基于改进型谱减法的语音增强技术研究

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基于谱减法的语音增强(参考)

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

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

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

一种改进型谱减法在短波语音通信中的应用研究

一种改进型谱减法在短波语音通信中的应用研究

一种改进型谱减法在短波语音通信中的应用研究摘要:短波语音通信中往往混杂有很多干扰和背景噪声,为了尽可能减小这些噪声,在接收端还原出更为清晰的语音,文章通过对常见语音增强算法进行仿真对比,选用谱减法并进行实现后成功应用于短波语音通信系统。

实际使用结果表明,文章提出的算法能有效抑制短波语音中的噪声干扰,显著提高了接收语音质量。

关键词:语音增强;改进型谱减法;短波;通信短波语音通信具有无可比拟的顽存性、机动性和灵活性等优越性,在广播和日常生活等多方面得到了广泛应用,但短波极易受到外界干扰,严重影响了语音通信质量。

因此如何有效抑制或滤除背景噪声一直是人们研究的热点。

语音增强的目的是从噪声背景中提取有用的语音信号,抑制、降低噪声干扰的技术。

语音增强的目的是改进语音质量,尽可能消除背景噪声、提高信噪比,同时提高语音自然度、可懂度和说话人的可辨度。

为了在短波语音通信中进一步减小噪声,还原出更加清晰的语音,有必要采取语音增强技术对接收端的语音进行进一步处理。

1 几种常见的语音增强算法的去噪效果比较常见的语音增强算法有短时谱MMSE法、谱减法、维纳滤波法等,为了检测它们的去噪效果,我们对三种算法在不同输入信噪比下的输出信噪比进行了仿真比较:从图1可以看到,三种常用的语音增强技术在不同噪声环境下对带噪语音的降噪效果不同。

短时谱MMSE法在三种算法中似乎具有最佳的降噪效果,其实不然。

短时谱MMSE法在大幅提高语音的SNR的同时也提高了噪声的幅度,因此很少进行实际应用。

谱减法和维纳滤波法相比,在输入信噪比为-7 dB以下或8 dB以上时,谱减法具有更高的输出信噪比。

在-7 dB到8 dB之间,维纳滤波法的性能更好一些。

由于我们通常接收到的可辨短波语音信噪比都在8 dB以上,因此我们选用谱减法进行实现。

2 谱减法原理谱减法又称谱相减法,即从带噪语音的频谱估值中减去噪声的频谱估值,从而得到“纯净语音”的频谱。

由于人耳对语音频谱分量的相位不敏感,因而这种方法主要针对短时功率谱。

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

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

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。

改进谱减法语音增强算法的研究

改进谱减法语音增强算法的研究

改进谱减法语音增强算法的研究陈欢;邱晓晖【摘要】For the speech signal,voice quality is greatly affected by the noise. Speech enhancement techniques must be used to suppress background noise,improving voice quality and voice clear degrees. The speech enhancement is to get the speech as original as possible from the speech signal with noise. The spectral subtraction speech enhancement is utilized broadly because it is simple and easy for the re-al-time processing. In this paper,the basic principle of algorithm of the spectral subtraction is presented. Aiming at reducing annoying musical noise in the standard spectral subtraction algorithm,the principle of two kinds of typical improved spectral subtraction is ana-lyzed. Experimental results show that the proposed algorithm reduces the musical noise effectively and improves the speech quality.%语音信号中,噪声的存在极大地影响了语音质量,必须采用语音增强技术在一定程度上抑制背景噪声,最大限度地改善语音通信质量,提高语音的可懂度。

一种改进谱减法语音增强算法的研究

一种改进谱减法语音增强算法的研究

129一种改进谱减法语音增强算法的研究符成山(装甲兵工程学院信息工程系,北京100072)摘要:语音增强是语音处理中常用的手段,在传播语音信号的同时噪声信号也随之添加进来,为了得到纯净的语音信号,我们对带噪信号进行语音增强,我们一般使用谱减法进行语音增强,但面对变化较大的噪声效果不理想。

