhancement system, which integrates Least Mean Square (LMS) algorithm and wavelet transformation to de-noise the noisy speech. A system model is constructed with Simulink in MATLAB. Simulation on the model indicates that the method is effective, and lays a theoretical foundation for its hardware implementation.
基于自适应语音增强的算法研究与MATLAB仿真
本科毕业设计论文题目增强算法研究及Matlab实现专业名称电子信息科学与技术学生姓名朱盛领指导教师张瑞毕业时间2014-07毕业设计一、题目基于自适应语音信号增强算法研究与Matlab仿真二、指导思想和目的要求本论文主要阐述了基于自适应滤波器实现语音增强的基本原理，研究了最小二乘法（LMS算法），完成了基于LMS算法的自适应滤波器对语音增强的设计,在设计过程中，对信号的降噪处理进行了分析讨论。
利用Matlab仿真软件实现了LMS自适应滤波算法，并从仿真结果得知步长因子是自适应滤波器中很重要的参数，以及滤波器的阶数和采样数等，都对自适应滤波器降噪以及收敛性能有影响。
三、主要技术指标自适应步长μ的值: 从公式max01μλ<<可以看出，收敛性能对收敛参数μ的选取很敏感,不同的μ值使收敛的速度不同，“μ值太小, 迭代次数太多,收敛速度变慢;μ值太大收敛性能曲线又不稳定”。
所以选取合适的μ值对收敛性能至关重要。
四、进度和要求05周-06周：广泛查阅资料，确定论文的总体设计方案。
07周-10周：学习自适应语音信号增强的基本原理并进行研究，掌握LMS 算法,谱减法的知识，学习Matlab仿真软件，DSP相关知识。
11周-12周：对研究的内容进行详细分析，制定阶段性目标并进行设计。
13周-14周：撰写论文的全部正文部分，并修缮论文的结果与分析、结束语、参考文献、致谢及毕业设计小结等。
15周：整理文档资料，装订论文，准备论文答辩。
五、主要参考书及参考资料[1]Sambur M．Adaptive noise cancelling for speech signalS．IEEE Transactions onAcoustics，Speech and Signal Processing，1978，26(5)：419—43[2]B Widrow，S D Stearns千永德、龙宪惠译，自适应信号处理，成都四川大学出版社，1989.[3]T w Parsons，文成义、常国岑、王化周等译，语音处理，北京国防工业出版社，1990．[4]姚天任，数字语音处理，武汉华中科技大学出版社，1992．[5]邹国良，自适应滤波理论及应用[M]，河北大学出版社，1997.[6]胡广传，数字信号处理理论、算法与实现，北京清华大学出版社，1997．[7]葛良、陶智，基于自适应滤波的语音增强算法．江苏：苏州大学学报，2002．[8]何振亚，自适应信号处理[M]，北京科学出版社，2002.[9]何振亚.等，自适应信号处理，科学出版社，2002.4.[10]袁俊泉，MATLAB信号处理.清华大学出版社，2002.5.[11]赵力，语音信号处理，北京机械工业出版社，2003．[12]丁玉美、高西全.，数字信号处理，西安电子科技大学出版社，2003.[13]Simon Haykin，自适应滤波器原理，电子工业出版社，2003.7.[14]韩利竹，王华．MA TLAB电子仿真与应用．北京国防工业出版社，2003．[15]龚耀寰，自适应滤波器-时域自适应滤波和智能天线，电子工业出版社，2003.7. 学生___________ 指导教师___________ 系主任___________目录摘要 (II)ABSTRACT .................................................................................................................................... I II 前言 .. (V)第一章绪论 (1)1.1语音增强的应用背景 (1)1.2语音增强的研究历史 (2)1.3本课题的研究内容 (2)第二章语音增强的基础知识 (3)2．1语音和人耳的感知特性 (3)2.2噪声特性 (4)第三章语音增强算法研究及MATLAB实现 (9)3.1MATLAB仿真软件介绍 (9)3．2基于LMS的自适应算法及MATLAB仿真 (11)3．3经典语音增强减谱算法及MATLAB实现 (22)3.4改进形式的语音增强减谱算法及MATLAB仿真 (25)3.5基于噪声残差的语音增强减谱算法及MATLAB仿真 (28)3.6小结与进一步改进思想 (31)第四章基于DSP的语音增强算法系统的实现 (33)4.1DSP概述 (33)4.2CCS（C ODE C OMPOSER S TUDIO）DSP集成开发环境 (34)4.3语音增强算法在CCS环境下的实现 (35)4.4语音增强算法在硬件平台上的实现 (36)4.5系统的软件设计 (37)第五章结论和展望 (38)5.1总结 (38)5.2展望 (40)致谢 (43)参考文献 (44)摘要语音总会受到外界噪声不同程度的干扰和影响，噪声不但降低了语音质量和可懂度，而且还将导致语音处理系统性能的急剧恶化。
基于AR模型的语音增强方法
基于AR模型的语音增强方法
任育峰;蔡斌;尹晨晓
【期刊名称】《无线电工程》
【年(卷),期】2010(040)009
【摘要】对语音增强方法中经典的谱减法和最小均方误差估计(MMSE)方法进行了阐述和分析.利用自回归平均移动模型(ARMA)的理论对色噪声进行建模,得到基于AR模型的语音增强方法.对几种增强方法在3种色噪声条件下和(-5～5 dB)信噪比范围内进行了计算机仿真实验.仿真实验结果表明:基于AR模型方法增强后语音得到了"白化",谐波结构的色噪声得到了有效地抑制,原始语音保留较好.
