强背景噪声环境下语音增强算法的研究及应用毕业论文
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究随着智能语音技术的快速发展，语音识别技术已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。
然而在实际应用场景中，噪声环境对语音识别算法的影响是一个关键的挑战。
噪声环境下的语音识别算法研究成为了当前研究的热点之一。
噪声环境下的语音识别算法研究具有重要的意义。
在实际生活中，人们经常需要在各种不同的噪声环境下进行语音交流，比如在嘈杂的街道上进行电话交流，或者在工厂车间中进行语音指挥等。
在这些情况下，对于语音识别算法的要求就变得更为苛刻，因此提高在噪声环境下的语音识别能力对于提高语音交流的效率和准确率具有重要意义。
噪声环境下的语音识别算法研究对于提升人工智能技术的实际应用价值也具有重要意义。
在实际应用中，噪声环境是不可避免的，因此如何克服噪声对语音识别算法的影响，提高语音识别的准确率和鲁棒性成为了当前研究的重要课题。
目前，噪声环境下的语音识别算法研究主要集中在以下几个方面：一是噪声抑制算法的研究；二是特征提取算法的研究；三是模型训练和优化算法的研究。
噪声抑制算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的重点之一。
经典的噪声抑制算法主要包括基于频谱减法的算法、基于时域滤波的算法、基于频域滤波的算法等。
这些算法主要通过对语音信号的频谱和时域特性进行分析和处理，以提高语音信号在噪声环境中的可辨识性。
近年来，深度学习算法在噪声抑制领域也取得了很大的突破，比如基于卷积神经网络的噪声抑制算法、基于循环神经网络的噪声抑制算法等都取得了很好的效果。
特征提取算法的砠究是噪声环境下语音识别算法研究的另一个重要方向。
在噪声环境中，语音信号受到了严重的干扰，其频谱特性发生了较大的变化，因此如何提取出对噪声不敏感的语音特征成为了一个关键问题。
在特征提取算法的研究中，倒谱系数的使用、声学模型的优化和深度学习算法的应用成为了研究的热点。
模型训练和优化算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的第三个重要方面。
在噪声环境下，传统的语音识别模型往往会受到较大的影响，因此如何通过模型训练和优化算法来提高模型的鲁棒性成为了一个非常重要的课题。
强背景噪声环境下语音增强算法的研究及应用毕业论文
密级：内部★ 2 年强背景噪声环境下语音增强算法的研究及应用Research and Application of SpeechEnhancementin Strong Noise Environment(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位：学科：研究生：指导教师:关于学位论文使用授权的说明本人完全了解清华大学有关保留、使用学位论文的规定，即：清华大学拥有在著作权法规定范围内学位论文的使用权，其中包括：（1）已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；（2）为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆、资料室等场所供校内师生阅读，或在校园网上供校内师生浏览部分内容；（3）根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》，向国家图书馆报送可以公开的学位论文。
本人保证遵守上述规定。
（保密的论文在解密后遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要人们在语音通信过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰，影响了通信质量。
同时，噪声的存在也使低速率语音编码以及语音识别等语音处理系统的性能下降。
语音增强作为一种预处理手段，不失为解决噪声污染的一种有效途径。
在各类语音增强技术中，基于短时谱幅度估计的语音增强算法处于主流位置，得到广泛应用。
本文针对短时谱幅度估计在低输入信噪比以及非平稳噪声环境下，性能不够理想这一不足加以研究改进，完成稳健的语音增强算法设计和实时实现。
根据对短时谱幅度估计算法进行分析，指出了影响其性能的关键技术：噪声统计特性的估计、语音激活检测算法、先验信噪比估计、增益函数的修正等，为算法改进指明了研究方向。
首先，提出了一种快速估计噪声统计特性的算法，减小了噪声估计的跟踪延时，在一定程度上改善了噪声过估计的现象，因而能够在低输入信噪比以及非平稳噪声干扰环境下快速准确地跟踪噪声特性。
其次，研究了一种基于高斯模型和一致最大势检验的语音激活检测算法，由于检测门限与噪声估计相适应，因而提高了检测性能，尤其在非平稳噪声干扰环境下得到了良好的检测效果。
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究随着现代生活的发展，我们经常会处于各种噪声环境中，比如街头的汽车噪音、办公室的谈话声等等。
这些噪声对于语音识别系统的性能产生了不小的影响。
噪声环境下的语音识别算法研究就是为了提高在噪声环境下语音识别系统的准确率和稳定性。
１．噪声鉴别与抑制噪声环境中的语音信号与噪声信号交叠在一起，使得语音信号的特征难以被准确提取。
首要任务是进行噪声检测，将噪声从语音信号中分离出来，以减小噪声对语音识别的影响。
当前常用的噪声鉴别算法有基于统计模型的方法、基于特征变化的方法等，并且在噪声多样性较大的情况下需要根据实际情况选择合适的噪声模型。
２．特征优化在噪声环境下，传统的语音特征提取方法无法有效提取纯净的语音特征。
需要对特征进行优化，以增强语音信号的可识别性。
目前，有很多特征提取方法可以用于噪声环境下的语音识别，如MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征、PLP（Perceptual Linear Prediction）特征、LPCC（Linear Prediction Cepstral Coefficients）特征等。
３．模型优化传统的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的语音识别算法在噪声环境下表现出较差的性能。
需要针对噪声环境下的特点，对模型进行优化。
近年来，深度学习已经被引入到语音识别领域，并在噪声环境下展现出了优越的性能。
常用的深度学习模型有深度前馈神经网络（Deep Feedforward Neural Network，DFNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
噪声环境下的语音识别算法研究是提高语音识别系统准确率和稳定性的关键。
通过对噪声的鉴别与抑制、特征优化、模型优化以及后处理技术的研究，可以有效提高在噪声环境下语音识别系统的性能，提高用户的使用体验。
语音信号处理中的语音增强与噪声消除算法
