一种基于改进型谱减法的语音增强新算法
一种改进的谱减法语音增强算法
第54卷 第6期2021年6月通信技术Communications TechnologyVol.54 No.6Jun. 2021文献引用格式：郭莉莉，陈永红.一种改进的谱减法语音增强算法[J].通信技术，2021，54（6）：1350- 1355.GUO Lili,CHEN Yonghong.An improved spectral subtraction speech enhancement algorithm[J].Communications Technology,2021,54(6):1350-1355.doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2021.06.010一种改进的谱减法语音增强算法*郭莉莉，陈永红（南通大学杏林学院，江苏 南通 226000）摘 要：传统的谱减法语音增强算法存在“音乐噪声”问题。
针对此问题，引入过减因子和补偿因子两个参数对传统的谱减法进行改进。
其中：过减因子可以调节在带噪语音功率谱中减去的噪声分量；补偿因子可以降低人耳对残留噪声的感知度。
在两个参数的共同作用下，算法在抑制“音乐噪声”的同时可以使语音成分更加突出，且人耳的接受度更高。
仿真结果表明，与传统的谱减法相比，使用改进形式的谱减法对带噪语音进行增强处理后，语音信号波形失真程度更低，信噪比改善更明显，MOS评分更高。
关键词：谱减法；过减因子；补偿因子；语音增强中图分类号：TN912 文献标识码：A 文章编号：1002-0802(2021)-06-1350-06An Improved Spectral Subtraction Speech Enhancement AlgorithmGUO Lili, CHEN Yonghong(Xinglin College, Nantong University, Nantong Jiangsu 226000, China)Abstract: The traditional speech enhancement algorithm has the problem of “music noise”. To solve this problem, the traditional spectral subtraction method is improved by introducing two parameters: over subtraction factor and compensation factor. The over subtraction factor can adjust the noise component subtracted from the noisy speech power spectrum, and the compensation factor can reduce the human ear's perception of the residual noise. Under the combined action of the two parameters, the speech component can be more prominent while suppressing the “music noise” and the acceptability of human ears is higher. Simulation results indicate that, compared with the traditional spectral subtraction method, after using the improved form of spectral subtraction method to enhance the noisy speech, the distortion of the speech signal waveform is lower, the signal-to-noise ratio is improved more obviously, and the MOS score is higher.Keywords: spectral subtraction method; over subtraction factor; compensation factor; speech enhancement0 引 言在语音信号传输过程中，由于环境和传输信道等因素的影响，收到的语音信号中往往夹杂着噪声，使语音信号产生失真。
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
一种基于小波变换和谱减法的改进的语音增强算法
一种基于小波变换和谱减法的改进的语音增强算法卢景;赵风海【摘要】谱减法是目前受到广泛研究的语音增强算法之一,但谱减法分辨率固定及存在音乐噪声残留的问题,限制了谱减法的应用推广.本文针对以上问题,利用小波变换的多分辨率特性及谱减法运算量小、处理速度快的特点,提出了一种基于小波变换和改进的Berouti谱减法的改进语音增强算法.实验结果表明,该算法在抑制噪声,增强语音信号的可懂度及鲁棒性方面优于传统的谱减法.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2018(042)012【总页数】6页(P8-12,69)【关键词】谱减法;小波变换;语音增强【作者】卢景;赵风海【作者单位】南开大学电子信息与光学工程学院,天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室,天津300350;南开大学电子信息与光学工程学院,天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室,天津300350【正文语种】中文【中图分类】TN912.3语音增强是语音信号处理领域的一个重要研究课题，语音增强对含噪语音的去噪结效果，直接关系着语音样本的可用性。
语音去噪的目的即获取纯净的语音信号。
近年来，语音信号处理在现实生活中得到了极大的应用，如语音识别、说话人识别及性别识别等技术用于帮助听力障碍者[1]。
无噪声的语音信号可有效的提高语音信号处理系统的性能。
语音增强技术主要分为单通道、双通道和多通道三类，其中谱减法是单通道语音增强技术中发展最早，应用最为广泛的一种算法[2]。
谱减法由于算法简单、运算量小等优点获得了广泛的研究及关注。
该算法的主要缺点即处理语音信号后，信号频谱内残留音乐噪声。
针对这一问题，人们从听觉掩蔽特性、噪声分类处理及多分辨率等多方面提出了改进方法[3]，这些改进算法在一定程度上减小了音乐噪声的残留率。
