第9章抗噪声语音处理技术
语音识别技术的噪声消除方法研究
语音识别技术的噪声消除方法研究随着语音识别技术的迅猛发展，我们生活中越来越多的场景需要用到语音交互，例如语音助手、智能家居和汽车语音控制等。
然而，实际应用中常常存在噪声干扰，这会显著影响语音识别系统的准确性和稳定性。
因此，研究如何消除噪声对于提高语音识别系统的性能至关重要。
噪声消除是一种利用信号处理技术从噪声污染的语音信号中提取出干净语音信号的方法。
在语音识别领域，噪声消除算法有助于提高语音信号的质量，并显著提升语音识别系统的性能。
本文将介绍几种常用的语音识别技术的噪声消除方法。
一. 频域噪声消除方法频域噪声消除方法是一种常见的噪声消除方法，它利用语音信号和噪声信号在频域上的差异，通过滤波和谱减法等技术来减少噪声对语音的干扰。
1. 滤波法滤波法通过设计数字滤波器，将语音信号和噪声信号进行滤波，从而达到消除噪声的效果。
常用的滤波器设计方法有无限脉冲响应滤波器（IIR）和有限脉冲响应滤波器（FIR）。
滤波法可以有效地降低噪声的能量，但在某些情况下会对语音信号的频谱造成畸变。
2. 谱减法谱减法是一种常用的噪声消除方法，它通过对语音信号的频谱进行分析和处理，将噪声频谱从语音频谱中减去，从而得到较为清晰的语音信号。
谱减法包括短时傅里叶变换（STFT）和谱减。
二. 时域噪声消除方法时域噪声消除方法是基于时域分析的噪声消除方法，它通过对语音信号的时域特征进行处理，减少噪声的干扰。
1. 统计模型法统计模型法是一种常见的时域噪声消除方法，它利用语音信号和噪声信号之间的统计特性进行建模和分析。
常见的统计模型包括高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
统计模型法可以通过对语音信号和噪声信号之间的统计特性进行建模，从而减少噪声对语音的干扰。
2. 线性预测法线性预测法是一种基于线性预测分析的噪声消除方法，它通过对语音信号的线性预测系数进行分析和处理，减少噪声的干扰。
线性预测法包括自相关法和自适应线性预测法。
三. 混合域噪声消除方法混合域噪声消除方法是将时域和频域噪声消除方法相结合的一种噪声消除方法，它利用了时域和频域上的信息来提高噪声消除效果。
语音降噪技术研究与应用
语音降噪技术研究与应用随着人们对语音交互设备的需求逐渐增加，语音识别技术的发展成为了人们研究的热点之一。
然而，实际应用过程中，由于环境噪声、话筒采集质量等因素的影响，语音信号呈现出高斯白噪声的特点，这就为语音识别带来了巨大的挑战。
因此，如何消除环境噪声阻碍，提升语音信号质量，成为了当前亟需解决的问题。
语音降噪技术应运而生。
一、语音降噪技术的基本原理语音降噪技术的基本原理是在保证语音的主要特征不变的情况下，尽可能减少非语音信号（如环境噪声）的干扰。
其中的关键步骤包括：预处理、特征提取、信号处理、特征还原等。
其中最重要的是信号处理，主要应用于消除干扰信号。
语音降噪技术主要分为基于频域的和基于时域的两种降噪算法。
基于时域的降噪算法是指对语音信号进行时频变换，然后加入滤波器进行降噪。
基于频域的降噪算法则是指直接对语音信号进行分析。
二、语音降噪技术的研究进展目前，语音降噪技术已经发展成为了一个复杂的工程技术。
除了传统的降噪算法，近几年来还出现了一些基于深度学习算法的语音降噪方法，比如基于循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等方法。
其中，基于RNN的语音降噪算法核心思想是在序列数据上进行建模，通过对序列的时间关系进行建模，来修复损坏的语音信号。
