基于谱减法和经验模式分解的语音增强
基于谱减法的语音增强技术
算法实现流程
逆快速傅里叶变换（IFFT）
对增强后的频谱进行逆快速傅里叶变换，得到增强后的时域信号。
后处理
对增强后的信号进行后处理，如门限判决、非线性处理等，以提高增强效果。
算法优化与改进
01
02
03
自适应噪声估计
采用自适应滤波算法，根 据输入信号自动调整噪声 估计的参数，以提高噪声 估计的准确性和鲁棒性。
基于谱减法的语音增强技术是 一种常用的方法，通过去除噪 声成分来提高语音质量。
研究意义
基于谱减法的语音增强技术在实 际应用中具有重要意义，如语音 通话、语音助手、语音识别等。
通过对谱减法的研究，可以深入 了解语音信号的特性，为语音处
理技术的发展提供理论支持。
基于谱减法的语音增强技术还可 以为其他相关领域提供借鉴和参 考，如音频处理、音频分析等。
在实际应用中，谱减法常用于语音信 号处理领域，特别是在语音识别、语 音合成和语音存储等场景中。
谱减法还可以与其他语音增强技术结 合使用，如基于规则的增强方法、基 于神经网络的增强方法等，以进一步 提高语音增强的效果。
通过使用谱减法，可以有效降低噪声 干扰，提高语音信号的清晰度和可懂 度，从而提高语音处理系统的性能。
谱减法在语音增强中表现出较好的效果，能够有效降低噪声干扰，提高语 音质量。
通过对不同噪声环境下的实验，证明了谱减法在不同场景下的适用性和鲁 棒性。
与传统滤波器方法相比，谱减法具有计算复杂度低、处理速度快等优势， 适合实时语音处理应用。
研究不足与展望
当前研究主要集中在谱减法的基 本算法和改进上，对于复杂噪声 环境的适应性还有待提高。
鲁棒性分析
在不同噪声类型和强度下，谱减法均表现出较好的鲁 棒性。
基于谱减法的内话系统语音增强技术
（） ｎ
＝
（） ７
１
式中： 下标 Ｗ表示 加窗 信号 ； 示 复共轭 。根 据发 语 表
式 中： Ⅳ为帧 长 ； ｍ为 帧 的编号 ； 每一 帧 中的各 点 。 ｎ为
音前 的噪 声 与发语 音 期 间 的噪声 功率 谱 相 同 ， 因而 可
利 用发 音前 （ 后 ） 寂 静帧 ” 估算 噪声 。 由于 ｓ ｔ 或 的“ 来 （） 和 ｄ ｔ独立 ， （） 则互 谱 的统计 均值 为 ０ 所 以原 始语 音 的 ，
进行 改进 ｌ此 方 法基 本思 想 是 ： ３ ｌ ， ①采 用 被减 项权 值处
理的方法 ， 即去除噪声时减去 （ （ Ｊ） ｆ ） （ ＞１。 ）
②采 用 功率 谱 修正 处理 方 法 ， 式 （ ） 对 ４ 和式 （ ） ５ 中所 涉
及 的功率谱计算 及 “改为 １１和 “计算（ ．
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｎｏ ａ ａ ｓ ｓｅ ｃ ｏｉｇ ｔｃ ｎ ｌｇ ｓｄ ｂ ｉｅ Ｓ ｔｈｎ ｎ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ （ ＣＳ ｎ ａｒｇｏ ｎ ｗ ｄ ｙ ， ｐ ｅ ｈ ｖ ｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｕ ｅ ｙ Ｖｏｃ ｗｉ ｉｇ ａ ｄ Ｃ ｎｒｌＳ ｓｅ ｎ ｃ ＶＳ ）ｉ ｉ ｒｕ ｄ
在实 际对功 率谱 的计算 中 ， 一小 段 加 窗信 号来 用
对受 污染 的语 音采集 ， 计算 每一 帧语音 短 时能量
＾一１ Ｔ
＝
（） ｌ ∞ Ｉ＝Ｉ （ ） ＋Ｉ ∞ ｌ ｙ ∞ ｛ Ｄ（ ） ＋ ｓ
Ｓ（ Ｄ （ ＋５ （ Ｄ （ ｗｗ） ｆ ） ） ） （） ３ 短时 过零率 为
分 帧 内可 以 近 似 看 作 是 一 平 稳 随 机 过 程 与 不 相 关 的
基于改进增益函数谱减法的语音增强技术研究
ｐｏ ｏｅ ａｅ ｎｕｉｇｔｅａ ｎ ｍｅ ｔｔ ｅ ｄａｅ ｔｒｍｅ ｎ ａ ｎ ｔ ｎｓ ｏｈｎ ｔｏ ． Ｆ ｒｈ ｅｉｕ ｌ ｓ ａ ｎ ｉ ｒｐ ｓｄ ｓｄｏ ｓ ｍｅ ｄ ｎｓ ｏｔ ｊｃｎ ａ ｓ ｄｇ ｉ ｆ ｃｉ ｂ ｎ ｈ ｈａ ｆ ａ ｎ ｕ ｏ ｍｏ ｔｉｇｍｅ ｄ ｏ ｅ ｓ ａ ｍｕｉ ｌ ｏｓ ｈ ｔ ｒ ｄ ｃ ｅ
ＸＵ ｉｉ Ｒｕ－ｅ ｊ
（ｃ ｏｌ ｆ ｏ ｗａｅ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｂ ｉｎ ｎｖｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ２ ｈｎ ） Ｓｈ ｏ ｆ ｒ Ｅ ｇｎ ｅｉ ， ｅ ｉ Ｕ ｉｅｓｙｏ ｃｎ ｌｇ ， ｅ ｉｇ１０ ２ ，Ｃ ｉ ｏ Ｓｔ ｎ ｊｇ ｔ Ｔ ｊ ａ
Ｋｅ ｒｓ ｓｅｃ ｈ ｎｅ ｎ； ｓｅｔ ｌｕ ｔ ｃｉ ； ｇ ｉ ｎｔ ｎｓ ｏｈｎ ； ａ ｅ ｄ ｎｓｏｔｅａｊｃｎ ａ ｓ ｉ ｅｌ ｉｉｔ ｙ ｗｏｄ ： ｐ ｅｈｅ ａｃｍｅ ｔ ｐ ｃ ａ ｓｂｒ ｔ ｎ ａ ｆ ｃｉ ｎ ｒ ａ ｏ ｎ ｕ ｏ ｍｏ ｔｉｇ ｍ ｎ ｍｅｔ ｔ ｈ ａｅｔｒｍｅ； ｎ ｌｇｂｌ ｄ ｆ ｔ ｉ ｉ ｙ
ｔ ｅｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｎ ａ ｉ ｏ ａ ｐ ｃｒ ｌ ｕ ｔ ｃｉ ｎ ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｄ ｓ ｅ ｔａ ｕ ｔａ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｒ ｏ ａ ｅ ｎ ａｙ ｅ ． Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｈ ｘ ｅ ｉ ｍｅ ｔ ｄｔ ｄ ｔ ｎ ｌ ｅ ｔａ ｂ ｒ ｔｏ ｎ ａ ｒ ｉ ｓ ｓ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｃ ｌ ｂ ｃｉ ｔ ｏ ｓａ ｅｃ ｍｐ ｒ ｄ ａ ｄ ａ ｌ ｚ ｄ ｐ ｒ ｓ ｒ ｏ ｎ ｘ ｅｉ ｎ ｉ ｕ ｔａｅ ｅｉ ｒ ｖ ｄ ｍｅｈ ｄｅ ｆ ｃ ｉ ｅｙ ｒ ｄ ｃ ｅｍｕｓ ａ ｏ ｓ ｄ ｉ ｃ ｅ ｓ ｅｅ ｈ ｃ ｄ ｓ ｅ ｃ ｔ ｌ ｇ ｂ ｌ ｙ ｌ ｓ ｔ ｓｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｏ ｆｅ ｔ ｌ ｕ ｅｔ ｌ ｒ ｈ ｖ ｅ ｈ ｉ ｌ ｉｅ ａ ｒ ａ ｅｔ ｎ ａ ｅ ｐ ｅ ｈ ｉ ｅ ｌ ｉ ｉ ｔ． ｃ ｎ ｎ ｎ ｈ ｎ ｎ ｉ ｉ
基于谱减法的语音增强算法研究
职 大 学 报
２ ０ ｌ ３年 第 ６期
基 于谱减 法的语音增 强算法研究
王雪梅 ・ 李 玲ｚ 刘 朝ｓ
（ １ ． 阜新 高等 专科 学校 。 辽 宁省 阜新 １ ２ ３ ０ ０ ０ ； ２ ． 辽 宁 工程 技 术 大 学 ， 辽 宁省 阜新 １ ２ ３ ０ ０ ０ ； ３ ． 盘锦 长城 钻探 工程 有 限公 司 ， 辽 宁 省盘 锦 １ ２ ４ ０ ０ ０ ）
摘
要： 在 通信 质 量 日益提 升的现 代 通信 时代 。 对语音 信 号的 处理研 究仍 然是 一个基 本 而复