【总页数】4页(P10-12,64)
【作者】任育峰;蔡斌;尹晨晓
【作者单位】中国电子科技集团公司第二十研究所,陕西,西安,710068;空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,710077;空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西
安,710077
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于AR-HMM在线能量调整的语音增强方法 [J], 何玉文;鲍长春;夏丙寅
2.基于高斯混合模型的压缩域语音增强方法 [J], 梁岩;鲍长春;夏丙寅;何玉文;周璇;李娜
3.基于TVAR模型和粒子滤波的语音增强方法 [J], 张海云;杜利民
4.基于AR模型的Kalman语音增强算法 [J], 王涛;鲁怀伟;刘宝成
5.一种基于组合深层模型的语音增强方法 [J], 李璐君;屈丹
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（ １ 一 ｌ ／ ） ”
式 （ ７ ）
由式（ ７ ） 可 以清楚地看出谱相减 的物理意义： 它相当于对带噪语
和语 音为加性信号 且彼此不相关。 此时带噪语音信号可表示为 ：
音 的每 一个频谱分量乘 以一个系数 当信 噪比高时， 含语音 的可
一
减去 噪声频谱估值 ， 而得到纯净语音 的频谱 。 宽带 噪声通常可 以假 可为 负， 此时修改式（ ５ ） 为 定为高斯噪声和 白噪声 。 它 的来源很多 ， 包括 空气流动 、 呼吸噪声和 ２
一
般 随机 噪声源 。 量化噪声通常作 为 白噪声来处理 ， 也可 以视为宽
带噪声 。 由于宽 带噪声与语音信号在 时域和频域上完全重叠 ， 因而 消除它最为 困难 。 由于人耳对语音频谱分量 的相位不敏感 ， 所 以谱 减法 主要针对短 时幅度 谱。
而 为零均值 的高斯 分布 ， 所 以有 ： 种改进也称为被减项权值处理 。
Ｅ ［ ｔ ￣ Ｉ 。 ］ Ｅ ［ １ ｓ 『 ］ ＋ ￡ 门
式 （ ３ ）
同时， 将式（ ５ ） 中的功率谱计算 及 改为ｌ Ｉ 和Ｉ ， Ｉ ／ ｍ 计算（ 这
人耳对语音相位不敏感（ 相聋） 这一特点。 因为噪声是局部平稳的 ， 故
式 中 ｅ为一个大于０ 的常数 ， 它由试验确定 。 定义第ｋ 个频谱分
Ｉ Ｉ． ． ． ．
量 的 增 益 函 数Ｇ ｝ ＝ ｌ ｌ ／ ｌ ｌ 以 及 后 验 信 噪 比 ＝ ｌ Ｉ ／ 《 ｋ ） ，
则 式（ ５ ） 可 以改写为 ：
２语音增强算法
２ ． １传 统 谱减 法
１引 言 语音增强 已发展 为语音信号数字处理 的一个重要分支。 语音增
ｌ ［ １ ｉ 一 日 Ｉ ｆ ｝ ９ ｆ ～ ｛ 。
¨
，
式 （ ５ ）
强中的谱减法是处理宽带噪声的最通 用技术 ， 即从带噪语音估值 中
实际计 算中， 也可能出现 Ｉ ｌ 一 ４ ＂ ， Ｔ － ２ 《 膏 ） 的 情况， 因 此功 率谱不
、 ｆ ７ ／ ＇ ０＂ 来自幢 式 （ ８ ） ｓ （ ” ） 的 傅里叶系数为： ＝ ｆ ］ ｅ ｘ ｐ ｌ ｊ ｏ ＇ ￣ Ｉ
ｄ（ ” ） 的傅里叶系数为 ： 由（ １ ） 式， 则有： 一 十