语音信号处理中的语音增强与噪声消除算法随着通信技术与智能设备的不断发展，语音信号处理在人机交互、智能语音助手以及语音识别等领域扮演着重要的角色。
然而，由于环境噪声的存在以及语音信号本身的特点，语音信号处理中的语音增强与噪声消除算法显得尤为重要。
本文将介绍语音增强和噪声消除算法的定义、应用场景、常见方法以及存在的问题和挑战。
语音增强是指通过处理技术提升语音信号的可听性和可理解性。
在噪声环境中，语音信号可能淹没在环境噪声中，导致对话的失真以及语音识别的误差。
语音增强可以从多个方面进行处理，比如减少噪声、增加信号的信噪比、提高语音的清晰度等。
语音增强技术被广泛应用于语音通信、语音识别、语音合成以及听力辅助等领域。
在语音通信中，比如手机通话，由于环境噪声的存在影响了语音的清晰度，语音增强技术能够帮助用户更好地进行通信。
在语音识别中，语音增强技术能够提高语音识别的准确性和鲁棒性。
在听力辅助中，语音增强技术可以帮助听力受损者更好地理解语音内容。
在语音增强算法中，常见的处理方法有频域滤波、时域滤波、自适应滤波等。
其中，频域滤波是通过将语音信号转换到频域进行处理，常用的算法有快速傅里叶变换（FFT）和谱减法等。
时域滤波是直接在时域对语音信号进行处理，常用的算法有线性预测编码（LPC）和短时幅度谱（STFT）等。
自适应滤波是通过估计噪声的统计特性进行自适应调整，常用的算法有最小均方误差（MMSE）和谱减法等。
然而，在语音增强算法中仍存在一些问题和挑战。
首先，语音增强会引入额外的失真和噪声，在提升语音清晰度的同时可能引发不良效果。
其次，在复杂的噪声环境中，很难准确估计语音信号和噪声信号之间的关系，导致增强效果不佳。
此外，语音增强算法在实时性、鲁棒性和计算复杂度等方面也存在挑战。
与语音增强算法相对应，噪声消除算法着重于降低环境噪声对语音信号的影响，使得语音信号更加清晰可听。
噪声消除广泛应用于语音通信、音频处理、语音识别以及语音合成等领域。
语音信号去噪与语音增强算法的研究与优化
语音信号去噪与语音增强算法的研究与优化引言：近年来，随着语音技术的广泛应用，语音信号的质量问题也变得日益重要。
语音信号常常受到噪声的污染，导致语音识别、语音合成等应用的精度和可靠性下降。
因此，语音信号去噪与语音增强算法的研究与优化就变得至关重要。
一、语音信号去噪算法的研究与应用1. 基于频域方法的去噪算法频域方法是最常用的去噪算法之一。
其中，基于谱减法的算法是最经典的一种方法。
谱减法通过在频谱上逐频段地估计噪声功率，并减去相应的噪声能量，有效地抑制了噪声。
此外，还有基于估计噪声谱的计算信噪比的方法，如MMSE估计算法，通过优化估计噪声谱的准确性进一步提高了去噪的效果。
2. 基于时域方法的去噪算法时域方法也是常用的去噪算法之一。
在时域中，最常用的方法是基于自适应滤波器的算法。
该方法通过将输入信号分解为信号和噪声成分，然后通过滤波器估计和消除噪声成分，从而实现去噪的效果。
此外，还有基于小波变换的去噪算法，它通过选择适当的小波基函数，将信号分解为不同尺度和频率的子带，然后根据各个子带噪声的特性进行处理，以达到去噪的目的。
3. 基于深度学习的去噪算法近年来，深度学习在语音信号去噪领域取得了显著的进展。
深度学习算法具有学习能力强、自适应性好等优点，可以更好地处理复杂的语音噪声问题。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的去噪算法广泛应用于语音信号去噪和增强任务中。
另外，递归神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）等方法也被用于改善去噪性能。
二、语音增强算法的研究与应用1. 基于幅度谱的增强算法幅度谱增强算法是最常用的语音增强方法之一。
这种方法通过对输入语音信号的幅度谱进行处理，提高信号在不同频率上的可听度。
常见的方法有最小均方（MMSE）谱估计算法和音频谱缩放算法等。
2. 基于时频域的增强算法时频域增强算法是最新的一类语音增强方法，主要应用于非平稳噪声的处理。
这种方法通过在时频域上对输入语音信号进行分析和处理，提高信号的可听度。
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究一、引言随着智能语音助手、语音识别技术在日常生活中的广泛应用，语音识别技术已经成为人工智能领域的一个热门研究方向。
在实际应用场景中，语音识别技术往往会面临各种复杂的噪声环境，如街道上的交通噪音、人群的喧闹声、工业设备的机械噪音等，这些噪声都会对语音信号的质量和识别准确性造成影响，因此如何在噪声环境下提高语音识别的准确度成为一个迫切需要解决的问题。
二、噪声环境下的语音识别挑战在噪声环境下进行语音识别，面临着多方面的挑战。
首先是噪声会改变语音信号的谐波结构和频谱特征，降低语音信号的可辨识性。
其次是噪声会干扰信号的时域和频域特征，使得语音信号的频谱平滑度降低，共振峰位置偏移，极大地增加了识别困难度。
噪声还会改变语音信号的能量分布，使得语音信号的高能量部分减弱，低能量部分增强，导致语音信号的动态范围降低，从而对语音识别算法的效果产生不利影响。
三、噪声环境下的语音识别算法为了解决噪声环境下的语音识别问题，研究人员提出了多种算法和方法。
常用的方法包括：1. 噪声抑制噪声抑制是通过对语音信号进行滤波或者变换来减弱噪声对语音信号的干扰。
常用的噪声抑制方法包括谱减法、频域抑制法、时域抑制法等。
这些方法可以有效地减弱噪声对语音信号的影响，提高语音识别的准确度。
2. 特征增强特征增强是通过对语音信号的特征进行增强，使得语音信号在噪声环境下更易于识别。
常用的特征增强方法包括倒谱平滑、频谱增强、自适应预加重等。
这些方法可以提高语音信号的可辨识性，降低噪声干扰。
3. 模型优化模型优化是通过对语音识别模型进行改进，使得模型能够更好地适应噪声环境下的语音信号。
常用的模型优化方法包括改进神经网络结构、引入噪声模型进行训练、使用多模态信息进行辅助等。
这些方法可以提高语音识别模型对噪声环境下语音信号的鲁棒性，从而提高识别准确度。
四、研究现状及未来发展趋势目前，噪声环境下的语音识别算法研究取得了一定的进展，但仍然存在一些问题和挑战。
高噪声环境下的语音识别算法研究
高噪声环境下的语音识别算法研究第一章引言1.1 研究背景在现实生活中，我们经常会遇到嘈杂的环境，例如工业生产车间、交通拥堵路段、公共场所等，这些噪声环境给语音识别技术带来了很大的挑战。
传统的语音识别算法在高噪声环境下往往表现出较低的准确度，这限制了语音识别技术的应用范围。
因此，研究高噪声环境下的语音识别算法具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究目的和意义本文旨在研究高噪声环境下的语音识别算法，提出一种能够在高噪声环境下有效识别语音的算法。
通过提高语音识别算法的准确度，可以提高语音识别技术在实际应用中的可靠性和效果，为各行各业提供更高质量的语音识别服务。
第二章高噪声环境下的语音识别算法概述2.1 传统语音识别算法的局限性传统的语音识别算法通常基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型，其在高噪声环境下的准确度较低。