杂 的课 题 。 在 语 音增 强技 术 中产 生 了众 多处 理 方法 。 笔者 在谱 减 法 的理论 研 究基 础 上 ， 验证 了谱 减 法对 语音 信 号 的语音 增 强在技 术上有 明显 的效果 。 但 是在 谱 减 法 中的“ 音 乐噪 声” 处理 上还 是 不如 人 意 ， 仍 然会 出现 节奏 性 的噪 声 ， 这 也 是 日后 不断 需要研 究的 方 向 ， 以 实现 语 音增 强技 术 的
理 想化 。
关键 词 ： 谱 减 法； 语 音增 强算法 ； 噪声； 语音信 号
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １
０ 引言
文献 标识 码： Ｃ
文 章编 号 ： １ ６ ７ ｌ 一１ ４ ４ ０ （ ２ Ｏ １ ３ ） ０ ６ － － ． ０ ０ ８ ５ —Ｏ ３
增强算法 ，做好语音信号的前端预处理抗噪声能力 ； 二 是寻找稳健的语音特征作 为特征参数 ， 这些特征参数对 宽带语音信号具有很好的抗 噪声性能 ； 三是基于模 型参 数 自适应的噪声补偿算法 。 语音增强技术与噪声 的特性和语音信号 的处理理 论都有关系 。 语音增强 的方法种类也很多 。 在研究上 主
一种基于谱减法的语音增强算法研究
文章编号:1007-757X(2020)12-0056-02一种基于谱减法的语音增强算法研究刘雅琴，甘文丽(洛阳师范学院信息技术学院，河南洛阳471934)摘要：为了从带噪语音信号中提取出纯净的原始语音，分析了基本谱减法，给出了功率谱的谱减法的完整步骤，在此基C上引入噪声谱估计系数a,减少了功率谱估计的误差”在Matlab平台上对信噪比分别为5dB、0dB、一5dB、一10dB W种带噪语音信号进行了仿真验证，提高的信噪比依次约为6、8、10和11,结果表明输入信噪比越低，增强后的信噪比提高越多，该算法对于低信噪比的语音信号增强有一定的效果#关键词：单通道；语音增强；谱减法；信噪比；离散傅里叶变换中图分类号：TP391.4文献标志码：AAn Algor"thm of Speech Enhancement Based on Spectral Subtract"onLIU Yaqin,GAN Wenii(College of Information Technology,Luoyang Normal University,Luoyang471934,China)Abstract:In order to extract pure original speech from noisy speech signal,in this paper,the spectral subtraction algorithm is analyzed!andthecompletestepsofpowerspectralsubtractionalgorithmaregiven Onthisbasis!thenoisespectralestimation coe f icient a isintroducedtoreducetheerrorofpowerspectralestimation Fourkindsofnoisyspeechsignals withsignal-to-noise ratio of10dB,5dB,0dB,—5dB and一10dB are simulated and verified on Matlab platform.The increase of signal-to-noiseisabout6!8!10and11inturn Theresultsshowthatthelowertheinputsignal-to-noiseratiois!themoretheenhanced signal-to-noiseratiois This algorithm has certain e f ect on speech enhancement with low signal-to-noise ratioKey words:single channel；speech enhancement；spectral subtraction；signal-to-noise ratio；DFT0引言语音增强是从带噪语音信号或者受干扰信号中提取出纯净的原始语音。
基于改进型谱减法的语音增强技术
2023-11-11目录•引言•语音增强技术概述•基于改进型谱减法的语音增强算法•算法优化与改进•实验验证与比较•结论与展望引言研究背景与意义语音信号处理在生活中的应用越来越广泛，如语音识别、语音通信等。
然而，在实际的语音信号中，往往存在噪声干扰，这会严重影响语音识别和通信的质量。
因此，对语音信号进行增强处理显得尤为重要。
谱减法是一种经典的语音增强方法，它通过减去估计的噪声谱来提高语音信号的信噪比。
然而，传统的谱减法存在一些问题，如语音失真、过度去噪等。
因此，本文提出了一种基于改进型谱减法的语音增强技术，旨在提高语音增强的效果。
近年来，语音增强技术得到了广泛的研究和应用。
传统的谱减法主要基于静态噪声估计，而现代的谱减法则逐渐引入了动态噪声估计、非线性处理等技术，以更好地适应复杂的实际应用场景。
目前，基于深度学习的语音增强技术已经成为研究热点。
深度学习技术可以更好地利用语音数据中的特征，提高语音增强的性能。
然而，深度学习需要大量的数据和计算资源，因此在实际应用中存在一定的限制。
研究现状与发展本文的主要研究内容是提出一种基于改进型谱减法的语音增强技术，并对其性能进行评估。
首先，本文对传统的谱减法进行了介绍和分析，指出了其存在的问题和不足之处。
其次，针对这些问题，本文提出了一种基于动态噪声估计的改进型谱减法，通过引入非线性处理技术来提高语音增强的效果。
最后，本文通过实验验证了所提方法的有效性，并与传统的谱减法进行了对比分析。
研究内容与方法语音增强技术概述语音增强的常用技术包括：谱减法、Wiener滤波器、神经网络等。
这些技术在不同的应用场景和需求下有各自的优势和局限性。
语音增强定义为通过数字信号处理技术，对采集到的语音信号进行处理，以降低噪声和回声等干扰，提高语音信号的质量。
目标是使语音信号更加清晰、可懂，提高语音通信的效率和可靠性。
语音增强的定义与目标基于改进型谱减法的语音增强技术是一种常用的语音信号处理方法。
基于谱减法的语音增强技术研究
在游戏、电影等娱乐领域，基于谱减法的语音增强技术可以提升音效质量，增强沉浸感和用户体验。
远程会议
在远程会议中，基于谱减法的语音增强技术可以有效地提高语音质量，帮助与会者更好地听清发言人内容。
未来应用场景与发展趋势
07
参考文献
参考文献
该论文对基于谱减法的语音增强技术进行了深入研究，提出了具体的算法流程和实验结果，为后续研究提供了重要的参考。
1. 音频采集
使用实验设备采集多种语音样本，确保采样率为44.1kHz，比特率为16bit。
对采集的语音样本进行预处理，包括去除噪声、填充静音等。
使用谱减法算法对预处理后的语音样本进行增强处理。
对增强后的语音样本进行后期处理，包括均衡、降噪等。
对增强后的语音样本进行客观评估和主观评价，分析增强效果。
噪声信号的估计
从语音信号的模型中减去噪声信号的模型，得到纯净语音信号的模型。
语音信号的增强
基于最小均方误差的谱减法
利用神经网络对语音信号进行建模，得到纯净语音信号的模型。
神经网络
利用帧间的噪声信号进行噪声估计，得到噪声信号的模型。
噪声信号的估计
从语音信号的模型中减去噪声信号的模型，得到纯净语音信号的模型。
详细描述
