谱减法的语音信号增强
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
谱减法的语音信号增强
设计性实验4 语音信号增强一、实验目的1、了解语音信号噪声抑制的仿真方法及原理;2、利用谱想减法抑制语音中的噪声;二、实验要求1、仿真合成一段带噪语音;2、使用谱相减法对带噪语音进行增强;三、实验原理1、语音信号特点:语音信号是一种时变的非平稳的随机信号,但是人类的发声系统的生理结构的变化速度是有一定限度的,在一段时间内(10~30ms)人的声带和声道形状具有相对稳定性,可以认为其特性是不变的,因而语音的短时谱分析也有相对稳定性,在语音增强中可以利用短时谱的这种稳定性。
2、语音信号的处理方法根据语音信号的特点,可以将平稳过程中的处理方法和理论引入到语音信号的短时处理当中,将语音信号划分为很多短时的语音段,每个短时的语音段称为一个分析帧。
这样,对每一帧语音信号处理就相当于对特征固定的持续信号进行处理。
帧既可以是连续的,也可以采用交叠分帧,一般帧长取 10~30ms。
取数据时,前一帧和后一帧的交迭部分称为帧移,帧移与帧长之比一般取为0~1/2。
对取出的语音帧要经过加窗处理,即用一定的窗函数与信号相乘,从而形成加窗语音。
加窗的主要作用在于减少由分帧处理带来的频谱泄露,这是因为,分帧是对语音信号的突然截断,相当于语音信号的频谱与矩形窗函数频谱的周期卷积。
由于矩形窗频谱的旁瓣较高,信号的频谱会产生“拖尾”,即频谱泄露。
为此,可采用汉明窗,因为汉明窗旁瓣最低,可以有效地克服泄露现象,具有更平滑的低通特性,得到的频谱比较平滑。
汉明(Hamming)窗定义:3、谱减法简介谱相减方法是基于人的感觉特性,即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响,从而对语音短时幅度谱进行估计,适用于受加性噪声污染的语音。
谱减法的基本原理:图1 谱相减法原理图图中为加窗后的带噪信号,为的噪声信号功率谱,为增强后的语音信号。
由于人耳对语音相位不敏感,所以用原始含噪语音的相位代替估计语音的相位。
谱减法实现的几条公式如下:(1)(2)(3)由式(1)得到增强后的语音信号的功率谱;然后利用原始含噪语音的相位代替增强后语音的相位,恢复出增强后的语音信号。
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。
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。
基于改进型谱减法的语音增强技术研究
基于改进型谱减法的语音增强摘要本文主要研究改进型谱减算法在语音增强中的应用,目的是增强语音质量,减少语音失真和提高其可度懂。
我们首先介绍了语音增强的研究意义,然后介绍了语音信号的相关理论,进而阐述了语音增强的基本谱减法的原理,并在此基础上提出了一种改进型谱减算法。
该算法通过语音激活检测(端点检测法)来确定“寂静段”(纯噪声段),从而对噪声功率谱进行重新估计。
为了减小基音检测算法可能产生的检测误差,采用了组合递归平滑法来减小噪声谱估计的误差。
整个仿真实验中,我们对引入的加性噪声进行处理,其噪声谱估计的性能可在本文中的MATLAB仿真实验中体现。
仿真结果表明,该算法在去除背景噪声的同时,保证了较小的语音失真、提高了信噪比,达到了较好的测听效果。
最后,基于噪声与语音具有一定的相关性的实际情况,我们提出了算法的进一步改进设想,并对此思想做出了数学推导,得到了算法进一步改进的方向及可行性。
关键词:语音增强;谱减法;噪声估计;端点检测;组合递归平滑;仿真实验;改进算法目录第1章背景介绍 (1)1.1研究背景 (1)1.2 语音增强的历史和发展现状 (2)1.3 谱减法语音增强的研究现状 (3)1.4 本文主要的研究内容 (3)第2章语音信号的基础理论 (4)2.1 人耳感知特性 (4)2.2 语音特性分析 (4)2.3 噪声分类及其特性 (5)2.4 语音信号的数字化和预处理 (6)2.4.1 语音信号预滤波、采样、A/D转换 (6)2.4.2 预处理 (6)2.5 语音信号的短时傅立叶变换 (8)第3章基于改进型谱减法的语音增强技术 (8)3.1 谱减法的基本原理 (8)3.2 谱减法建立的假设 (10)3.3 “音乐噪声”的产生 (11)3.4 语音端点检测技术 (11)3.5 基音检测的后处理 (14)3.6 基于谱减法的语音增强算法流程 (14)3.7 仿真实验的结果 (15)3.8 模型的缺点及进一步改进思想 (17)附录 (18)参考文献 (18)MATLAB仿真程序 (19)第1章背景介绍1.1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。