20世纪80年代后期新兴的小波分析理论，克服了谱减法分辨率固定的缺点，在多分辨率下观测信号。
在含噪语音信号中，信号能量大部分分布在低频段，但噪声信号能量大部分分布在高频段，利用小波分析的多分辨率及与人耳听觉特性相似的特点[4]，将多频率组成的语音信号分解成不同频段的子信号，分析高频信号的时间窗口小，时域分辨率高；低频信号的时间窗口大，频域分辨率高[5]。
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。
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。
基于动态谱估计的改进谱减语音增强算法
陈 武 ， 朱 忠 ，陈 琳 ，李 强
（中国卫 星海上测控 部 江苏 江阴 ２ １ ４ ４ ３ １ ）
摘要 ： 语音 增 强是语 音信 号 处理 的重要 课题 。根 据 基 于最 小值 追踪 的谱 估计 方 法 ，提 出了一种 非平 稳噪 声环 境 下快速 追踪
噪声 变化 的方 法 ，将 其应 用到 改进 后 的谱减 法 中 ，以提 升 语 音增 强的 效果 。仿 真结 果表 明 ，改进后 的谱 减 法能 有效 降低 背
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]
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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。
一种基于改进谱减法的语音去噪新方法
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 的干扰。 在各种 语音处 理的应用中, 由于背景噪声 使得语 音质 量降低 的现象 非常普遍, 例如在移动通讯 和语音 识别 中就希 望语音 信号有尽可能高的信噪比, 因此设 法去 除语音 信号中 的非相关 噪声, 提 高语 音信 号的 信 噪比, 改善 语 音质 量, 即语音去噪技术就成为 语音研 究中 的一个 重要课 题。 目前语音信号的 去噪 方法大 体上 有四类: 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
0
引
言
点, 在假设噪声是统计平稳的前提下, 用无语音间隙测 算得到的 噪声 频谱 估计 值 取代 有语 音期 间 噪声 的频 谱, 与含噪 语音 频谱 相 减, 从 而获 得语 音 频谱 的 估计 值。谱减法具有算法简单、 运算量小的特点, 便于实现 快速处理, 往往能够获得较高的输出信噪比, 所以被广 泛采用。该算法经典形式的不足之处是处理后会产生 具有一定 的节 奏性 起 伏、 听 上去 类似 音 乐的 音 乐噪 声
k) 是无话时 | N k | 的统计
2 1/ 2
节这两个参数可使 去噪效 果达到 比较好 的增 强效果。 但过多增加去噪程度会使增强后的语音失真增大。
平均。 此时, 原始语音的估计值如式( 4) 所示: | S ^ k | = [ | Y k | - E[ | N k | ] ]
n(
= [ | Yk | ( 4)
i= 1
∀ ^s 2( i )
N
N
( 8)
短时过零率为: 1 ∀1 | sgn[ ^s ( i ) ] - sgn[ ^s( i - 1) ] | ( 9) 2 n= 式中 ZCR 表示一帧信 号样 本改 变符号 的次 数即 过零 ZCR = 率。 其中 sgn[ ] 是符号函数:
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。
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GSC与谱减法的麦克风阵列语音增强方法
基于GSC与谱减法的麦克风阵列语音增强方法于春和;苏龙【摘要】广义旁瓣抵消器(GSC)算法是目前广泛使用的一种麦克风阵列语音增强方法,但在自适应抵消模块中不可避免地存在语音抵消,且对非相干噪声的消噪能力很弱.针对GSC消噪能力弱,存在残留背景噪声的问题,提出了一种基于改进GSC与谱减法的麦克风语音增强方法.该方法改进了广义旁瓣抵消器结构中的自适应算法,将固定步长值变为可调步长值,避免了固定步长选择过大或过小带来的语音抵消或语音消噪不足的问题.后续与谱减法相结合,去除残留噪声获得更加纯净的语音.实验仿真表明,该方法可有效抑制残留背景噪声的影响,提高语音的性噪比及可懂度.【期刊名称】《沈阳航空航天大学学报》【年(卷),期】2015(032)005【总页数】6页(P80-85)【关键词】麦克风阵列;广义旁瓣抵消器;谱减法;语音增强【作者】于春和;苏龙【作者单位】沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学电子信息工程学院,沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TP912.3在复杂的声学环境中，各种各样的干扰噪声会严重影响期望语音信号的获取，致使获得的语音信号不再是纯净的语音信号。
而如果干扰噪声太大，通过麦克风采集的信号往往模糊不清，影响了语音的可懂度。
采用单麦克风的语音增强系统也难以获得令人满意的增强效果，因此二十世纪八十年代麦克风阵列语音增强技术应运而生。
和单孤立麦克风增强方法相比，麦克风阵列利用了目标信号，噪声和干扰的空间信息，增强了期望方向的信号，抑制了其他方向的信号，所以能提供更好的增强效果[1]。
目前麦克风阵列语音增强方法大体上可以分为三类：固定波束形成算法、自适应波束形成算法和带后置滤波器的固定波束形成算法，当今主流还是以广义旁瓣抵消器的自适应波束形成算法为基础。
但是它存在着语音抵消与对非相干噪声抑制能力弱的问题[2-3]，为此，许多学者提出了改进算法。
文献[4]提出了一种鲁棒自适应约束波束形成方法，来尽量减弱GSC自适应波束形成中的语音抵消。
改进的多窗谱谱减法语音增强研究
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。
基于减谱法的语音增强方法的实现
摘要摘要：在我们的日常交流和语音通信系统中，加性宽带噪声严重影响了语音质量和可懂度。
从带噪语音中提取原始语音信号的方法很多，在单信道条件下，减谱算法以其运算量小、原理简单、易于实现并且有不错的增强效果而得到了广泛的应用。
减谱语音增强算法的核心是噪声检测和减谱规则。
在分析了语音增强算法理论的基础上，本文首先研究了语音激活检测算法。