这主要是因为噪声会干扰语音信号的特征提取过程，使得语音特征的区分度下降，从而导致语音识别结果的错误。
2.2 高噪声环境下的语音特征增强方法针对高噪声环境下语音特征的问题，研究者提出了多种语音特征增强方法，例如基于时频域滤波的预处理方法、基于神经网络的特征增强方法等。
这些方法可以通过去除或减弱噪声的影响，提高语音识别算法在高噪声环境下的准确度。
2.3 基于深度学习的语音识别算法近年来，深度学习在语音识别领域取得了重大突破。
基于深度神经网络的语音识别算法相比传统算法具有更强的非线性建模能力和抗噪声能力。
通过使用深度学习方法，可以在高噪声环境下实现更准确的语音识别。
第三章高噪声环境下的语音识别算法实验与评估3.1 实验设计在本章中，将设计一系列实验来评估不同的高噪声环境下的语音识别算法。
实验中将使用包含不同噪声类型和噪声水平的语音数据集，评估不同算法的识别准确度和鲁棒性。
3.2 实验结果分析根据实验结果，对比不同算法在高噪声环境下的识别准确度，分析各算法的优缺点。
同时，对比实验结果与传统算法的对比，验证高噪声环境下的语音识别算法的性能提升。
语音增强与去噪技术研究
语音增强与去噪技术研究语音增强与去噪技术是一项重要的研究领域，它在语音信号处理中起着至关重要的作用。
随着科技的不断进步和人们对高质量通信的需求不断增加，对语音质量的要求也越来越高。
然而，在实际应用中，语音信号常常受到环境噪声、通信通道失真等因素的影响，导致信号质量下降。
因此，研究和开发有效的语音增强与去噪技术对于提高语音通信质量具有重要意义。
在过去几十年中，许多学者和工程师致力于开发各种各样的语音增强与去噪算法。
这些算法涵盖了从传统方法到现代深度学习方法等多个方面。
传统方法主要包括基于频域分析、时域滤波和统计模型等技术。
这些方法通过分析声学特征、建立模型以及应用滤波器等方式来减少环境噪声对原始语音信号的影响。
然而，在实际应用中，这些传统方法往往存在一些局限性。
例如，它们对环境噪声的适应性较差，很难处理复杂的噪声环境。
此外，它们对语音信号的处理效果也不够理想，容易导致语音信号的失真。
因此，近年来，研究人员开始探索使用深度学习方法来解决语音增强与去噪问题。
深度学习方法以其强大的非线性建模能力和自适应学习能力在语音增强与去噪领域取得了显著的成果。
深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）等模型被广泛应用于语音增强与去噪任务中。
这些模型能够自动从大量数据中学习特征表示，并通过训练来提高其性能。
除了深度学习方法外，还有一些其他技术也在语音增强与去噪领域得到了广泛应用。
例如，盲源分离（BSS）技术可以通过对多个麦克风信号进行分析和处理来提取出原始语音信号，并去除其中的环境噪声。
此外，自适应滤波器和频谱估计等方法也在语音增强与去噪中发挥了重要作用。
尽管语音增强与去噪技术在实际应用中取得了一些成果，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
首先，如何在复杂的噪声环境下实现高质量的语音增强和去噪仍然是一个难题。
其次，如何提高算法的实时性和计算效率也是一个重要的问题。
此外，如何将语音增强与去噪技术应用于实际场景中，并满足不同应用需求也是一个需要解决的问题。
高噪声环境下的语音识别算法研究
高噪声环境下的语音识别算法研究摘要：语音识别是一项重要的人机交互技术，广泛应用于语音助手、智能手机、智能家居等领域。
然而，在高噪声环境下，传统的语音识别算法往往受到严重干扰，导致识别准确率下降。
因此，本文针对高噪声环境下的语音识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习的算法，并对其进行了实验验证。
1. 引言随着科技的不断发展，人机交互技术在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
语音识别作为其中一项关键技术，在智能手机、智能家居等领域广泛应用。
然而，在高噪声环境下进行准确的语音识别仍然是一个具有挑战性的问题。
2. 高噪声环境对传统语音识别算法的影响在高噪声环境中进行准确的语音识别是一个具有挑战性和复杂性问题。
传统基于模板匹配和隐马尔可夫模型的语音识别算法往往受到噪声的严重干扰，导致识别准确率下降。
噪声会改变语音信号的频率、幅度和时域特性，使得语音信号与模板之间的匹配变得困难。
3. 基于深度学习的高噪声环境下的语音识别算法深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
在高噪声环境下进行准确的语音识别，我们可以借鉴深度学习在其他领域中取得成功的经验。
首先，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取特征。
CNN可以通过卷积层和池化层来提取输入数据中的局部特征，并通过多个卷积层和池化层来逐渐提高特征表达能力。
对于高噪声环境下的语音信号，我们可以将其视为一种图像数据，并使用CNN来提取其频谱图等特征。
其次，我们可以使用长短时记忆网络（LSTM）来进行序列建模。
LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。
在高噪声环境下，语音信号中的噪声会导致序列中的时域特性变化，而LSTM可以通过记忆单元和门控机制来适应这种变化。
最后，我们可以使用连接时域和频域信息的方法来提高语音识别的准确率。
在高噪声环境下，时域和频域信息往往会相互补充。
通过将时域信息和频域信息进行融合，我们可以获得更准确的语音识别结果。
抗噪声语音识别及语音增强算法的应用
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其中 5,β为参数 。一般的谱减方法中 λ = 2,β = 1。适当的调
整两参数可以获得更好增强效果 。
掩蔽 ,它描述的是在信号发生的整个时间内产生的掩蔽 , 当 两个音同时作用于人耳时 ,强度大的纯音会影响人耳对强度 小的纯音的感知 ,人耳听不到强度小的纯音 。人耳是一个有 限频率分辨率的声学系统 , 分辨率与当前的频率有关 。掩蔽 曲线如图 2[3 ] 。