毕业设计(论文)-基于谱减法的语音增强及其dsp实现[管理资料]
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) (2) (3)第二章语音增强的基础知识 (4) (4)人的听觉特性 (4)语音信号产生的数字模型 (5) (5) (5) (5) (6)、采样、A/D变换 (6) (6) (7) (7) (8) (8) (9) (9) (10)第三章谱减法的原理、算法及分析 (11) (11)谱减法的实现与仿真 (14) (16)第四章DSP介绍及基于DSP实时语音处理系统的设计 (17)DSP概述 (17)DSP芯片的基本结构 (17)DSP的运算速度 (19)DSP应用系统 (20) (21) (21) (21) (23)第五章基于谱减法的语音增强在DSP环境下的实现 (25) (25) (25)CCS (Code Composer Studio) DSP集成开发环境 (27) (27) (27) (29) (32) (32) (35)第六章结论与展望 (37) (37) (37)致谢 (38)参考文献 (39)附录外文文献 (39)第一章绪论当今世界正处在信息时代。
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。
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。
普减法语音增强实训报告
一、实训背景与目的随着信息技术的飞速发展,语音通信已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而,在现实环境中,由于噪声的存在,语音质量往往受到影响。
为了提高语音通信的质量,语音增强技术应运而生。
普减法作为一种经典的语音增强方法,通过对噪声的谱估计进行消除,从而提高语音质量。
本次实训旨在通过实践操作,加深对普减法语音增强算法的理解,掌握其实现方法,并评估其在实际应用中的效果。
二、实训环境与工具1. 实训环境:Windows操作系统,MATLAB软件环境。
2. 实训工具:MATLAB信号处理工具箱,语音信号处理工具箱。
三、实训原理普减法语音增强算法的基本原理如下:1. 噪声估计:首先,对噪声信号进行谱估计,得到噪声信号的频谱表示。
2. 噪声消除:根据噪声估计结果,从原始信号中减去噪声成分,得到增强后的语音信号。
3. 后处理:对增强后的语音信号进行后处理,如去噪、去混响等,进一步提高语音质量。
四、实训过程1. 噪声信号采集:从网络上下载一段含噪声的语音信号,作为实训的原始数据。
2. 噪声估计:使用MATLAB中的`pwelch`函数对噪声信号进行谱估计,得到噪声信号的频谱表示。
3. 噪声消除:根据噪声估计结果,使用`fft`函数对原始信号进行快速傅里叶变换(FFT),得到其频谱表示。
然后,从频谱表示中减去噪声估计结果,得到增强后的频谱表示。
最后,使用`ifft`函数对增强后的频谱表示进行逆快速傅里叶变换(IFFT),得到增强后的语音信号。
4. 后处理:使用MATLAB中的`deconv`函数对增强后的语音信号进行去噪处理,使用`reverberance`函数进行去混响处理。
5. 结果分析:将增强后的语音信号与原始语音信号进行对比,评估普减法语音增强算法的效果。
五、实训结果与分析1. 增强效果:通过对比分析,可以看出普减法语音增强算法在一定程度上提高了语音质量,降低了噪声对语音的影响。
2. 算法局限性:普减法语音增强算法存在以下局限性:对噪声环境要求较高:普减法假设噪声是统计平稳的,因此在噪声环境变化较大的情况下,效果可能不理想。
谱减法实验心得
谱减法实验心得谱减法是一种常用的语音增强技术,通过对语音信号进行频域处理,将噪声部分从语音信号中减去,以提高语音信号的清晰度和可听性。
我在实验室进行了一次谱减法实验,并且总结出了一些心得体会。
首先,实验前要对谱减法的原理进行充分理解。
谱减法是通过对语音信号进行短时傅里叶变换,将语音信号转化到频域,然后对频域信号进行处理,去除噪声成分。
理解了这个原理,对于实验的进行会有很大帮助。
其次,实验中选择合适的参数非常重要。
谱减法中有很多参数可以调节,如窗长、窗移、谱平滑参数等。
这些参数的选择直接影响着最终的语音增强效果。
实验中我进行了多轮参数调节和实验比较,最终选择了窗长为30ms,窗移为10ms,谱平滑参数为1。
这个参数组合在我实验数据集上获得了最好的效果。
再次,实验中要注意对比实验结果。
在进行谱减法实验时,要对比处理前后的语音信号,以及处理前后的语音信噪比和信号失真情况。