对基于短时能量和短时过零率双门限法语音激活检测的噪声估计算法做了研究及仿真，同时还研究了一种基于最小子带能量的噪声估计方法。
然后，通过分析经典减谱法的原理及其一般改进形式，研究了一种基于噪声残差的谱相减改进算法和一种可以不以噪声是零均值的高斯分布为前提的减谱法改进算法。
最后通过大量的仿真实验，验证了所研究的几种改进算法都能有效地提高增强效果。
关键词：减谱法；语音增强；语音激活检测；噪声估计ABSTRACTABSTRACT: In our daily conversation and speech communication system, the additive broadband noise has badly impact on the qualification and the intelligibility of the speech. There are many methods to pick-up the pure speech signal from noisy speech signal. Under the condition of single channel, spectral subtraction speech enhancement algorithm has been widely used because it has many advantages，such as the calculation is small, the theory is simple, and the implement is easy.The main idea of the spectral subtraction algorithm is noise detection and spectral subtraction rule. Firstly, voice activity detection algorithm is discussed in this paper. We research and simulate the voice activity detection based on short-time energy and short-time zero crossing rate and research a noise estimate method based on minimum subband energy. Then, after analyzing the conventional spectral subtraction algorithm and its improved form, we study the improved spectral subtraction algorithm based on noise residual error and research another improved spectral subtraction algorithm without Gauss noise. Finally, many experimental results show that all these improved algorithms can improve the quality of the speech effectively.Keywords: spectral subtraction; speech enhancement; voice activity detection; noise estimation目录摘要 (I)ABSTRACT .............................................................................................. I I 第1章绪论 (1)1.1 课题的研究背景 (1)1.2 语音增强技术发展现状况 (2)1.3 本文结构安排 (4)第2章语音增强算法基础理论 (5)2.1 人耳感知特性 (5)2.2 语音产生及其特性分析 (5)2.2.1 语音信号的声学基础和产生模型 (5)2.2.2 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)2.5 语音增强性能 (8)2.6 本章小结 (10)第3章语音激活检测 (11)3.1 引言 (11)3.2 基于短时能量和短时过零率的语音激活检测算法 (12)3.2.1 短时能量 (12)3.2.2 短时过零率 (13)3.2.3 短时能量和短时过零率双门限算法 (13)3.3 实验仿真 (15)3.4 本章小结 (16)第4章噪声参数的估计 (17)4.1 引言 (17)4.2 传统减谱法中所使用的噪声参数估计 (17)4.2.1 传统减谱法中噪声参数估计的原理 (17)4.2.2 传统减谱法中噪声参数估计的步骤 (17)4.2.3 传统减谱法中噪声参数估计的缺点 (18)4.3 一种改进的背景噪声检测算法 (18)4.3.1 算法的数学模型 (19)4.3.2 算法原理 (19)4.3.3 算法的实现流程 (20)4.4 本章小节 (21)第5章减谱算法的具体研究 (23)5.1 概述 (23)5.2 传统减谱算法 (23)5.2.1 功率减谱的原理 (23)5.2.2 幅值减谱的原理 (24)5.2.3 减谱经典形式的实现流程 (25)5.2.4 减谱经典形式的缺点 (26)5.3 传统减谱算法的改进算法的研究 (26)5.3.1 普通减谱法的基本改进形式 (26)5.3.2 基于噪声残差的减谱改进算法 (27)5.3.3 一种从不同角度改进的减谱改进算法分析 (28)5.4 本章小节 (30)第6章算法MATLAB实现以及增强效果分析 (31)6.1 在MATLAB下实现程序的优缺点 (31)6.1.1 MATLAB实现的优势 (31)6.1.2MATLAB实现的缺点 (32)6.2经典减谱算法及几种改进算法的MATLAB实现 (33)6.2.1 经典减谱算法的MATLAB仿真 (33)6.2.2减谱法基本改进形式的MATLAB仿真与分析 (34)6.2.3 基于噪声残差的改进算法的MATLAB仿真与分析 (36)6.2.4 减谱改进形式3的MATLAB仿真与分析 (39)6.3 几种减谱改进算法的性能对比 (42)6.4 本章小节 (44)第7章总结 (45)7.1 本文的主要工作 (45)7.2 存在的问题以及今后的目标 (45)参考文献 (47)致谢 (48)附录 (49)第1章绪论1.1 课题的研究背景语音通信是一种理想的人机通信方式。
改进的基于人耳掩蔽效应谱减语音增强算法