ABSTRACT: Imp roving the robustness of speech recognition system is an important issue in speech recognition tech2 nology. The performance of traditional speech recognition system degrades seriously when the training environments and the testing environments are m ismatched . In order to acquire satisfactory performance of speech recognition sys2 tem under noisy environment, in this essay, a new robust speech feature extraction method based on p roperties of the human auditory system is p resented . This method p rocesses the noisy speech by using masking p roperties before the M FCC extraction and analyses the speech feature w ith the speech enhancement algorithm and gets the robust speech feature finally. The results in four different kinds of experiments show that the performance of speech recognition sys2 tem can be imp roved greatly by using the new method under noisy environment and the p roposed method is highly ap2 p licable. KEYW O RD S: Speech recognition; Noise; Robustness; M asking model; Spectral substraction
语音识别中的噪声抑制与语音增强技术研究
语音识别中的噪声抑制与语音增强技术研究引言：语音识别技术在如今的智能化时代扮演着极为重要的角色。
然而，由于环境噪声的干扰，语音信号往往受到一定程度的损坏，从而导致语音识别的准确性下降。
因此，如何有效地抑制噪声、增强语音信号的质量成为了语音识别领域的研究热点。
本文将围绕着语音识别中的噪声抑制与语音增强技术展开深入探讨。
一、噪声对语音识别的影响噪声是指语音信号中与语音信息无关的干扰信号。
在实际应用中，噪声来源多种多样，如背景音乐、车辆噪音、交谈声等。
这些噪声信号的存在直接影响了传统的语音识别算法的准确性。
噪声造成了语音特征的混淆和失真，导致语音特征提取难度增加，进而使得识别性能下降。
因此，噪声抑制与语音增强技术的研究具有重要的现实意义。
二、噪声抑制技术的发展随着研究的深入，噪声抑制技术也不断发展。
经典的噪声抑制方法主要包括谱减法、频率域滤波、时域滤波等。
谱减法基于频谱的变化程度来抑制噪声，通过将噪声谱减去语音谱，实现了噪声抑制的效果。
频率域滤波则是将噪声谱与语音谱通过滤波器进行频率成分的调整，从而实现噪声的削弱。
时域滤波方法通过对语音信号进行滤波，削弱噪声成分。
这些经典的噪声抑制方法虽然取得了一定的效果，但仍存在一些局限性，如会带来信号失真、抑制语音信号有限等问题。
三、语音增强技术的研究进展为了进一步提升语音识别技术的准确性，研究者们开始从语音增强的角度入手。
语音增强技术旨在提取出干净的语音信号，并减小噪声对语音信息的干扰。
常见的语音增强技术包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们在语音信号的特征提取和分类中发挥了重要作用。
此外，噪声抑制和语音增强技术的结合应用也成为了一种研究热点，在实际应用中取得了一定的进展。
四、噪声抑制与语音增强技术的应用前景噪声抑制与语音增强技术在语音识别和实时通信等领域具有广泛的应用前景。
在语音识别领域，通过有效的噪声抑制与语音增强技术，可以大幅提升语音识别的准确性，改善用户体验。
语音信号处理中的语音增强与噪声抑制算法研究
语音信号处理中的语音增强与噪声抑制算法研究第一章：引言语音信号处理是一门研究语音信号的产生、传输和处理的学科，其在语音通信、语音识别、音频处理等领域有着广泛的应用。
在实际应用过程中，语音信号常常会受到不同程度的噪声污染，影响语音信号的质量和可理解性。
因此，如何对语音信号进行增强和噪声抑制成为研究的重点之一。
第二章：语音增强算法研究2.1 基于频域的语音增强算法频域算法是常用的语音增强方法，其核心思想是通过对语音信号的频谱进行处理，提取出有效的语音成分并抑制噪声。
常用的频域语音增强算法包括噪声估计、语音增强和频谱修复等步骤。
2.2 基于时域的语音增强算法时域算法是另一种常见的语音增强方法，其主要通过对语音信号的时域特征进行分析和处理，以达到增强语音和抑制噪声的目的。
时域语音增强算法的核心包括包络跟踪、噪声估计和声学模型等。
第三章：噪声抑制算法研究3.1 基于语音环境的噪声抑制算法语音环境噪声是指在语音信号产生和传输过程中，由于周围环境的干扰而产生的噪声。
基于语音环境的噪声抑制算法主要通过对环境噪声进行建模和估计，通过噪声估计结果进行语音增强和抑制。
3.2 基于模型的噪声抑制算法基于模型的噪声抑制算法是一种常见的噪声抑制方法，其核心思想是通过对语音信号和噪声的统计特性进行建模，然后利用模型进行噪声抑制。
常用的模型包括高斯模型、Hidden Markov Model等。
第四章：语音增强与噪声抑制技术的应用4.1 语音通信中的应用在语音通信领域，语音增强和噪声抑制技术可以提高通信质量和语音信号的可理解性。
通过对语音信号进行增强和噪声抑制，可以降低通信中的噪声干扰，提高语音信号的清晰度和准确率。
4.2 语音识别中的应用在语音识别领域，语音增强和噪声抑制技术可以提高语音识别系统的性能。
噪声抑制可以降低噪声对语音信号的干扰，增强语音信号的可辨识度。
同时，语音增强技术可以减少噪声对语音特征的损害，提高语音识别的准确性和稳定性。
语音识别中的噪声抑制与语音增强技术探究
语音识别中的噪声抑制与语音增强技术探究随着科技的不断发展，语音识别技术在日常生活中得到了广泛的应用。
然而，当我们在嘈杂的环境中使用语音识别功能时，常常会受到噪声的干扰，导致识别准确度下降，甚至无法正常使用。
为解决这一问题，科学家们提出了噪声抑制与语音增强技术，帮助我们更好地应用语音识别技术。
一、噪声抑制技术噪声抑制技术旨在从噪声污染的信号中恢复原始的语音信息。
这项技术的核心是分离噪声和语音信号，并通过降低噪声的干扰程度，提高整体信号的质量。
噪声抑制技术分为基于时域和频域的两种方法。
基于时域的噪声抑制技术主要通过时域滤波器来抑制噪声。
这种方法的优点是处理速度快，但存在一个问题，就是会导致频谱信息的失真。
因此，频域方法被提出来解决这个问题。
基于频域的噪声抑制技术是一种更常用和有效的方法。
该方法通过将语音信号从时域转换为频域，使用频谱估计算法对噪声进行建模，并将噪声估计值从原始信号中减去。
这样可以在抑制噪声的同时保留更多的原始语音信息。
常用的频域方法包括谱减法、最小方差谱估计法等。
二、语音增强技术语音增强技术旨在提高语音信号的清晰度和可听性，使得语音在嘈杂环境下更容易被识别。
通过增强语音信号，噪声抑制技术和语音增强技术实际上是相互补充的。
常见的语音增强技术包括谱增强、时域增强和音频编码增强。