只有通过对比才能真正评估谱减法的效果。
在实验中,我分别记录了处理前后的语音信号,并使用信噪比和信号失真度来评估谱减法的效果。
通过对比实验结果,可以明显看到谱减法对于语音信号的增强效果。
另外,实验中要注意实验数据集的选择。
实验数据集的选择应该具有代表性,并且包含不同的噪声类型和强度。
只有在具有代表性的数据集上进行实验才能得到具有普适性的实验结果。
在我实验中,我选择了包含了多种噪声类型(如白噪声、车流噪声、人声噪声等)和噪声强度的语音数据集,以确保实验结果的可靠性和有效性。
最后,实验中要对谱减法的局限性有所了解。
尽管谱减法在语音增强领域有着广泛应用,但是它也存在一些局限性。
例如,谱减法对于非稳态噪声效果不佳,同时谱减法在增强语音信号的同时也会引入一定的失真。
因此,在实际应用中,需要根据具体情况和需求选择合适的语音增强方法。
通过这次实验,我对谱减法有了更深入的了解,并且掌握了一些实验技巧。
谱减法是一种有效的语音增强方法,在实际应用中具有重要的意义。
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。
基于改进型谱减法的语音增强技术研究
基于改进型谱减法的语音增强摘要本文主要研究改进型谱减算法在语音增强中的应用,目的是增强语音质量,减少语音失真和提高其可度懂。
我们首先介绍了语音增强的研究意义,然后介绍了语音信号的相关理论,进而阐述了语音增强的基本谱减法的原理,并在此基础上提出了一种改进型谱减算法。
该算法通过语音激活检测(端点检测法)来确定“寂静段”(纯噪声段),从而对噪声功率谱进行重新估计。
为了减小基音检测算法可能产生的检测误差,采用了组合递归平滑法来减小噪声谱估计的误差。
整个仿真实验中,我们对引入的加性噪声进行处理,其噪声谱估计的性能可在本文中的MATLAB仿真实验中体现。
仿真结果表明,该算法在去除背景噪声的同时,保证了较小的语音失真、提高了信噪比,达到了较好的测听效果。
最后,基于噪声与语音具有一定的相关性的实际情况,我们提出了算法的进一步改进设想,并对此思想做出了数学推导,得到了算法进一步改进的方向及可行性。
关键词:语音增强;谱减法;噪声估计;端点检测;组合递归平滑;仿真实验;改进算法第1章背景介绍1.1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。
这些干扰最终将使接收者接收到的语音已非纯净的原始语音信号,而是受噪声污染的带噪语音信号。
例如,安装在汽车、飞机或舰船上的电话,街道、机场的公用电话,常受到很强背景噪声的干扰,严重影响通话质量。
又如,室内会议电话的交混回响随同语音广播到每个会议地点,影响收听效果。
再如深海潜水员在氦-氧面罩内讲话引起的失真,语言障碍残疾人的语音失真,有历史价值的旧唱片、旧录音带的噪声和失真等,都是带噪语音信号的例子。
环境噪声污染使许多语音处理系统的性能急剧恶化。
例如,语音识别己取得重大进展,正在步入实用阶段。
但目前的识别系统大都是在安静环境中工作的,在噪声环境中尤其是强噪声环境,语音识别系统的识别率将受到严重影响。
低速率语音编码,特别是参数编码(如:声码器),也遇到类似问题。
谱减法语音增强
谱减法语音增强《谱减法语音增强》课程设计报告专业:通信工程班级:姓名:指导教师:2012年5 月25 日目录一、实验目的 (2)二、实验原理 (2)三、谱减法 (2)四、实验程序代码 (3)五、实验效果图 (6)六、参考文献 (6)一、实验目的1.学会MATLAB的使用,掌握MATLAB的程序设计方法;3.掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法;4.掌握基于MATLAB编程实现普检法语音增强;5.学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
二、实验原理谱减法是利用噪声的统计平稳性以及加性噪声与语音不相关的特点而提出的一种语音增强方法。
这种方法没有使用参考噪声源,但它假设噪声是统计平稳的,即有语音期间噪声幅度谱的期望值与无语音间隙噪声的幅度谱的期望值相等。
用无语音的间隙测量计算得到的噪声频谱的估计值取代有语音的期间噪声的频谱,与含噪声语音频谱相减的估计值。
当上述差值得到负的幅度值时,将其置零。
由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号中各频谱分量幅度获得的,对各分量的相位不敏感。
因此,此类语音增强方法将估计的对象放在短时谱幅度上。
·三、谱减法使用谱减法是假设:①噪声叠加;②声与语音不相关;③对纯净语音无先验知识;③对统计噪声有先验知识。