现代神经网络方法如深度学习等，具有强大的自适应能力和噪声抑制能力，但需要大量的数据和计算资源进行训练。相比之下，基于谱减法的语音增强技术具有更快的处理速度和更简单的算法结构，能够在实时性和鲁棒性方面表现出更好的性能。
总结词
与现代神经网络方法的比较
06
基于谱减法的语音增强技术展望与未来发展趋势
总结词
传统滤波器方法通过设定各种滤波器参数，尝试提取出纯净的语音信号，但往往难以完全去除噪声。而谱减法利用语音和噪声的统计特性，通过估计噪声的功率谱来降低噪声的影响，从而得到更好的语音增强效果。
基于改进谱减法的语音增强
（ｃ ｏｌｆＥｅｔｃｌ ｎ ｆ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅ ｎ ， ｉｕ ｎｖｒｉ ， ｈ ａｄ １０ ９ Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ ｌ ｒ ａ ｄＩ ｏ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｘｈ ａＵ ｉ ｓｙ Ｃ ｅｇ ｕ６ ０ ３ ， ｈｎ ） ｃ ｉ ａ ｎ ｍａ ｏ ｅ ｅ ｔ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａｉ ｎ ｔｒ ｄ ｃｎ ｓｃ ｌｎ ｉｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｌ Ｓ ｆｕ ｖ ｉｅ ｐ ｅ ｈ ｉ ｈ ｐ ｃｒ ｌｓ ｂ ｒ ｃｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ． ｅ ｉｂ ｅ ｍｉ ｇ ａ ｅ ｕ ｉ ｇ ｍｕ ｉａ ｏ ｓ ｎ ｈ Ｏ Ｓ ｏ ｎ ｏｃ ｄ ｓ ｅ ｃ ｎ ｔｅ ｓ ｅ ｔ ｕ ｔａ ｔ ｔ ｏ ａ ｒ ｌ ｌ ａ ｏ ａ
ｉ ｉ ｒｖ ｄ ｂ ｎｒｄ ｃｎ ｗ ａａ ｔｒ ｎ ．Ａｃ ｏｄｎ ｏ ｃ ｌ ｃｉｇ ｒａ ｐ ｅ ｈ ｄ ｔ ｆｎ ｉｅ ｔｅ ｏ ｔｏ ｓ ｏ ｓ ｍｐ ｏ ｅ ｙ ｉｔ ｕ ｉｇ ｔｏ ｐ ｒｍｅｅｓ ｄ ａ ｄ Ｂ ｏ ｃ ｒｉｇ ｔ ｏｌ ｔ ｅ ｌｓ ｅ ｃ ａａ ｏ ｏｓ ，ｈ ｕｃ ｍｅ ｆ ｅ ｎ
ｂｕｌ ． ｎ ｉ ｉ ｒ ａ ｅ ＮＲ ｃｈ ｗａｓｉ ｒ ａ ｅ ｒ ｍ ２ ｉｔ ａ ｄ ｔ ｎｃ ｅ ｓ ｄ Ｓ ｗｈｉ ｎｃ ｅ ｓ ｄ ｆｏ １ ｄＢ ｏ４． Ｂ ｆｅ ｔ ｌ ｎｄ ｉ ｐ ｏ ｅ ｈｅ ｑ ｌｔ ｆｓ ｅ ｃ ２． ｔ ０ｄ ｅｆ ｃｉ ｙ ａ ｍ ｒ ｖ ｄ ｔ ｕａｉｙ ｏ ｐ ｅ ｈ． ｖｅ
ｖ ｉｅ ａ ｔ ｅ ｄ ｔｃｉｎ ａｇ ｒｈ ｗｈｃ ｔ ｉ ｓ ｔｅ ｈ ｒｃｅ ｓｉｓ ｏ ｈ ｒ ｔ ｏｃ ｃｉ ｅｅ ｔ ｌｏｉ ｍ ｉｈ ｕｉｚ ｈ ｃ ａａ ｔｒ ｔ ｆ ｓ ｏｔ ｉ ＡＭＤＦ （ ｅａ ｅ ｖ ｏ ｔ ｌｅ ｉ ｃ — ｍｅ Ａｖ ｒｇ Ｍａ ｎｔｄ Ｄｉｅｅ ｃ ｇ ｉ ｅ ｆ ｒｎ ｅ ｕ ｆ
基于谱减法的语音增强方法及其在ARM中的应用
ＯＭ ＡＰ５ １ Ｏｐ ｎ Ｍ ｕ ｔｍｅ ｉ ｐ ｉａ ｉ ｎ Ｐ ａ ｆ ｒ ， ９ ２（ ｅ ｌｉ ｄａ Ａｐ ｌ ｔ ｌｔｏ ｍ ｃ ｏ
ｉ ｔ ｎ ｏ ＡＲＭ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔｐ ａ ｆ ｒ ｔ ｒ ｖｄ ｅ ｔ ｒ ｒ ｌ ｂ ｌ ｙ ｆ ｒ ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｅ ｃ ｉ ｎ ｌｐ ｏ ｅ ｓｎ ｎ ｐ ｌ ａ ｉｎ． ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｌ ｔｏ ｍ ｏ ｐ ｏ ｉ ｅ ｂ ｔｅ ｅ ｉ ｉ ｔ ｏ ｍｂ ｄ ｅ ｐ ｅ ｈ ｓ ｇ ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ａ ｄ ａ ｐ ｉ ｔｏ ａ ｉ ｃ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ ｓ ｅ ｔ ａ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔ ｍｂ ｄ ｅ ｙ ｔ ｍ ，ＡＲＭ ｐ ｃ ｒ ｌ ｈ ｎ ｅ ｎ ，ｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｓ ｅ ｅ
稳 噪声 也 有很 好Байду номын сангаас的适应 性 。
图 １ 谱 减 法原 理 图
注： Ｙ表 噪语 音 ， 表 不 纯 净 语 音 ， ｎ表 不 噪 声 。
（） Ｆ Ｔ 变换后 ， Ｙ — ＋Ｎ＾ 由此 可得 ： ￡经 Ｆ 有 ，
随着 嵌 入 式终 端 越 来 越 广 泛 的应 用 ， 音 识 别 等 语
单声 道语 音 增强 方法 中应用 广泛 的是 基 于短 时谱 幅度 估计 ［ 的算 法 。 １ 由于人 耳 对相 位 失真不 敏 感 ， 音 语
短 时谱 幅 度估 计 算 法 不处 理 带 噪 语 音相 位 ， 带 噪语 从 音 的短 时幅度 谱 中得 到 噪声 估计 值 。谱 减法 ［ 是一 种 ２ ］
语音增强模型总结
语音增强模型总结语音增强模型总结语音增强是指在有噪声的语音信号中提取出用户所需信号的一种技术。
语音增强在语音识别、通信以及辅助听力方面具有广泛的应用。
而语音增强模型是语音增强技术中非常重要的一部分，本文对常见的语音增强模型进行总结和归纳。
一、基于频域的语音增强模型基于频域的语音增强模型主要是利用FFT、DFT等数学变换方法，将语音信号在频域分解为不同的分量，进而通过滤波的方式去除噪声。
代表模型有：基于谱减法的模型、基于语音分割技术的模型、基于噪声估计的模型等。
这些模型的优点是计算简单，易于实现。
但是，它们也存在一些缺点，如：抑制语音部分较强，难以处理信噪比变化范围很大的情况等。
二、基于时域的语音增强模型基于时域的语音增强模型主要是利用一些时域滤波器对语音信号进行处理。
主要代表模型有：Kalman滤波器、非线性滤波器、序列测量等。
这些模型的优点是对于低信噪比的情况有良好的效果，但是它们的计算量较大，实现难度较高。
三、基于深度学习的语音增强模型基于深度学习的语音增强模型能够自动学习特征，有效提取语音信号中有用的信息。
主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度自编码网络（DAE）等模型。
这些模型具有良好的性能，可以在不同的环境中提供较好的语音增强效果。
但是，它们需要大量的数据和计算资源，实际应用中的计算效率也存在一定的问题。
总的来说，基于深度学习的语音增强模型具有最佳的性能和应用效果。
但是，由于其需要大量的数据和计算资源，实现难度较大，还需要进一步研究和改进。
相比之下，基于时域的语音增强模型优点在于其对于低信噪比的情况有良好的效果，但缺点在于计算复杂度较高。
而基于频域的语音增强模型计算简单，容易实现，但也有其应用范围受到限制的问题。
综上所述，不同的语音增强模型具有各自的特点和优缺点，在实际应用中需要结合具体情况进行选择和使用。
未来，基于深度学习的语音增强模型将成为主流，但也需要进一步研究和改进。
基于谱减法的语音增强技术