其中谱增强是最常见和有效的方法之一。
它基于频谱信息，通过调整语音信号在不同频率上的增益来提高语音的可听性。
谱增强技术在语音增强中起到了关键的作用，能够显著改善噪声环境下语音信号的质量。
时域增强技术主要通过时域滤波器实现。
它利用语音信号的时序关系，对语音进行滤波处理，减小噪声的干扰。
时域增强技术相对于频域方法，能够更精确地处理语音信号，但是处理速度较慢。
音频编码增强技术主要应用于压缩音频的解码过程中。
通过在解码器端对解码后的信号进行增强处理，可以改善低码率语音编码的效果，提高语音信号的还原质量。
三、噪声抑制与语音增强技术的挑战与前景噪声抑制与语音增强技术在语音识别领域具有广阔的应用前景，但是也面临着一些挑战。
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究在现实生活中，人们进行语音沟通常常受到各种噪声的干扰，这种噪声环境下的语音识别问题也日益凸显。
对于这种情况，需要研究新的语音识别算法，并且取得更好的识别效果。
一、噪声环境下的语音信号处理在噪声环境中，语音信号往往被噪声淹没，使得语音信号变得不清晰。
因此，需要对语音信号进行预处理。
1.1 噪声检测在对语音信号进行处理之前，需要先检测噪声的类型和噪声强度。
噪声类型可以分为白噪声、色噪声和非线性噪声。
根据噪声类型的不同，可采用不同的滤波算法。
对于噪声强度的检测，可以采用峰值检测法、平均值检测法和改进的能量检测法等。
1.2 降噪处理降噪处理是指对噪声环境下的语音信号进行去噪的处理。
常用的降噪算法包括谱减法、带通滤波法和自适应滤波法等。
谱减法是噪声抑制中最常用的一种方法，它是基于短时傅里叶变换的频率域方法，通过对语音信号和噪声信号的频谱进行比较，减去噪声信号的频谱，从而达到去噪的效果。
在噪声环境下进行语音识别，需要采用更为复杂的算法。
根据深度学习的思想，一种基于深度学习的噪声下语音识别算法，即深度学习噪声自适应声学模型的训练方法被提出。
2.1 基于深度学习的语音识别深度学习模型可以从大量的语音数据中学习声学特征，并将这些特征映射到相应的语音识别结果中。
常用的深度学习模型包括深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等。
在研究中，采用了一种基于RNN和CNN的语音识别方法。
该方法首先将语音信号分帧，然后将每一帧的声学特征输入到CNN中进行特征提取，再将提取的特征输入到RNN中进行语音识别。
在此基础上，可以进行语音识别结果的优化处理，如采用束搜索算法等。
2.2 噪声自适应声学模型的训练方法为了进一步提高噪声环境下的语音识别效果，可以采用一种噪声自适应声学模型的训练方法。
该方法通过将正常语音和噪声语音融合成训练数据，重新训练声学模型，从而使模型在噪声环境下具有更好的适应性。
强噪声环境下语音增强算法的比较研究
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一种新的强噪声环境下的语音增强算法
摘 要 ： 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
ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｏ ｒ ｉ ｓ ｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｍａ ｇ ｎ ｉ ｔ ｕ ｄ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｏ ｒ ， ｗｉ ｔ ｈ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ａ ｍｏ ｄ ｉ ｉｅ ｆ ｄ ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ Ｓ ＮＲ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ． Ｔｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｎ ｔ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｄ． Ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｓ ａ ｎ ｏ ｂ — ｖ ｉ ｏ ｕ ｓ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｇ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｄ ｉ ｓ ｔ ｏ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｗｉ ｔ ｈ ｌ ｉ ｔ ｔ ｌ ｅ ｍｕ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｒ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ．
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声学信号去噪技术在语音增强中的应用研究
声学信号去噪技术在语音增强中的应用研究商业计划书一、背景介绍随着科技的迅猛发展，声学信号去噪技术在语音增强中的应用越来越受到关注。
语音增强是指通过去除环境噪音和改善语音质量，提高语音信号的可听性和识别性。
本商业计划书旨在探讨声学信号去噪技术在语音增强领域的应用研究。
二、市场分析1. 市场规模目前，全球语音增强市场规模庞大，预计在未来几年内将继续增长。
语音增强技术广泛应用于通信、语音识别、智能音箱等领域，其市场潜力巨大。
2. 市场需求随着人们对语音质量要求的提高，对于语音增强技术的需求也在不断增加。
特别是在嘈杂环境中，人们更加迫切地需要一种能够去除噪音、提高语音清晰度的解决方案。
3. 竞争分析目前市场上已经存在一些声学信号去噪技术的产品和解决方案，如降噪耳机、语音增强软件等。
然而，这些产品和方案在噪音抑制效果、算法稳定性和用户体验等方面仍存在一定的局限性。
三、产品与服务1. 产品描述我们计划开发一款基于先进声学信号处理算法的语音增强软件。
该软件将利用深度学习和机器学习等技术，对输入的声学信号进行实时去噪处理，提高语音信号的质量和可听性。
2. 技术优势我们的语音增强软件具有以下技术优势：- 先进的声学信号处理算法：采用最新的深度学习和机器学习技术，能够有效去除噪音并提高语音质量。
- 实时处理能力：软件具备实时处理能力，能够在噪音环境中实时提供清晰的语音输出。
- 可定制化：软件支持根据用户需求进行定制，满足不同场景下的语音增强需求。
四、市场推广1. 目标客户我们的目标客户主要包括通信设备制造商、智能音箱厂商、语音识别系统开发商等。
这些客户在其产品中需要嵌入先进的语音增强技术，以提供更好的用户体验。
2. 销售渠道我们计划通过与目标客户建立合作关系，将语音增强软件嵌入到其产品中。