带噪语音模型为:y(n)=x(n)+v(n)式中,y(n)是带噪语音,s(n)是纯净语音,v(n)是噪声。
对式子两边进行傅立叶变换,得Y(k)=X(k)+N(k)由于对噪声的统计参数的未知,所以在实际应用中,通常使用非语音段噪声谱的均值来作为对噪声谱N(k)的估计,则对纯净语音幅度谱的估量表示为把带噪语音的相位当作是纯净语音的相位,那么纯净语音频谱的估量为:四、实验程序代码% speechenhancement.mclear all;%-------------------------------读入语音文件------------------------------------------------------------[speech,fs,nbits]=wavread('speech_clean1.wav'); %读入数据%-------------------------------参数定义----------------------------------------------------------------winsize=256; %窗长n=0.04; %噪声水平size=length(speech); %语音长度numofwin=floor(size/winsize); %帧数ham=hamming(winsize)'; %产生哈明窗hamwin=zeros(1,size); %定义哈明窗的长度enhanced=zeros(1,size); %定义增强语音的长度x=speech'+ n*randn(1,size); %产生带噪信号noisy=n*randn(1,winsize); %噪声估计N = fft(noisy); %对噪声傅里叶变换nmag= abs(N); %噪声功率谱%-------------------------------分帧--------------------------------------------------------------------for q=1:2*numofwin-1frame=x(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2); %对带噪语音帧间重叠一半取值hamwin(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2)=...hamwin(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2)+ham; %加窗y=fft(frame.*ham); %对带噪语音傅里叶变换mag = abs(y); %带噪语音功率谱phase = angle(y); %带噪语音相位%-------------------------------幅度谱减-------------------------------------------------------------------for i=1:winsizeif mag(i)-nmag(i)>0clean(i)= mag(i)-nmag(i);elseclean(i)=0;endend%---------------------------%在频域中重新合成语音-------------------------------------------------spectral= clean.*exp(j*phase);%------------------------反傅里叶变换并重叠相加---------------------------------------------------enhanced(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2)=...enhanced(1+(q-1)*winsize/2:winsize+(q-1)*winsize/2)+real(ifft(spectral));end%---------------------------除去Hamming窗引起的增益-----------------------------------------------for i=1:sizeif hamwin(i)==0enhanced(i)=0;elseenhanced(i)=enhanced(i)/hamwin(i);endend%-----------------------计算增强前后信噪比--------------------------------------------------------SNR1 = 10*log10(var(speech')/var(noisy)); %加噪语音信噪比SNR2 = 10*log10(var(speech')/var(enhanced-speech')); %增强语音信噪比wavwrite(x,fs,nbits,'noisy.wav'); %输出带噪信号wavwrite(enhanced,fs,nbits,'enhanced.wav'); %输出增强语音%-------------------------------画波形-----------------------------------------------------------figure(1);subplot(3,1,1);plot(speech');title('原始语音波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 2.5*10^4 -0.3 0.3]);subplot(3,1,2);plot(x);title('加噪语音波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 2.5*10^4 -0.3 0.3]);subplot(3,1,3);plot(enhanced);title('增强语音波形');xlabel('样点数');ylabel('幅度');axis([0 2.5*10^4 -0.3 0.3]);五、实验效果图00.511.522.5x 104-0.20.2原始语音波形样点数幅度00.511.522.5x 104-0.20.2加噪语音波形样点数幅度00.511.522.5x 104-0.20.2增强语音波形样点数幅度六、参考文献[1]张雄伟,陈亮,杨吉斌,现代语音处理及应用[M].北京.机械工程出版社.2003[2] 雷建军,杨震.基于短时谱估计的语音增强研究.计算机工程应用,2008[3] 邱玮炜,安宁.基于MATLAB 的谱减法语音去噪算法.科技信息.2008。
语音增强报告(谱减法和维纳滤波)
语音增强报告(谱减法和维纳滤波)Speech Enhancement一、语音增强方法的理论分析 (2)1.引言 (2)2.语音增强算法 (2)2.1谱减法 (2)2.2 Wiener滤波法 (3)二、谱减法 (5)1.算法实现 (5)2.改善算法,减少音乐噪声 (9)三、Wiener滤波法 (11)1.算法实现 (11)2.迭代Wiener滤波的算法实现 (14)四、Wiener滤波法与谱减法的比较 (17)五、参考文献 (17)一、语音增强方法的理论分析1.引言语音增强的目标是从含有噪声的语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。
然而,由于干扰通常都是随机的,从带噪语音中提取完全纯净的语音几乎不可能。
在这种情况下,语音增强的目的主要有两个:一是改进语音质量,消除背景噪音,使听者乐于接受,不感觉疲劳,这是一种主观度量;二是提高语音可懂度,这是一种客观度量。
这两个目的往往不能兼得,所以实际应用中总是视具体情况而有所侧重的。
带噪语音的噪声类型可以分为加性噪声和非加性噪声。
加性噪声有宽带的,窄带的,平稳的,非平稳的,白噪声,有色噪声,等;非加性噪声如乘性噪声,卷积噪声等。
一般,语音增强处理的噪声指环境中的噪声,而这些噪声主要是高斯白噪声,这种噪声一般符合如下的假设:(1)噪声是加性的。
(2)噪声是局部平稳的。
局部平稳是指一段加噪语音中的噪声,具有和语音段开始前那段噪声相同的统计特性,且在整个语音段中保持不变。
也就是说,可以根据语音开始前那段噪声来估计语音中所叠加的噪声统计特性。
(3)噪声与语音统计独立或不相关。
2.语音增强算法根据语音和噪声的特点,出现了很多种语音增强算法。
比较常用的有噪声对消法、谱相减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法、FIR 自适应滤波法等。
此外,随着科学技术的发展又出现了一些新的增强技术,如基于神经网络的语音增强、基于HMM 的语音增强、基于听觉感知的语音增强、基于多分辨率分析的语音增强、基于语音产生模型的线性滤波法、基于小波变换的语音增强方法、梳状滤波法、自相关法、基于语音模型的语音增强方法等。
speech_enhancent(语音增强之谱减法实现)
基于谱减法的语音增强算法及其DSP实现1绪论1.1问题的提出语音是人们相互交流时使用最多、最自然、最基本也是最重要的信息载体。
在实际环境中,语音总会受到外界噪声不同程度的干扰和影响,例如像机械噪声这种很强的背景噪声,别人的说话声等都会在很大程度上影响语音信号的质量,同时由于传输系统本身产生的各种噪声也会干扰和影响语音信号,这样使得经过传输系统后到达接收端的信号不可避免地成为带噪语音信号。