语音合成
谱减法可用于提取纯净的语音 特征，用于语音合成和声音重 建。
语音编码
在低比特率语音编码中，谱减 法可以压缩语音信号的动态范
围，提高编码效率。
谱减法的优缺点
优点
算法简单，计算量较小，实时性较好；在信噪比较高的情况下，能够获得较好 的语音增强效果。
缺点
对于非平稳噪声的处理效果较差；在信噪比较低时，增强后的语音可能产生失 真和残留噪声；此外，谱减法对于语音信号的频谱结构和特性有一定的假设和 限制，可能不适用于所有类型的语音信号。
03
基于谱减法的语音增强方法
基于谱减法的噪声估计
噪声谱估计
在语音增强中，首先需要对噪声 进行估计。基于谱减法的语音增 强方法通过分析语音信号的频谱
，估计噪声的频谱特性。
语音活动检测
为了准确估计噪声，需要进行语音 活动检测，区分语音段和静音段， 以便在静音段中估计噪声。
噪声更新机制
在语音活动过程中，噪声特性可能 会发生变化。为了跟踪这种变化， 需要采用一种有效的噪声更新机制 。
02
语音增强技术介绍
语音增强技术的定义和目标
定义
语音增强技术是一种处理语音信 号的方。
目标
语音增强技术的主要目标是去除 噪声和干扰，提升语音的可懂度 和感知质量，以及改善语音信号 的可用性。
语音增强技术的发展历程
01
02
03
早期方法
早期的语音增强技术主要 基于时域或频域的简单处 理方法，如滤波和谱减法 。
将处理后的频谱通过逆变 换转回到时域，得到增强 后的语音信号。
将处理后的语音保存为文 件或直接输出。
实验设计与评估指标
实验设计 • 选择不同种类的噪声环境，例如白噪声、交通噪声等。
基于谱减法的语音增强技术
主观听觉效果评价
听觉感受
通过人类听觉感受对增强后的语音进行主观评价，包括清晰度、自然度、噪声残留等方面。
平均意见得分
邀请多名听评者对增强后的语音进行打分，统计平均意见得分（MOS），以客观反映算法在实际应用 场景中的性能表现。
06
基于谱减法的语音增强技 术应用场景
通信系统中降噪处理
通话降噪
在移动通信、VoIP等通话场景中，利用谱减 法有效抑制背景噪声，提高通话清晰度。
实现步骤
谱减法的实现步骤包括带噪语音的预处理、噪声谱估计、语 音存在概率估计、增益函数计算和频谱修改等。其中，噪声 谱估计是谱减法的关键步骤之一，它的准确性直接影响到增 强效果。
技术应用与发展趋势
技术应用
谱减法已经被广泛应用于语音通信、语 音识别、语音合成等领域。例如，在语 音识别系统中，谱减法可以用于提高识 别率；在电话会议系统中，谱减法可以 用于抑制背景噪声，提高通话质量。
个性化定制
针对不同用户、场景和设备，提供个性化的语音增强方案，满足不 同需求。
多模态融合
结合音频、视频等多种信息模态，实现多模态语音增强，提高复杂环 境下的语音通信质量。
THANKS
感谢观看
基于谱减法的语 音增强技术
汇报人： 日期:
目录
• 引言 • 谱减法基本原理 • 谱减法实现过程 • 实验结果与性能评估 • 基于谱减法的语音增强技术应用
场景 • 总结与展望
01
优点
算法简单
谱减法原理简单，实现容易，计算复杂度低。
实时性好
谱减法处理速度快，适用于实时语音通信系统。
对平稳噪声有效
对于平稳噪声，谱减法可以取得较好的增强效果 。
谱减法实现过程
基于谱减法的语音增强算法研究
基于谱减法的语音增强算法研究摘要语音信号在实际传输和处理过程中往往会受到噪声的干扰，严重影响语音识别和语音通信的质量。
如何有效地对语音信号进行增强已经成为一个热门的研究方向。
本文提出并研究了一种基于谱减法的语音增强算法，该算法通过分析语音信号和噪声信号的频谱特征，并结合一系列阈值和参数来实现语音信号的增强。
实验结果表明，该算法能够有效地抑制噪声并提高语音信号的质量，为语音增强提供了一种有效的方法。
关键词：语音信号、噪声、谱减法、阈值、参数、增强AbstractSpeech signals are often interfered by noise during transmission and processing, which seriously affects the quality of speech recognition and speech communication. Therefore, how to effectively enhance speech signals has become a hot research topic. In this paper, a speech enhancement algorithm based on spectral subtraction method is proposed and studied. The algorithm analyzes the frequency spectrum characteristics of speech signals and noise signals, and combines a series of thresholds and parameters to enhance speech signals. The experimental results show that the algorithm can effectively suppress noise and improve the quality of speech signals, providing an effective method for speech enhancement.Keywords: speech signal, noise, spectral subtraction method, threshold, parameter, enhancement正文一、引言随着现代通信技术的发展，语音通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
基于谱减法的语音增强及其DSP实现(设计)完整版
基于谱减法的语音增强及其DSP实现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。
语音增强技术可以用来抑制噪声,提高抗噪声能力和输入信号的信噪比，改善语音质量、可懂度和系统的性能，并作为预处理或前端处理模块存在于语音处理系统中。
本论文首先从语音特性、噪声特性、人耳的感知特性以及语音信号分析得方法入手，重点研究了基于谱减法的增强算法并在MATLAB环境下对其进行了仿真，验证了谱减法在语音增强方面的有效性和可行性。
DSP(数字信号处理器)作为专用的数字信号处理芯片，具有在单机器周期内完成乘加运算、单机器周期内多次访问存储器以及丰富的片上外设等特点。
采用DSP进行语音信号处理代表未来语音信号处理的发展方向，在这种情况下，本文在研究谱减法的基础上，对算法进行了分析和实现，实现了基于DSP的语音信号采集与处理系统。