文章提出了一种改进的谱减语音增强方法,通过实验仿真表明,该方法有效地解决了噪声变化大情况下的语音增强。

关键词:谱减法;自适应;语音增强中图分类号:TN912文献标识码:A文章编号:1673-1131(2016)08-0129-021概述语音增强的一个主要目标是从带噪信号中提取出纯净的原始语音,改进语音的质量,减少背景噪声的同时提高语音的质量。

由于宽带噪声无论从时域还是从频域上看均与语音信号重叠在一起,实践中语音增强的难点是宽带噪声的抑制和消除。

谱减法是最早被提出的去噪算法之一。

它的基本原理是假设噪声是加性噪声,通过从带噪语音谱中减去噪声谱的估计,就可以得到纯净的语音信号谱。

在不存在目标信号的期间,可以对噪声谱进行估计和更新。

但是谱减法虽然简单但是有很多缺点,由于谱减法对噪声估计比较简单,会出现错误,进而导致了语音失真的现象,使得语音可懂度下降。

1.1幅度谱减法基本原理语音信号是短时平稳的,一般语音信号在处理之前先要对其进行分帧加窗处理。

假如设某帧纯净语音信号为x (n ),噪声信号为d (n ),带噪语音为y (n )由纯净语音信号和噪声信号组成,即:y (n )=x (n )+d (n ),噪声信号的FFT 为D (,我们可以将Y=|Y (y ()为幅度谱,)是带噪信号的相位谱。

噪声谱D()=|D (d ()|是未知的,可以通过无语音活动时的平均幅度谱的估计来代替。

根据相位不会对语音可懂度超成影响,只是可能在一定程度上影响语音质量。

我们使用带噪语音相位)来代替噪声相位)。

带噪语音经过谱减后得到的纯净语音频谱的估计为。

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]

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

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。

基于改进增益函数谱减法的语音增强技术研究

基于改进增益函数谱减法的语音增强技术研究
摘 要 :为 了有效 克服传 统谱 减 法 引起语 音 畸变 的 问题 ,提 出了相 邻 帧修 . 和增 益平 滑的 改进谱 减法 针对 残余 音 乐噪 声 V L - 的产生 ,分析 了传 统谱 减法 的缺 点以及 音 乐噪 声形 成 的原 因,利 用对语 音 帧分解 子 帧和对增 益 函数递 归平 滑处理 的方 法 ,
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

改进谱减法语音增强研究

改进谱减法语音增强研究

改进谱减法语音增强研究屈晓旭;李朝辉;娄景艺【摘要】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.%Spectral subtraction is a commonly used algorithm in speech enhancement algorithms. Traditional spectral subtraction employs a direct decision method (DD) to compute the prior signal-to-noise ratio, and this would result in one-frame delay and couldn't filter out the noise effectively, and the introduction of"music noise" would also affect the communication effect. To eliminate the adverse effects brought about by the delay and"music noise", on the basis of spectral subtraction, the minimum mean square error (MMSE) algorithm is used to calculate the prior SNR (Signal-to-Noise Ratio), and with the addition of Hamming window and half-wave rectification, Wiener filtering is used to enhance the noisy speech. The experiment results indicate that the spectral subtraction algorithm could effectively eliminate the one-frame delay, filter out the"music noise", and reduce the adverse effects of background noise. Moreover, the quality of speech signal is enhanced onthe subjective hearing, and the effect is much better than that of original speech signal.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2017(050)009【总页数】4页(P1925-1928)【关键词】谱减法;MMSE;先验信噪比;半波整流;频谱修正;语谱图【作者】屈晓旭;李朝辉;娄景艺【作者单位】海军工程大学电子工程学院,湖北武汉 430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉 430033;海军工程大学电子工程学院,湖北武汉 430033【正文语种】中文【中图分类】TN927Abstract:Spectral subtraction is a commonly used algorithm in speech enhancement algorithms. Traditional spectral subtraction employs a direct decision method (DD) to compute the prior signal-to-noise ratio, and this would result in one-frame delay and couldn’t filte r out the noise effectively, and the introduction of“music noise” would also affect the communication effect. To eliminate the adverse effects brought about by the delay and “music noise”, on the basis of spectral subtraction, the minimum mean square error (MMSE)algorithm is used to calculate the prior SNR (Signal-to-Noise Ratio), and with the addition of Hamming window and half-wave rectification, Wiener filtering is used to enhance thenoisy speech. The experiment results indicate that the spectral subtraction algorithm could effectively eliminate the one-frame delay, filter out the “music noise”, and reduce the adverse effects of background noise. Moreover, the quality of speech signal is enhanced on the subjective hearing, and the effect is much better than that of original speech signal. Key words:spectral subtraction; MMSE; priori SNR; half-wave rectifier; spectral amendment; spectrogram语音是人类交流信息最直接、最便捷、最有效的手段。