随着语音处理技术研究的深入和实际应用的增多,各种语音处理系统面临着进一步提高性能的问题。
有些语音编码和语音识别系统在无噪声或噪声很小的条件下性能很好,但是当环境噪声增大时,系统的性能却急剧下降。
因此,从带噪语音中最大程度地有效地去除噪声,恢复原始纯净语音,改善听觉效果是语音编码和语音识别系统能否正常可靠工作的前提和关键。
所以研究从带噪语音信号中最大限度地降噪、恢复原始纯净语音是非常必要的。
语音信号是携带语音信息的语音声波。
语音信号作为信息最普遍、最直接的表达方式,在许多领域具有广泛的应用前景。
在实际环境中,应用语音信号处理的关键是抗噪声技术,语音增强是其中的关键技术之一。
语音增强就是对带噪语音进行处理,提高信噪比,降低噪声的影响,改善听觉的效果。
采用语音增强算法,可以提高语音处理系统前端预处理的抗噪声能力和输入信号的信噪比,语音增强因此作为预处理或前端处理模块存在于语音处理系统中,并成为语音信号处理与识别系统的重要组成部分助,而且在解决噪声污染、改进语音质量、提高语音可懂度等方面发挥着重要的作用。
1.2语音增强算法及其研究现状语音增强研究从20世纪60年代开始一直到现在都没有停止过,并且由于在70年代数字信号处理理论的成熟,也进而掀起了语音增强技术研究的热潮,同时也取得了一些基础性的成果。
80年代以后,VLSI(超大规模集成电路)技术的发展为语音增强的实时实现提供了可能。
语音增强的目的是从带噪语音信号中尽可能地恢复原始的纯净语音。
- 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)。
2、程序运行结果
由上面几个图的对比可知,经处理后去噪效果明显,较好地抑制了噪声,这从彩色的语谱图中也可清晰的观察到。
五、实验总结
axis([1,(n-n1)*frame+n,min(xs),max(xs)]);
subplot(212);
specgram(xs,fs,1024,n,n1);%原始信号的语谱图
title('原始信号语谱图');
figure(2);
subplot(211);plot(x);
title('加噪语音信号'); %加噪的语音信号
设置阈值为信号开始阶段的能量平均值;
进行谱减运算,得到估计出的语音信号功率谱;
插入相位谱,计算出语音谱;
进行IFFT变换,得到还原的语音帧;
对语音信号进行去加重处理,得到最终信号。
四、Matlab程序及实验结果分析
1、源代码
clear;clc;
[xx,fs]=wavread('F:\111.wav'); % 读入语音信号
汉明(Hamming)窗定义:
3、谱减法简介
谱相减方法是基于人的感觉特性,即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响,从而对语音短时幅度谱进行估计,适用于受加性噪声污染的语音。
谱减法的基本原理:
图1 谱相减法原理图
图中 为加窗后的带噪信号, 为的噪声信号功率谱, 为增强后的语音信号。
speech(n2-n1+1:n2)=(speech(n2-n1+1:n2)+out(i,1:n1)')/2;
n2=n2+n-n1;
speech=[speech;out(i,n1+1:end)'];
end
figure(1);
subplot(211);plot(xs);
title('原始语音信号');%原始语音信号
axis([1,(n-n1)*frame+n,min(speech),max(speech)]);
subplot(212);
specgram(speech,fs,பைடு நூலகம்024,n,n1);%增强信号的语谱图
title('增强信号语谱图');
wavplay(xx,fs);% 输出原始音频
wavplay(x,fs); % 输出加噪音频
%求阈值,信号开始阶段的能量平均值
for i=1:frame
ene(i,:)=ene(i,:)-threshold; % 减谱
ene(i,find(ene(i,:)<0))=0;
% 将估计能量小于0的部分赋值为0
end
for i=1:frame
ene(i,:)=sqrt(ene(i,:)); %开根号
Sw=ene(i,:).*exp(j*ang(i,:)); %求频域函数Sw
out(i,:)=real(ifft(Sw))./hamming(n)'; %去窗求逆fft
end
speech=out(1,:)';% 对out求导,以便于原信号比较
n2=n;
for i=2:frame%将一系列的帧组合还原
axis([1,(n-n1)*frame+n,min(x),max(x)]);
subplot(212);