同时，我们也将通过在线销售和合作伙伴渠道等方式，将软件提供给个人用户。
3. 市场推广策略为了推广我们的产品，我们将采取以下市场推广策略：- 参加行业展会和会议，向目标客户展示我们的技术和产品。
一种新的强噪声环境下的语音增强算法
一种新的强噪声环境下的语音增强算法1 引言随着数字信号处理技术的发展，语音增强（Speech Enhancement，SE）的研究也日益活跃，受到了越来越多的关注。
目前，SE面临着新型强噪声环境的挑战，这一领域的研究着重于对抗新型强噪声的语音增强。
新型强噪声环境指的是具有持续性和长期性时域和频率噪声以及频谱抖动特性的噪声环境，例如生活中经常出现的复杂背景噪声和环境噪声等。
在这样的复杂噪声环境下，现有的SE技术的质量可能是望文生义的，因为它们不能很好地处理复杂的时域和频率噪声，也不能有效减少频谱抖动和其他噪声污染。
2 研究背景为了应对新型强噪声环境，一些新型SE算法应运而生，专门解决新型强噪声环境下的语音增强问题。
其中，很多研究依赖于机器学习（Machine Learning，ML）技术，利用其优秀的非参数学习能力以及强大的分类和预测能力来提取和自动学习噪声特征，以此设计SE算法。
机器学习的技术可以帮助构建新的SE算法，从而大大提高噪声去除的性能，尤其是在复杂的强噪声环境下，该算法有更好的性能。
3 有效评估评估SE算法是实现有效SE的基础。
传统语音增强算法的评估一般采用单频段信号增益（Single-Band Signal Gain，SGSG）或语音信噪比（Speech Signal-to-Noise Ratio，SSNR）的方法。
然而，这些方法只能表征语音的消声效果，而非贝叶斯最优语音鉴别系统（Bayesian Optimum Speech Recognition System，BOSR）的最终表现，无法捕捉语音的识别性能的变化。
因此，对于识别率的评估，新的算法需要采用识别率来评估SE算法，以及采用深度神经网络（Deep Neural Network， DNN）等机器学习技术来建立SE网络，以提高算法的有效性和性能。
4 强噪声环境下的语音增强算法随着新型强噪声环境的出现，一些新型SE算法被提出以应对新型强噪声环境。
噪声环境下语音信号增强方法和研究
噪声环境下语音信号增强方法和研究李思嘉1，赵婧2，蔡树阳1（1.河南师范大学软件学院，河南新乡453007；2.河南师范大学计算机与信息工程学院，河南新乡453007）收稿日期：2022-01-16基金项目：国家自然科学基金（61040037）0引言从带有噪声干扰的语音中提取纯净的语音为语音增强的目的，但是就目前的科技水平而言，从带有噪声干扰的语音中提取完全纯净的语音的可能性为零。
近年来，随着科技的发展、生活质量的提高，人们对通信质量的要求也越来越高，为此必须增强系统抗噪声干扰的能力，尽可能地从带有噪声干扰的语音中提取纯净的语音，提高系统的处理性能。
语音信号由于受噪声的影响，且噪声的来源很复杂，可能与接收环境有关，也可能来自发送端或者设备内部处理信号产生的噪声等，这些噪声必然影响语音源信号的质量。
如何从携带噪声干扰的语音中提取纯净的语音是语音增强的目的[1]。
20世纪70年代中期Windrow B 等[2]应用自适应相消法去噪，随后几年Limhe 等[3]提出维纳滤波法，Boll [4]提出谱相减法，80年代初Maulay 和Malpass [5]提出软判决噪声抑制法，80年代中期Ephraim 和Malah[6]提出了基于最小均方误差（MMSE ）短时谱语音增强法，而在80年代末，Paliwal [7]将卡尔曼滤波算法思想应用在语音增强算法中，进入90年代后，Ephraim [8]将信号子空间分解法应用于语音增强算法，而在2004年，Hu Yi 和Loizou [9]将基于小波变换阈值函数的多窗口谱用于语音增强。
经过多年的发展，语音增强算法已经逐步完善，已经变成整个语音系统中不可或缺的环节。
1语音增强的理论分析不同场景会产生不同的噪声，不同的噪声又有不同的特性，目前还没有一种适用于所有噪声类型的语音增强算法，因此需要结合不同的噪声提出与之相对应的语音增强算法。
1.1语音信号的特征发声系统中不同位置发出的声源是不同的，因此语音信号是一个非平稳的时变随机过程，但人体中发声器官的变化有限，声带和声道处于一种相对稳定的状态，语音信号的基本特征保持不变，可在语音增强算法中用语音信号的短平稳性对其进行分析。
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密级：内部★ 2 年强背景噪声环境下语音增强算法的研究及应用Research and Application of SpeechEnhancementin Strong Noise Environment(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位：学科：研究生：指导教师:关于学位论文使用授权的说明本人完全了解清华大学有关保留、使用学位论文的规定，即：清华大学拥有在著作权法规定范围内学位论文的使用权，其中包括：（1）已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；（2）为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆、资料室等场所供校内师生阅读，或在校园网上供校内师生浏览部分内容；（3）根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》，向国家图书馆报送可以公开的学位论文。
本人保证遵守上述规定。
（保密的论文在解密后遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要人们在语音通信过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰，影响了通信质量。
同时，噪声的存在也使低速率语音编码以及语音识别等语音处理系统的性能下降。
语音增强作为一种预处理手段，不失为解决噪声污染的一种有效途径。
在各类语音增强技术中，基于短时谱幅度估计的语音增强算法处于主流位置，得到广泛应用。
本文针对短时谱幅度估计在低输入信噪比以及非平稳噪声环境下，性能不够理想这一不足加以研究改进，完成稳健的语音增强算法设计和实时实现。
根据对短时谱幅度估计算法进行分析，指出了影响其性能的关键技术：噪声统计特性的估计、语音激活检测算法、先验信噪比估计、增益函数的修正等，为算法改进指明了研究方向。
首先，提出了一种快速估计噪声统计特性的算法，减小了噪声估计的跟踪延时，在一定程度上改善了噪声过估计的现象，因而能够在低输入信噪比以及非平稳噪声干扰环境下快速准确地跟踪噪声特性。
其次，研究了一种基于高斯模型和一致最大势检验的语音激活检测算法，由于检测门限与噪声估计相适应，因而提高了检测性能，尤其在非平稳噪声干扰环境下得到了良好的检测效果。
同时，利用语音激活检测算法中傅里叶变换得到的频谱信息，方便地实现了双音多频信号的检测和生成。