基于改进谱减算法的语音增强研究

基于改进谱减算法的语音增强研究
摘要 : 了一 种根 据传统的谱减改进后 的增 强算法 : 每帧的功 率谱 来动态 调整谱减 系数 , 介绍 根据 然后采用 多种 方法抑制音乐噪声 。使谱减效果既保持 了较高的信噪 比, 又使音乐噪声 得到 了抑制。算法 在 V 60 编程实现 , C .下
实验证 明语音增强效果 明显 。 关 键 词: 谱减算 法; 音增强 ; 语 去噪 ; 乐噪 声 音
N( l w)
I ( I则 H( =( 一 w) , N 叫) 1
) El - ,hl I  ̄,
以看 出 , 减法 的实质 就是在 带 系数 H, 当信 噪 比 高 的时候 , 减 系数就 小 。反 之则 衰 减系 数 就 衰
由上式 可得 :
() 3
E( y( I =E(S W) ) I 叫)2 ) I ( I +E( N( I) E{ eS W)N ( } I W) +2 R [ ( ] W) () 4 假设 s £和 ( ) () £独立 , S 叫) N( 也相互独立。而 N( 为零均值 的高斯分布 , 以 E( eS W) 则 ( 和 叫) 叫) 所 R {( N W) ) ( }等于 0代人上式得 : , E( y( I) I 叫) =E(S( I) I W) +E( N( I I W) )
大。
图 1 基本谱减算法 的原理图
22 改进 的谱减 算法 .
在很多实际的应用场合 , 基本谱减算法被改进使用 , 比如“ 基于改进谱减算法的语言增强新方法” 一文 中钱 国 表和赵鹤鸣对 () 中的 2 R [ ( ] ( 做了近似估计而不假设此项为 0提 出改进的谱减算法。以下是 4式 E{ e S 叫)N 硼) ,
y( ) ( ) 2 t t =s t +,( ) () 1 () 2

基于改进型谱减法的语音增强技术

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

基于谱减法的语音增强技术研究
娱乐领域
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

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

改进的多窗谱谱减法语音增强研究

改进的多窗谱谱减法语音增强研究
本文基于多窗谱估计提出一种改进多窗谱谱减法。首 先借助多窗谱技术估计每帧信号的功率谱,在此基础上利用 帧间平滑技术增加相邻帧间的关联性,改善噪声谱的估计误 差,再借以实时更新的每帧的先验信噪比,进而更新增益因 子,得到增强后的语音。MATLAB 仿真实验表明该方法实现了 语音增强。
1 多窗谱谱减法的改进算法
( ) 频点处的功率谱 Pi (k ) = PMTM yi (n) ,PMTM 表示多窗谱估
计函数。Pd (k ) 是估计的噪声功率谱。
语音起始 NIS 帧是噪声帧,则有 :
∑ ( ) ( ) Pd
k
=
1 NIS
NIS
Pi
i =1
k

(4)
将 谱 减 后 的 幅 度 谱 | Sˆi (k ) | 结 合 含 噪 语 音 相 位 谱 θi (k ) 进行逆傅里叶变换(IFFT), 得到减噪以后的语音信号
1.1 传统的多窗谱谱减算法 假设噪声 d(n)是加性平稳噪声并且与语音信号 s(n)无
关 [5],则带噪语音信号 y(n)表示为 :
y(n) = s(n) + d (n)
(1)
将带噪语音信号进行加窗分帧得到 yi (m) ,FFT 得到 对应频点处的幅度谱 Yi (k ) 以及相位谱 θi (k ) ,多窗谱谱减后
Abstract :Background noise is one of the sources of interference noise in communication systems, and researchers are paying more and more attention to this problem. Speech enhancement reduces noise effects and improves speech intelligibility [1]. Based on the multi-window spectral subtraction method, this paper combines inter-frame smoothing and a priori SNR estimation, and proposes a speech enhancement algorithm that improves multi-window spectrum. The simulation results show that the proposed algorithm not only improves the speech signal to noise ratio, but also improves the speech intelligibility. Keywords:Speech Enhancement;Multi-window Spectral Subtraction;Inter-frame Smoothing; Prior SNR estimation