关键词：语音信号处理,语音增强,谱减法,DSPSPEECH ENHANCEMENT ALGORITHMS ANDIMPLEMENTATION ON DSPABSTRACTSpeech is inevitably interfered by noise. The noise not only degrades the quality and the intelligibility of speech, but also worsens the capability of the system. As speech enhancement technology can be used to reduce the noise, Improve anti-noise ability and the signal-to-noise ratio of the input signal , the input Signal-to-Noise Ratio of the speech processing system and improving the quality and intelligibility of speech, speech enhancement technology is usually used as the pre-processing module in the speech processing system.This paper first from speech characteristics, noise characteristics, the perception of the human ear characteristics and method of speech signal analysis, Focus on the based on the spectral subtraction enhancement algorithm and in the MATLAB environment of the simulation,Verify the spectral subtraction speech enhancement in the effectiveness and feasibility.DSP as special digital signal processor, has some unique features, such as Single-cycle multiply and accumulate (MAC)，multiple accessing memories in single cycle,a wide variety of on-chip peripherals. These features lead DSP applied widely in digital speech processing field. This paper studies the traditional Spectral Subtraction and improves it to reduce “music noise”. Then based on these theories, a practical speech enhancement processing system on DSP is designed and implemented.KEY WORDS:Speech processing,Speech enhancement,Spectral Subtraction,DSP基于谱减法的语音增强及其DSP实现 (I)摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)1.1课题研究意义 (1)1.2国内外研究现状及发展背景 (2)1.3主要研究内容 (3)第二章语音增强的基础知识 (4)2.1语音的产生 (4)2.2 人的听觉特性 (4)2.3 语音信号产生的数字模型 (5)2.3.1激励源模型 (5)2.3.2声道模型 (5)2.3.3辐射模型 (5)2.4语音信号的短时分析技术 (6)2.4.1预滤波、采样、A/D变换 (6)2.4.2加窗处理 (6)2.4.3短时频谱 (7)2.4.4短时能量和短时平均幅度 (7)2.4.5短时过零率 (8)2.5语音特性 (8)2.6语音增强的基本理论 (9)2.6.1噪声特性 (9)2.7语音增强效果的评价方法 (10)第三章谱减法的原理、算法及分析 (11)3.1谱减法的原理 (11)3.2 谱减法的实现与仿真 (14)3.3小结 (16)第四章DSP介绍及基于DSP实时语音处理系统的设计 (17)4.1 DSP概述 (17)4.1.1 DSP芯片的基本结构 (17)4.1.2 DSP的运算速度 (19)4.1.3 DSP应用系统 (20)4.2基于DSP实时语音处理系统 (21)4.2.1基于DSP实时语音处理系统的构成 (21)4.2.2基于DSP实时语音处理系统的设计过程 (21)4.2.3基于DSP实时语音处理系统的开发工具 (23)第五章基于谱减法的语音增强在DSP环境下的实现 (25)5.1基于谱减法的语音增强在DSP环境下实时实现系统的硬件组成 (25)5.1.1实时谱减法语音增强系统的硬件介绍 (25)5.2 CCS (Code Composer Studio) DSP集成开发环境 (27)5.3基于谱减法的语音增强在DSP环境下的实时实现 (27)5.3.1系统的工作原理 (27)5.3.2实时系统的软件设计 (29)5.3.3系统软件的调试 (32)5.3.4实时系统在设计过程中的关键技术及解决方案 (32)5.3.5实时系统主要技术指标及测试 (35)第六章结论与展望 (37)6.1本论文主要完成的工作 (37)6.2有待进一步研究的问题 (37)致谢 (38)参考文献 (39)附录外文文献 (40)第一章绪论1.1课题研究意义当今世界正处在信息时代。
基于谱减法的语音增强技术研究
摘要: 本文主要研究目的是增强语音质量，减少语音失真和提高其可懂度。
首先介绍了语音增强的发展状况及研究意义，详细对比分析了各种语音增强算法的优缺点，着重研究了语音增强的相关基本理论。
在以上研究分析的基础上，本文采用了谱减法进行语音增强，给出谱减法的基本原理和实现过程。
此外，本文采用语音激活检测(V AD)方法进行噪声估计。
整个算法用MATLAB进行模拟仿真，仿真结果表明，所提出的算法在去除背景噪声的同时，保证了较小的语音失真，主观测听效果也比较理想。
关键词:语音增强；谱减法；噪声估计；语音激活检测Study of Speech Enhancement Technology Based on Spectral Subtraction Abstract: The purpose of this paper is to improve speech quality, to reduce speech distortion, and improve speech intelligibility. We first introduce the development and significance of speech enhancement, and give a detailed comparison of various speech enhancement algorithms. Especially, we study the basic theories of speech enhancement. Then, on the analysis above, we use spectral subtraction to improve speech quality, and also introduce basic principle of spectral subtraction. Furthermore, we adopt the noise