再次，对先验信噪比估计的反馈因子进行最优化调整，引入与长时统计信息相关的自适应下限，有效地协调了先验信噪比估计的稳定性和快速跟踪能力。
同时，利用软判决信息，即有关语音存在的概率信息，修正增益函数表达式中的先验/后验信噪比，有效地消除了“音乐”噪声，使去噪后的语音更加平滑、自然、易于接受。
最后，相关算法已用C语言和TMS320C55x DSP汇编语言在PC机和DSP硬件平台上实现。
仿真实验和实时测试均表明改进的语音增强算法在不明显损伤语音可懂度的同时，可以有效地抑制背景噪声、提高信噪比，在低输入信噪比和非平稳噪声环境下性能提高尤为显著。
关键词：语音增强非平稳噪声短时谱幅度估计噪声估计语音激活检测先验信噪比IAbstractIn voice communications, speech signals can be contaminated by various noises inevitably, which affects the communication quality. Furthermore, noise interference degrades the performance of speech processing systems, such as low bit-rate vocoder and speech recognition. Speech enhancement is an effective preprocessing method to reduce the disturbance of noise.Among the speech enhancement techniques, the methods based on Short-Time Spectral Amplitude(STSA) estimation have been well investigated and brought into wide use. In this dissertation, a lot of research work has been done to improve the performance of STSA estimation against the environments of low Signal-to-Noise Ratio(SNR) input and non-stationary noise. The proposed robust approach of speech enhancement has been implemented on the TMS320C55x DSP platform. According to the analysis of the STSA-based speech enhancement algorithm, the key techniques are summarized, including the estimation of noise statistic characteristics, voice activity detection(VAD) algorithm, the estimation of a priori SNR, and the modification of gain function,etc.Firstly, a fast estimation method of noise statistic characteristics is proposed. The method decreases the adaptation time of tracking noise, avoids the over-estimation phenomenon to some extent, thus can track the noise characteristics with higher accuracy and less time in low SNR input and non-stationary noise environments.Secondly, a voice activity detector based on Gaussian model and Uniformly Most Powerful(UMP) test is designed. Because of detection threshold related to the noise estimation, the algorithm provides higher detection perfomance, especially in non-stationary noise environments. Furthermore, utilizing the spectral information of DFT in the VAD algorithm, the dual tone multiple frequency(DTMF) signal detector and generator are realized conveniently.IIThirdly，to balance the stability and the tracking ability in the estimation of a priori SNR, the feedback factor of a priori SNR estimation is optimally adjusted and the estimation result is limited above an adaptive threshold related to long time statistic information. Moreover, the soft-decision modified gain function is obtained by introducing speech presence probability to a priori SNR and a priori SNR. These methods effectively eliminate the“musical” noise and make the enhanced speech smooth, natural and acceptable.Finally, The algorithm mentioned above has been implemented in both C language and assembler language on the PC and TMS320C55 DSP hardware platform. Both simulation experiments and real-time tests show that the improved speech enhancement algorithm is effective in suppressing background noise and increasing the SNR without apparently impairing