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

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。

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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。

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。

由于语音生成模型是低速率参数编码的基础,当模型参数的提取受到混杂在语音中背景噪声严重干扰时,重建语音的质量将急剧恶化,甚至变得完全不可懂。

在上述情况下,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。

在实际需求的推动下,早在上个世纪60年代语音增强这个研究课题就引起人们的注意,此后40多年人们一直锲而不舍地进行这方面的研究。

随着数字信号处理理论的成熟,70年代曾形成一个理论研究高潮,取得了一些基础性成果,并使语音增强发展成为语音信号处理的一个重要分支。

进入80年代后,DSP(数字信号处理)技术的发展和成熟为语音增强的实时实现提供了可能。

语音增强不但与语音信号数字处理理论有关,而且涉及到人的听觉感知和语音学范畴。

再者,噪声的来源众多,随应用场合而异,它们的特性也各不相同。

即使在实验室仿真条件下,也难以找到一种通用的语音增强算法能适用于各种噪声环境,所以必须针对不同噪声,采用不同的语音增强对策。

目前,某些语音增强算法在实际应用中己经证明是有效的,它们大体上可分为四类:噪声对消法、谐波增强法、基于参数估计的语音再合成法和基于语音短时谱估计的增强算法。

语音增强的一个主要目标是从带噪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。

目前有一些对低信噪比带噪语音进行语音增强的方法,可以显著地降低背景噪声,改进语音质量,但并不能提高语音的可懂度,甚至略有下降。

语音增强是语音信号处理的一个重要分支,该技术已广泛应用于无线电话、电话会议、场景录音和军事窃听等领域。

语音增强技术无论在日常生活中,还是在军事领域,或者在语音信号处理技术中都很有应用价值。

因此研究语音增强算法有很重要的实用价值。

1.2 语音增强的历史和发展现状语音增强方法的研究始于20世纪70年代中期,随着数字信号处理理论的成熟,语音增强发展成为语音信号处理领域的一个重要分支。

1978年,Lim和Oppenheim提出了语音增强的维纳滤波方法。

1979年,Boll提出了谱相减方法来抑制噪声。

1980年,Maulay和Malpss提出了软判决噪声抑制方法。

1984年,Ephraim和Malah提出基于MMSE短时谱幅度估计的语音增强方法。

在近30年的研究中,各种语音增强方法不断被提出,奠定了语音增强理论的基础;并使之逐渐走向成熟。

近些年来,随着VLSI技术的发展和高速DSP 芯片的出现,使语音增强的实时实现成为可能。

语音增强方法逐步走向实用,同时新的语音增强方法又相继涌现,如基于小波变换的方法,基于人耳掩蔽效应的方法等。

目前常用的语音增强算法分为如下几类:基于谱相减的语音增强算法、基于小波分析的语音增强算法、基于卡尔曼滤波的语音增强算法、基于信号子空间的增强方法、基于听觉掩蔽效应的语音增强方法、基于独立分量分析的语音增强方法、基于神经网络的语音增强方法。

其中,谱相减法、维纳滤波法、最小均方误差法等算法的研究是基于短时谱估计的语音增强算法,这种方法力图获得语音信号频谱幅度的最优估计,是从观测序列中以最小均方误差准则估计语音信号正交展开系数的模值。

该类方法具有适应信噪比范围大、方法简单、易于实时处理等优点。

尽管该方法研究比较早,但仍具有很强的生命力,成为应用最广泛的语音增强方法。

1.3 谱减法语音增强的研究现状S. Boll 假设噪声是平稳的或缓慢变化的加性噪声,并且语音信号和噪声信号不相关的情况下,提出了谱减法(SS:Spectral Subtraction)。