2008年9月Journal on Communications September 2008 第29卷第9期通信学报V ol.29No.9改进的基于人耳掩蔽效应谱减语音增强算法赵晓群, 黄小珊(同济大学电子与信息工程学院，上海 200092)摘要：提出一种谱估计中的平滑系数自适应变化的新算法，该算法利用人耳掩蔽特性改进语音最小均方误差的对数谱估计增益和无语音概率(SAP)参数，并且利用改进后的SAP参数自适应地调节平滑系数，以求随着不同噪声环境的变化在去噪度、残留音乐噪声和语音畸变度之间自适应地折中。
实验表明新算法相对于其他谱减法在相同的去噪度下，语音畸变度最小且几乎察觉不到音乐噪声。
特别是在低信噪比的环境下，相对其他谱减法的优势更显著。
关键词：无语音概率；平滑系数；人耳掩蔽效应；语音畸变中图分类号：TN912 文献标识码：B 文章编号：1000-436X(2008)09-0073-08Improved speech enhancement based on spectralsubtraction and auditory masking effectZHAO Xiao-qun, HUANG Xiao-shan(College of Electronics & Information Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China) Abstract: Taking into account the masking properties of human auditory system and the uncertainty of the speech pres-ence, the novel algorithm modifies the log-spectral amplitude estimation and the speech absence probability (SAP) pa-rameter. Then, the smoothing parameters in noise estimation and prior SNR estimation are adaptively adjusted to modi-fied SAP parameter which reflects the degree of stationary of the measured signal. The change of smoothing parameters allows for automatic adaptation with various noisy environments and obtains the best trade-off. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm has better performance of speech articulation without any perceptional musical-ity, compared to another modified spectral subtraction algorithms under the same level of noise reduction, and this supe-riority is more significant at very low SNR.Key words: speech absence probability; smoothing parameters; auditory masking effects; speech distortion1 引言谱减法以其算法简单和普适性强在语音增强中得到广泛应用。
一种基于改进的谱减法的语音增强算法
一种基于改进的谱减法的语音增强算法高留洋;朱文;桑振夏;米兰【摘要】为改善语音质量,提高语音识别系统的性能,提出了一种新的基于改进的谱减法的语音增强算法.新算法在所有噪声都能转化为加性高斯白噪声的基础上,依据高斯白噪声幅度谱服从瑞利分布的特点,对噪声幅度谱进行精确的估计,并采用频带方差进行端点检测以及时检出语音.仿真分析表明:该方法能够较好地抑制噪声,噪声消除效果较传统算法具有明显的提高.%To improve the speech quality and enhance the performance of noisy speech signals recognition, a new speech enhancement algorithm based on improved spectral subtraction is proposed and analyzed. In contrast to the standard spectral subtraction algorithm, the new algorithm accurately estimates the noise based on the fact that all noise can be changed into Additive White Gaussian Noise ( AWGN) and according to the feature that the amplitude spectral of narrowband white Gaussian noise obeys Rayleigh distribution. This algorithm also adopts a new speech activity detection technology based on frequency band variance to detect speech activity. The simulation analysis results indicate that the algorithm in this paper performs better in noise elimination than standard spectral subtraction.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)017【总页数】3页(P60-62)【关键词】语音增强;谱减法;端点检测;加性高斯白噪声;瑞利分布【作者】高留洋;朱文;桑振夏;米兰【作者单位】63898部队,河南济源 454650;63898部队,河南济源 454650;63898部队,河南济源 454650;63898部队,河南济源 454650【正文语种】中文【中图分类】TN912.35-340 引言PSTN网语音通信过程中不可避免地会受到环境噪声的影响，过大的环境噪声将严重影响通信质量，同时将严重影响监管环节中语音处理系统的性能。