其 中， ｍ为ｘ 的均值 ， ｏ为标准偏差 。 噪声的帧功率谱 随机变化 范 围很宽 ， 在频域 中的最大 、 最小值之 比往往达到几个数量级 ， 而最
只 要 从 Ｉ 中 减 去 ｌ Ｉ 便 可 恢 复 ｌ 之 所以 能 这 样是 基 于 理。 经分析和试验得知 ， 当ｍ＞２ 时， 它具有与被减项加权处理相 同的
“ 音 乐噪声” 。 为有 效地 减少宽带和音乐噪声 ， 可对谱减法进行改进 。 噪声的
） 经Ｆ Ｆ Ｔ 后， 有 ＝ ＋ ， 由此可得
ｆ ＝ ｝ ｆ ＋ ｌ ｛ ＋
十
式（ ２ ）
能量往往分布于整个频谱范围 ， 而语音能量 则较集 中于某些频率或
式中 ＋ 表示 复共 轭。 因 为假定噪声是不相关的， 即 ｓ （ ” ） 与ｄ （ ， ， ） 频段 ， 尤其在元音 的共振峰 处。 因此可在元音段等幅度较高 的时帧 独立 ， 不 会出现信号和噪声 的乘积值 ， 则互 谱的统计均值 为０ 。 去除噪声时， 减去， ｌ ’ 五（ ｌ ， 则可更好地相对突出语音的功率谱。 这
用－ ’ ’ 《 ， ， ） 代表加窗后的带噪信号。
分析 帧的噪声 频谱 ， 而实际上噪声频谱服从高斯分布
ｙ （ ” ） ＝ｓ 《 ， ， ） ４ － ｄ （ ， ｆ ）０ ≤ Ｎ ≤ Ｎ— ｌ
设 。 《 ， ｜ ） 的 傅里 叶 系 数 为：
ｌ ｌ ｅ ｘ ｐ ｝
ｐ ㈤ 一 １ 一 ｅ
式（ １ ） 能性很大 ， 衰减小 。 反之 ， 则认为含有语音 的可能性小 ， 衰减则增大 。 ２ ． ２改 进 的谱 减 法 式中， ｓ （ Ｉ 为纯 净语音信号， ｄ 《 ” ） 为 平稳加性高斯噪声。 实际 式（ ５ ） 中 的 五 《 七 ） 是以 无声 期间 的统 计平均的噪 声方差代 替当 前 上， 为避免分帧时的截断效应， 应对Ｙ ｆ ） 加窗。 为了书写方便， 这里
计出 。 由 于人耳对相位不敏感， 所以 只要估计出 ｆ ， 然后 借用带
噪语音相 位 ， 进行反傅里 叶变换后就 可得 到增强的语音 。
～８ 倍。 因而 ， 在减去噪声谱后 ， 会有 些较大的 而语音增强的任务就是利用 已知 的噪声功率谱信 息， 从 中估 大值与均值之 比也达６ 功率谱分量 的剩余部分， 在频谱上呈现 出随机 出现 的尖峰 ， 在 听觉 上形成残 留噪声 。 这种 噪声具有～定 的节 奏性 起伏 感 ， 所 以称 之为
Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｏ ｖ ｅ ｒ ｖ ｉ ｅ ｗ 信 息 技 术 与应 用
基于计算机仿真的语音增强算法研究
张 冰
（ 酒泉职业技术学 院， 甘肃酒泉 ７ ３ ５ ０ ０ ０ ）
【 摘 要】 在 语 音通 信过程 中不可避 免地 会 受到 来 自 周 围环 境 、 传输媒 介 引入 的噪 声、 通信 设备 内部 电噪 声 、 乃 至其 它讲话 者的 干扰 。 这 些干 扰 最终 将使接 收者接语 音收 到的语 音是非 纯净的原 始语音信 号， 而是 受噪声 污染的带噪语 音信 号。 语音增 强是解 决噪 声 污染的一种有 效方 法， 是从 带 噪语 音 信号 中提 取尽 可能 纯净 的原始语 音， 本文研 究的是 一种基 于普 减法 的改进语 音增 强算 法 。 【 关键词】 语音增 强 谱 减法 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