estimator based on V oice Activity Detection (V AD) to estimate noise. In the experiment of this paper, the speech enhancement algorithm is implemented on computer with MATLAB. The simulation result indicates that the algorithm can eliminate noise very well, ensure the smaller voice distortion and also more pleasant to a human listener.Key words: speech enhancement; spectral subtraction; noise estimation; V AD目录第1章前言 (1)1.1 课题研究背景 (1)1.2 语音增强的历史和发展现状 (2)1.3 本文主要研究内容 (4)第2章语音增强的理论基础 (6)2.1 人耳感知特性 (6)2.2 语音特性分析 (6)2.3 噪声分类及其特性 (7)2.4 语音信号的短时处理 (8)2.4.1 语音信号预处理 (8)2.4.2 语音信号加窗分帧 (9)2.4.3 语音信号的短时傅立叶变换 (9)2.5 语音增强性能 (10)2.5.1 语音质量的主观评价 (10)2.5.2 语音质量的客观评价 (11)第3章基于谱减法的语音增强技术 (13)3.1 谱减法的基本原理 (13)3.2 谱减法建立的假设 (15)3.3 “音乐噪声”的产生 (16)3.4 语音端点检测技术 (16)3.5 基于谱减法的语音增强算法流程 (18)3.6 实验结果与分析 (19)结论 (23)致谢 (24)参考文献 (25)附录 (26)第1章前言1.1 课题研究背景人们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他讲话者的干扰。
基于谱减法的语音增强(参考)
第四章 毕设环境 .....................................................................................................................................8
4.1 LabVIEW...........................................................................................8 4.3 LabVIEW 应用范围 ........................................................................................................................9
第二章 语音和噪声的特性 ...................................................................................................................3
2.1 语音特性.........................................................................................................................................3 2.2 耳感知特性.....................................................................................................................................3 2.3 噪声特性.........................................................................................................................................3 2.4 音乐噪声的抑制方法 .....................................................................................................................3
基于谱减和LMS的自适应语音增强
x(n)
谱减法期 望估计器
+ －
e(n)
（3）
时变滤波器 w ˉ0 =0 w ˉ n+1 = w ˉ n + Δw ˉn 滤波器权系 数修正器 μx(n)sgn{e(n)}
d̂ ′(n)
均方误差 估计器 比较器
y(n)
其中 Dw n 是 w n 的修正量， 它由误差信号和语音噪声观测通过 适当的算法获得， 误差信号是原始语音与自适应滤波器的输 出信号之差。上式称为自适应滤波器的修正方程， 设计自适 应滤波器就是设计这一修正方程的具体形式。自适应滤波原 理如图 1 所示。
基于谱减和 LMS 的自适应语音增强
2 姜占才 1， ， 孙 燕 3， 王得芳 1 1， 2 JIANG Zhancai , SUN Ya理系， 西宁 810008 2.青海师范大学 藏文信息处理中心， 西宁 810008 3.青海民族大学 计算机科学与技术学院， 西宁 810007 1.Department of Physics, Qinghai Normal University, Xining 810008, China 2.Tibetan Information Processing Center, Qinghai Normal University, Xining 810008, China 3.School of Computer Science and Technology, Qinghai Nationalities University, Xining 810007, China JIANG Zhancai, SUN Yan, WANG Defang. Adaptive speech enhancement based on spectral subtraction and LMS. Computer Engineering and Applications， 2012， 48 （7） ： 142-145. Abstract：FIR adaptive filtering algorithm can improve the adaptive speed based on spectral subtraction and LMS of the short-term non-stationary or wide range signals for speech enhancement in condition broadband noise. This algorithm detects an expected speech signal of derived from short-term noise with spectral subtraction, this expected