该方法能够抑制背景噪声的影响,但由于其局部平稳性的假设与实际情况并不相符,因此效果不理想,残留的音乐噪声较大;Berouti在传统谱减法的基础上增加了调节噪声功率谱大小的系数和增强语音功率谱的最小值限制,提高了谱减法的性能,但是其修正系数和最小值是根据经验确定的,适应性较差;P. Lockwood在谱减法的基础上提出了非线性谱减法(NSS:Non-liner Spectral Subtraction),它根据语音信号的信噪比自适应调节语音增强的增益函数,提高了语音的信噪比,而信噪比并不能正确反映信号的听觉质量,因此用信噪比作为调整估计参数的依据并不能提高信号的听觉质量;Boh Lim Sim等人也提出了与此相近的改进算法,虽然提高了信号的信噪比,但残留的音乐噪声较大;Virag将人耳的掩蔽特性应用到非线性谱减法的增强算法中,部分解决了谱减法残留音乐噪声大的问题,但在信噪比较低或非平稳的情况下,其增强效果不理想;I.Cohen 等人首先估计语音信号概率密度函数,然后在此基础上改进了对数谱估计算法,使得改进的算法对非平稳噪声具有良好的抑制作用,该算法的缺点是语音信号的概率密度函数较难估计。

噪声参数估计的准确与否直接会影响谱减法语音增强效果,因此,带噪语音中背景噪声参数的估计问题值得关注。

1.4 本文主要的研究内容本文分析了基本谱减法的原理,并在此基础上提出一种改进型谱减法:基于语音活性检测(V oice Activity Detector)噪声估计方法进行噪声估计,从而减小噪声估计的误差。

然后,采用了组合递归平滑(中值平滑与线性平滑的组合)的方法更新噪声谱,并在此基础上应用谱减法进行语音增强,使处理后的语音更为接近纯净语音,最后,MATLAB的仿真实验结果表明:该算法可以有效的提高语音听觉质量,其计算复杂度也不高。

第2章语音信号的基础理论2.1 人耳感知特性因为语音增强效果最终取决于人的主观感受,所以语音感知对语音增强研究有重要作用。

人耳对背景噪声有很大的抑制作用,了解其机理大大有助于语音增强技术的发展。

语音感知问题涉及到生理学、心理学、声学、和语音学诸多领域,其中有很多问题有待进一步研究。

目前已有一些结论可用于语音增强:1.人耳对语音的感知主要是通过其幅度谱获得的,而对相位谱不敏感。

2.人耳对频率高低的感受近似于该频率的对数值成正比。

3.人耳具有掩蔽效应,即强信号对弱信号有抑制作用,能够将其掩盖。

4.共振峰对语音的感知十分重要,特别是第二共振峰比第一共振峰更为重要,因此对语音信号进行一定程度的高通滤波不会对可懂度产生影响。

5.人耳在两个以上的说话环境中能够分辨出它所需要的声音。

6.人耳对频谱分量强度的感受是频率与能量谱的二元函数,响度与频谱幅度的对数成正比。

2.2 语音特性分析语音是人们讲话时发声器官发出的一种声波,具有声音的物理特性。

然而它又是一种特殊的声音,是人们用来交流信息的工具,因此语音是声音和语言的组合体。

语音和语言是研究人类话语的一门学科,它具有一定的音色、音调、音强和音长。

因此,有必要了解语音信号的一些基本特征。

浊音在时域上呈现出明显的周期性;在频域上有共振峰结构,而且能量大部分集中在较低频段内,而清音段没有明显的时域和频域特征,类似于白噪声。

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。

语音信号是非平稳、时变的,但又是准平稳、慢变的,因此短时处理技术是合适的。

语音信号的时域特征参数主要有短时能量,短时过零率和短时能量比等。

时域分析具有特征提取简单、运算量小、物理意义明确等优点,便于我们直观的认识语音信号。

但它的缺点是不能压缩维数,且不适于表征幅度谱特性。

因此频域的特性显得尤为重要。

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