specgram(x,fs,1024,n,n1);%加噪信号的语谱图
title('加噪信号语谱图');
figure(3);
subplot(211);plot(speech);
title('增强的语音信号');%增强的语音信号
由于人耳对语音相位不敏感,所以用原始含噪语音的相位代替估计语音的相位。谱减法实现的几条公式如下:
(1)
(2)
(3)
由式(1)得到增强后的语音信号的功率谱;然后利用原始含噪语音的相位 代替增强后语音的相位,恢复出增强后的语音信号 。
由公式(1)可看出,估计值 不能保证是非负的,这是因为在估计噪声时存在误差,当估计噪声平均功率大于某帧带噪语音功率时,该帧得出的估计值 就会出现为负的情况,这些负值我们直接给它们置零。
y1=x((i-1)*(n-n1)+1:(i-1)*(n-n1)+n).*hamming(n);
%每一帧对应的语音信号
fy=fft(y1,n); %求fft
ene(i,:)=abs(fy).^2; %求能量energe
ang(i,:)=angle(fy); % 求复角度angle
end
threshold=sum(sum(ene(2:5,:)))/(4*n);
对取出的语音帧要经过加窗处理,即用一定的窗函数 与信号相乘,从而形成加窗语音。加窗的主要作用在于减少由分帧处理带来的频谱泄露,这是因为,分帧是对语音信号的突然截断,相当于语音信号的频谱与矩形窗函数频谱的周期卷积。由于矩形窗频谱的旁瓣较高,信号的频谱会产生“拖尾”,即频谱泄露。为此,可采用汉明窗,因为汉明窗旁瓣最低,可以有效地克服泄露现象,具有更平滑的低通特性,得到的频谱比较平滑。
图2 语音激活检测框图
6、实验的流程图:
图3 实验流程图
用wavread函数读入一个语音信号,然后取其单声道信号得到纯净的语音信号;
用rand函数加入噪声,得到加噪的语音噪声;
对加噪的语音信号进行分帧,帧长取20ms,每帧的重合长度设置为帧长的2/3,用floor函数求帧数;
对分帧信号加上汉明窗,并求得信号的fft频谱,进而求得信号能量和fft的复角度,该角度用于后面增强语音信号的重构;
2、语音信号的处理方法
根据语音信号的特点,可以将平稳过程中的处理方法和理论引入到语音信号的短时处理当中,将语音信号划分为很多短时的语音段,每个短时的语音段称为一个分析帧。这样,对每一帧语音信号处理就相当于对特征固定的持续信号进行处理。帧既可以是连续的,也可以采用交叠分帧,一般帧长取10~30ms。取数据时,前一帧和后一帧的交迭部分称为帧移,帧移与帧长之比一般取为0~1/2。
xs= xx(:,1); %取单声道
N=length(xs); %求信号长度
x=xs+0.01*rand(N,1);%加噪
n=fs*20*10^-3; % 每帧长取20ms
n1=ceil(1*n/3); %每两帧重合的长度为1/3
frame=floor((N-n)/(n-n1)); %求帧数
for i=1:frame
4、“音乐噪声”的产生
由于在谱减法处理过程中,是以无声期间统计平均的噪声方差代替当前分析帧各频率点的噪声频率分量,而噪声频谱具有高斯分布,即其幅度随机变化范围很宽,因此相减时,若该帧某频率点噪声分量较大,就会有很大一部分保留,具体来讲,由谱相减所产生的噪声称为残余噪声,与语音信号不相关,是由具有随机频率和幅度的窄带信号所组成。在频谱上呈现随机出现的尖峰,便产生了间歇短暂的突发声调,在听觉上形成有节奏性起伏的类似音乐噪声的残留噪声。
设计性实验4语音信号增强
一、实验目的
1、了解语音信号噪声抑制的仿真方法及原理;
2、利用谱想减法抑制语音中的噪声;
二、实验要求
1、仿真合成一段带噪语音;
2、使用谱相减法对带噪语音进行增强;
三、实验原理
1、语音信号特点:
语音信号是一种时变的非平稳的随机信号,但是人类的发声系统的生理结构的变化速度是有一定限度的,在一段时间内(10~30ms)人的声带和声道形状具有相对稳定性,可以认为其特性是不变的,因而语音的短时谱分析也有相对稳定性,在语音增强中可以利用短时谱的这种稳定性。
5、语音端点检测技术
在谱减法中噪声功率谱的估计至关重要,如果噪声估计偏差较大的话,将毫无疑问的影响语音增强质量。语音端点检测是一种噪声估计的算法,目的就是从连续记录的带噪语音信号中分离出我们真正感兴趣的语音信号。
语音激活检测指从一段包含语音的信号中确定出语音的起始点和终点,又称端点检测。
语音激活检测是基于语音帧来进行的,语音帧的长度在10~30ms不等。语音活性检测的方法可以综述为:从输入信号中提取一个或一系列的对比特征参数,然后将其和一个或一系列的门限阈值进行比较,如图3-2所示。如果超过门限则表示当前为有音段,否则就表示当前为无音段。而门限通常是根据无音段时语音特征确定的。