signal is used as reference signal of the output filter. The method improves performance of filter and chooses differences as the error signal between the referenced signal and the output filter. The filters of reconstruction are revised directly by filter corrective value based on LMS of weigh. This algorithm adopts the way of normalization LMS and symbolization LMS and blocking LMS in the steepest descent adjusting the weights, and simplifies step selection of converge weight, and reduces the computation of corrective weight. The simulation experiment shows that the algorithm can effectively enhance speech of all kinds of SNR, and it is superior to spectral subtraction. The result shows that the enhancement method is satisfaction in the 3 dB. Key words： adaptive filtering; speech enhancement; LMS algorithm; weights; steepest descent method 摘 要： 针对宽带噪声背景下的语音增强问题， 将短时语音视为非平稳或宽平稳信号， 基于谱减法和自适应滤波的最小均方 （LMS） 算法， 提出了一种 FIR 型自适应滤波算法 （SSLMS） ： 用减谱法由短时噪声观测语音估计期望信号， 作为滤波器输出信号的 参考信号； 用滤波器的输出与参考信号的差值为误差信号， 用 LMS 算法求得滤波器权系数修正量， 并修正滤波器。权系数最速 下降调整中， 采用了归一化 LMS、 符号 LMS、 块 LMS 技术， 以简化保证权系数收敛的步长选择、 减少权系数修正的运算量， 从而提 高自适应速度。对不同的语音在各种信噪比下仿真实验， 并与改进的谱减法比较， 结果表明， 该法增强效果优于谱减法； 在信噪 比为 3 dB 时该法的增强效果仍然令人满意。 关键词： 自适应滤波； 语音增强； LMS 算法； 权系数； 最速下降法 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.07.037 文章编号： 1002-8331 （2012） 07-0142-04 文献标识码： A 中图分类号： TN912
一种基于谱减法的语音增强算法研究
一种基于谱减法的语音增强算法研究引言在日常生活中，我们经常会遇到语音信号受到噪声干扰的情形。
语音增强技术可以消除这些噪声，提高语音信号的质量和可听性。
语音增强技术的研究和发展，对于语音通信、语音识别、语音合成等领域都具有重要意义。
目前，基于谱减法的语音增强算法成为研究的热点之一。
本文主要探讨谱减法的基本原理、实现过程及其在语音增强中的应用。
一、谱减法的原理谱减法是一种在频域上处理语音信号的方法，它主要基于以下两个假设：1.噪声信号的能量分布比语音信号的能量分布更广泛，即噪声信号在不同频率上具有不同的能量；2.声音信号的一些部分不依赖于噪声信号，可以在不改变语音信号质量的前提下被减少。
因此，谱减法的基本原理是将语音信号和噪声信号分解为频谱，然后通过频谱相减，再对结果进行逆变换，得到增强后的语音信号。
谱减法的基本步骤如下：1.采集语音信号和噪声信号，并将它们通过FFT 变换转换为频域。
2.对语音信号和噪声信号的频谱进行平滑滤波，获得平滑后的信号谱。
3.求出平滑后语音信号与噪声信号的频谱差值。
4.根据信噪比的大小，确定噪声频谱可以减去的大小，从而减少噪声的影响。
5.对减少了噪声频谱的信号进行IFFT 逆变换，得到增强后的语音信号。
二、谱减法的实现过程1.采集语音信号和噪声信号在采集语音信号和噪声信号时，应尽可能选择质量好的麦克风和录音设备，保证信号的清晰度，避免信号本身存在的噪声干扰。
2.对语音信号和噪声信号的频谱进行平滑滤波平滑滤波的目的是去除语音信号和噪声信号中的高频成分，使其更加平滑。
常用的平滑滤波方法包括：高斯平滑、中位数滤波和均值平滑等。
其中，高斯平滑在实际应用中最为常见。
高斯平滑的过程是：对于每一个频率上的振幅，计算它和周围几个点的平均值，通过利用高斯函数将这些平均值加权，最终得到平滑后的振幅谱。
3.求出平滑后语音信号与噪声信号的频谱差值经过平滑处理后，获得了平滑后的语音信号频谱和噪声信号频谱。
改进的谱减法在语音增强中的应用
改进的谱减法在语音增强中的应用一、boll的改进谱减法基本理论1979年，s.f.boll提出一种改进的谱减法。
主要的改进点如下。
（1）在谱减法中使用信号的频谱幅值或功率谱改进的谱减公式为噪声段的平均谱值为当y=1时，算法相当于用谱幅值做谱减法；当y=2时，算法相当于用功率谱做谱减法。
式中，a为过减因子；β为增益补偿因子。
（2）计算平均谱值在相邻帧之间计算平均值：利用yi（k）取代xi（k），可以得到较小的谱估算方差。
（3）减少噪声残留在减噪过程中保留噪声的最大值，从而在谱减法中尽可能地减少噪声残留，从而削弱“音乐噪声”。
此处，max|nr（k)|代表最大噪声残余。
二、基本谱减法的实验boll的改进谱减法函数spectralsubim名称：spectralsubim功能：基于boll的改进谱减法语音降噪。
调用格式：output = spectralsubim(signal,wind, inc, nis, gamma, beta)说明：输入参数signal是输入的含噪语音信号；wind为窗函数或窗长；inc是帧移；nis是前导无话段帧数；gamma和beta是算法参数。
output是降噪后的信号。