the intelligibility of speech .The perfomance is significantly enhanced in low SNR input and non-stationary noise environments.Keywords: speech enhancement non-stationary noise STSAnoise estimation voice activity detection a priori SNRIII目录第1章引言 (1)1.1语音增强课题背景 (1)1.2带噪语音模型 (2)1.2.1语音的主要特性 (2)1.2.2噪声的主要特性 (3)1.2.3人耳的感知特性 (4)1.2.4背景噪声对于语音的影响 (4)1.3语音增强的发展历史 (5)1.4语音增强算法分类 (5)1.5论文研究工作 (7)1.6论文内容组织 (7)1.7本章小结 (7)第2章基于短时谱幅度估计的语音增强算法概述 (8)2.1本章引论 (8)2.2语音增强算法概述 (8)2.2.1 自适应噪声对消法 (8)2.2.2谐波增强法 (9)2.2.3基于语音生成模型的语音增强算法 (10)2.2.4基于短时谱幅度估计的语音增强算法 (10)2.2.5其他几种形式的语音增强算法 (11)2.3基于短时谱幅度估计的语音增强算法 (11)2.3.1谱减法的一般形式 (12)2.3.2谱减法的改进形式 (14)2.3.3 维纳滤波法 (15)2.3.4MMSE估计法 (16)2.4基于短时谱幅度估计的语音增强算法的关键技术 (17)2.5本章小结 (19)第3章噪声统计特性估计的研究 (20)3.1本章引论 (20)3.2基于语音激活检测的噪声统计特性估计 (20)3.3直接形式的噪声统计特性估计 (21)IV3.3.1简单的直接噪声统计特性估计 (21)3.3.2基于最小统计的噪声统计特性估计 (22)3.4噪声功率谱的快速估计 (25)3.4.1自适应最优短时谱平滑 (26)3.4.2不依赖窗长的最小值搜索 (28)3.4.3引入语音存在概率 (28)3.4.4 噪声功率谱更新 (29)3.4.5语音存在概率的准确估计以及噪声功率谱的迭代更新 (29)3.4.6测试结果及结论 (30)3.5本章小结 (34)第4章语音激活检测算法研究 (35)4.1本章引论 (35)4.2传统语音激活检测算法 (35)4.2.1G.729 Annex B标准的语音激活检测算法 (35)4.2.2G.723.1 Annex A标准的语音激活检测算法 (37)4.2.3GSM标准的语音激活检测算法 (39)4.3基于高斯模型和一致最大势检验的语音激活检测算法 (40)4.3.1基于高斯模型的似然比检测 (41)4.3.2 一致最大势检验准则 (41)4.3.3短时谱最优化平滑以及自适应门限平滑 (43)4.3.4拖尾延迟保护 (44)4.3.5 基于高斯模型和UMP检验的VAD算法流程 (45)4.3.6测试结果以及结论 (46)4.4双音多频信号的生成与检测 (48)4.4.1双音多频信号的生成 (49)4.4.2双音多频信号的检测 (50)4.4.3测试结果 (53)4.5本章小结 (55)第5章语音增强算法的研究与实现 (56)5.1本章引论 (56)5.2本文语音增强算法流程 (56)5.2.1分帧和加窗 (57)5.2.2先验/后验信噪比估计 (59)5.2.3长时信噪比估计 (61)5.2.4增益函数的计算 (61)5.3语音增强算法评测标准 (64)5.3.1增强语音的主观评测 (64)V目录5.3.2增强语音的客观评测 (65)5.4语音增强算法测试 (67)5.4.1 测试环境 (67)5.4.2测试结果 (67)5.5本章小结 (73)第6章基于TMS320C55x DSP硬件平台的实时实现 (74)6.1本章引论 (74)6.2TMS320C55x DSP的体系结构 (74)6.2.1TMS320C55x内部结构 (75)6.2.2TMS320C55x总线结构 (76)6.2.3TMS320C55x流水线操作 (77)6.3语音增强算法的DSP实现和优化 (78)6.3.1C代码定点化 (78)6.3.2TMS320C55x汇编程序编程 (79)6.3.3算法在TMS320C55x DSP上的资源消耗 (82)6.4本章小结 (83)第7章结论与展望 (84)7.1结论 (84)7.2展望 (85)参考文献 (86)致谢 (89)个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 (1)VI主要符号对照表BSD 巴克谱距离（Bark Spectrum Distance）DAM 判断满意度测试（Diagnostic Acceptability Measure）DFT 离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform）DRT 诊断押韵测试（Diagnostic Rhyme Test）DSP 数字信号处理（Digital Signal Processing）DTFT 序列傅立叶变换（Discrete Time Fourier Transform）DTMF 双音多频（Dual Tone Multiple Frequency）FFT 快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform）FIR 有限冲激响应（Finite Impulse Response）IDFT 逆－离散傅立叶变换（Inverse Discrete Fourier Transform）IFFT 逆－快速傅立叶变换（Inverse Fast Fourier Transform）IIR 无限冲激响应（Infinite Impulse Response）KLT 卡－洛变换（Karhunen Loeve Transform）LPC 线形预测系数（Linear Prediction Coefficient）LSF 线谱频率（Line Spectral Frequency）MMSE 最小均方误差（Minimum Mean-Squared Error）MOS 平均意见得分（Mean Opinion Score）NMSE 归一化均方误差（Normalized Mean Squared Error）SD 谱失真（Spectrum Distortion）SegSNR 分段式信噪比（Segmental Signal-to-Noise Ratio）SNR 信噪比（Signal-to-Noise Ratio）SS 谱减法（Spectral Subtraction）STSA 短时谱幅度（Short-Time Spectral Amplitude）UMP 一致最大势（Uniformly Most Pow）VAD 语音激活检测（Voice Activity Detection）VLSI 超大规模集成电路（Very Large Scale Integration）VII第1章引言21世纪的通信是人与人之间、人与机器之间高质量的无缝的信息交换。