函数代码如下：functionoutput=spectralsubim(signal,wind,inc,nis,gamma,beta)nwin=length(wind);if (nwin == 1) % 判断窗长是否为1，若为1，即表示没有设窗函数w = wind; % 是，帧长=windwnd=hamming(w);elsew = nwin; % 否，帧长=窗长wnd=wind;endnfft=w;y=enframe(signal,w,inc)';y=fft(y,nfft);yphase=angle(y(1:fix(end/2)+1,:)); %含噪语音的相位y=abs(y(1:fix(end/2)+1,:)).^gamma; %功率谱numberofframes=size(y,2);n=mean(y(:,1:nis)')'; %初始的能量谱均值d(k)nrm=zeros(size(n)); %噪声残余量最大值noisecounter=0;noiselength=9; %噪声平滑因子ys=y; %平均谱值for i=2:(numberofframes-1)ys(:,i)=(y(:,i-1)+y(:,i)+y(:,i+1))/3;endfor i=1:numberofframes[noiseflag, speechflag, noisecounter,dist]=vad_logspec(y(:,i).^(1/gamma),n.^(1/gamma),noise counter); %基于频谱距离的vad检测if speechflag==0n=(noiselength*n+y(:,i))/(noiselength+1); %更新并平滑噪声nrm=max(nrm,ys(:,i)-n); %更新最大的噪声残余x(:,i)=beta*y(:,i);elsed=ys(:,i)-n; %谱减if i>1 &&i<numberofframes %减少噪声残留项for j=1:length(d)if d(j)<nrm(j)d(j)=min([d(j) ys(j,i-1)-n(j)ys(j,i+1)-n(j)]);endendendx(:,i)=max(d,0);endendoutput=overlapadd2(x.^(1/gamma),yphase,w,inc);信噪比计算函数snr_calc名称：snr_calc功能：计算信噪比。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
点 ， 文 采用 经验 模式 分解 （ 本 ＥＭ Ｄ ：Ｅｍｐ ｒｃ ｌＭ ｏ ｅＤｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ） 软 阈 值 方 法 来 进 一 步 清 除 残 留 ｉｉａ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ 加 ｉ 噪 声 。 ＥＭ Ｄ 是 由 Ｈｕ ｎ ａ ｇ等 人 开 发 用 来 研 究 非 平 稳 、 线 性 信 号 的 分 析 方 法 ［ ， 有 的 非 平 稳 信 号 分 析 非 ２ 现 ］ 方 法 很 多 ［ ： 时 Ｆｏ ｒｅ ３ 短 ］ ｕ ｉｒ变 换 、 波 变 换 等 从 不 同 程 度 上 对 信 号 的 时 变 性 给 予 了 恰 当 的 描 述 ， 分 析 小 但 的 质 量 很 大 程 度 上 取 决 于 基 函 数 的 选 取 。 ＥＭ Ｄ 的 不 同 之 处 在 于 它 没 有 固 定 的 基 函 数 ， 有 的 基 函 数 都 所
音 信 号 中 的大 部 分 背 景 噪 声 ， 对 已处 理 过 的信 号 进 行 经 验 模 式 分 解 ， 前 几 个 Ｉ 再 对 ＭＦ 进 行 阈值 处 理 可 以 进 一 步 增 强 语 音 。实 验表 明 ： 算 法 去 噪效 果 优 于 传 统 方 法 。 本
关键词 ：语音增强 ； 经验模式分解 （ ＭＤ ｝ Ｅ ） 谱减法
Ｐ ） 一 Ｐ ∞）４ Ｐ （ （ （ － ）
（） ２
（ ３）
选 取 语 音 当 中 的 “ 静 段 ” 即 这 一 段 里 面 只 有 噪 声 而 没 有 语 音 ）用 来 估 计 噪 声 谱 Ｐ ） 从 而 有 寂 （ （ ，
Ｐ ∞） ＝ Ｐ （ Ｐ ∞）～ Ｐ （ｃ （ ＝ ∞） （ ｃ） ， （ ） ４
明 『 ： 声 大 多 分 布 在 前 几 个 Ｉ Ｆ 里 面 ， 要 处 理 的 Ｉ Ｆ 做 相 应 的 阈 值 处 理 以 后 ， 构 信 号 即 可 实 现 ４ 噪 ］ Ｍ 对 Ｍ 重
对 语音 减 法 ［是 处 理 常 见 噪 声 较 为 传 统 和 有 效 的 方 法 ， 基 本 思 想 是 在 假 定 加 性 噪 声 和 短 时 平 稳 的 语 ５ 其 音 信 号 相 互 独 立 的 条 件 下 ， 带 噪 语 音 的 功 率 谱 中加 区 噪 声 功 率 谱 ， 而 得 到 较 为 纯 净 的 语 音 频 谱 。 从 从 如 果 ｓ￡ （ ）为 纯 净 语 音 信 号 ， ￡ （ ）为 噪 声 信 号 ， （）为 带 噪 语 音 信 号 ， 有 ： ￡ 则
中 固分 类 号 ：０４ ３ ３ 文 赫 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ —４ ６ （ ０ ０ ０ －０ １ －０ ０７ ２Ｏ２１） 】 ０９ ３
０ 引 言
在语 音 的 录制 、 输过 程 中 ， 可避 免 的会 引入 各种 各 样 的 噪声 ， 抑 制 噪 声 ， 高语 音 的质量 ， 传 不 为 提 需
２１ ０ ０年 ２月 第 １ ６卷 第 １ 期
安庆 师 范学 院学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊｕｎ ｌｆ ｎ ｉ ｅ ｃｅｓＣ ｌｇ （ ａｕａ Ｓ ｉｎｅＥ ｉ ｎ ｏ ｒａ ｏ ｑｎ Ｔ ａ ｈｒ ｏｌ ｅ Ｎ ｔｒＩ ｃｅｃ ｄｔ ） Ａ ｇ ｅ ｉ ｏ
Ｆ ｂ ２ １ ｅ ０ ０ ＶＯ ． ６ ＮＯ． Ｉ１ １
要 对 含 噪 语 音 进 行 增 强 。 如 何 在 各 种 噪 声 背 景 中 尽 可 能 的 提 取 出 纯 净 的 语 音 信 号 是 语 音 增 强 最 根 本 的
目的 。 目前 已 有 的 语 音 增 强 技 术 很 多 ， 文 不 一 一 介 绍 。 １ ７ 本 ９ ９年 Ｂｏｌ 出 的 谱 减 法 （ ｐ ｃｒ ｌｓ ｂ ｌ提 ｓ ｅ ｔａ ｕ — ｔａ ｔｏ ｅｈ ｄ ， 于 其 方 法 简 单 ， 法 稳 健 ， 不 需 要 关 于 噪 声 的 先 验 知 识 等 优 点 ， 成 为 语 音 增 强 ｒ ｃｉｎ ｍ ｔ ｏ ） 由 算 且 已 的一 种 主要方 法 。但谱 减法 不可 能 把原来 的噪声 全 部去 掉 ， 会 引 入新 的噪 声 。针 对 谱减 法 的这 个缺 还
是 在 分 解 的 过 程 中 动 态 产 生 的 ， 就 有 了 傅 立 叶 变 换 和 小 波 变 换 不 可 比 拟 的 优 势 。 信 号 经 过 ＥＭ Ｄ 后 ， 这 都 能 得 到 若 干 个 零 均 值 的 固 有 模 态 函 数 （Ｍ Ｆ：ｎ ｒｎ ｉ ｏ ｅＦｕ ｃｉｎ 和 一 个 残 留 项 。 相 关 的 研 究 表 Ｉ Ｉ ｔｉ ｓｃＭ ｄ ｎ ｔｏ ）
基于 谱减法和经验模式分解的语音增强
陈 蕴 谷
（ 州 大 学 计算 机 科 学 与 信 息 学 院 ， 州 贵 阳 ５ ０ ２ ） 贵 贵 ５ ０ ５
摘
要 ：本 文 提 出 了一 种 基 于谱 减 法 和经 验 模 式 分 解 的语 音增 强算 法 。 在低 信 噪 比 的情 况 下 用 谱 减 法 可 以 去 除 语
ｙ（ ） 一 Ｓ ￡ －ｎ（ ） ￡ （ ）ｑ ￡ （ ） １
用 Ｙ （ ）、 ∞） Ｎ （ ）分 别 表 示 Ｙ（ ） ｓ ￡ 、 ∞ Ｓ（ 、 ∞ 、 （ ） （ ）的 傅 立 叶 变 换 ， 可 得 到 下 式 ： 则
（ 。一 ｌ ｃ ｆ － Ｎ （ Ｉ （’ ｆ ｙ ￡ ） ｃ ４ ｆ Ｓ（ ， ） ） ｆ 因 此 ， 果 用 Ｐ ∞ 、 ） Ｐ ）分 别 表 示 ３（） ｓ ￡ 、 ￡ 的 功 率 谱 ， 有 ： 如 （）Ｐ（ 、 （ ，￡ 、 （ ） （） 则
为 防 止 出 现 负 功 率 谱 的情 况 ， 般 采 用 下 面 的 公 式 ： 一