而基于CNN的语音降噪算法则是应用于语音数据的图像特性。
通过将语音信号视为图像，卷积神经网络便能够很好地对其进行处理。
此外，近年来还出现了一些混合型的语音降噪算法，比如基于分离模型（Separation Model）的语音降噪算法，该算法将原始语音信号分解成多个部分，每个部分可以被单独降噪。
然后再将这些信号重新组合，最终得到降噪后的语音信号。
三、语音降噪技术的应用语音降噪技术的应用范围十分广泛，涵盖了音频信号的处理领域。
其中最常见的应用场景就是语音识别领域。
比如在智能语音助手、车载导航、语音输入法等领域，语音降噪技术被广泛应用，明显提高了设备的性能和用户体验。
一种抗噪声的语音识别方法研究
语音识别系统必须适应不同信道，不同信道差异较大，跨信 道识别问题是语音信号识别的一个障碍曲。背景噪音是影响 语音识别系统的一大难题,背景噪音的频谱很容易和原始语音 频谱重合，会将原始语音掩盖在噪音频谱范围内,导致识别系 统不能准确分离出来原声音。音识识别就是模式识别,基本结 构原理如图1所示,主要包括信号预处理、特征提取、特征匹配 等基本功能模块，后处理模块作为输出部分直接面向用户。
利用两种模型建立不同说话人识别模型阶段，并在实验
髙斯混合模型采用单高斯密度函数线性的加权值调整 实验表明，适当增加权值可增加结果的真实分布程度；改进 卡尔曼滤波算法可以减少噪声的影响，提高抗干扰能力，提 取说话人的特征准确度更高。
5结论
针对传统语音识别系统在噪音环境适应性差的问题，分 析了人类语音特征和信号处理策略，研究高斯混合数学模型 和隐马尔可夫数学模型在噪音环境中语音识别效果,适当增 加釆集时长，可有效提高语音的识别率，改进算法也可提高 数学模型在噪音环境的准确度,对语音识别系统在信息化中 应用具有很好的指导意义。
|语音信号卅反混叠滤波同 A/D转换同分析处理|
|信号输岀冃平滑滤波 M D/A转换卜=|合成处理|
图2语音信号预处理简图
3语音识别模型及算法
模型是对信号本质的数学描述， 语音信号是非平稳随机信号，无法用 确定性函数方程描述，因此必须分析 多种语音识别数学模型，求解结果逼 近实际值，因此要建立分类模型。目 前可用模型有两种：高斯混合模型和 隐马尔可夫模型。高斯混合模型的阶 数必须足够大，才能全面体现特征空 间的分布，釆用的协方差矩阵类型为 对角阵，高维特征空间计算量小，优 势明显。模型初值初始条件不同,局部极值差距较大,模型初 值必须修正均值。训练数据少或背景噪声过大时，方差幅度变 小导致函数出现奇异性,只能通过方差限定提高计算精度。
语音识别中的语音增强与去噪技术
语音识别是人工智能领域中的一项重要技术，它能够将人类语音转化为文本，从而方便人机交互。
然而，在实际应用中，语音信号常常会受到各种噪声的干扰，导致语音识别准确率下降。
为了解决这个问题，语音增强与去噪技术应运而生。
语音增强技术旨在在噪声环境下增强语音信号，提高语音识别的准确性。
该技术通常采用空间信号处理的方法，将输入的噪声环境下的语音信号进行分解，将有用信号与噪声信号分离，并增强有用信号，从而减少噪声对语音识别的影响。
常见的语音增强算法包括MFCC算法、短时傅里叶变换(STFT)和倒谱编码(cepstral filtering)等。
然而，当噪声干扰特别严重时，单纯的语音增强技术可能无法完全消除噪声，此时就需要使用去噪技术。
去噪技术通过学习噪声统计特性并建立相应的模型，对输入的语音信号进行滤波处理，以消除噪声的影响。
常见的去噪算法包括Wiener滤波、盲源分离算法(BSS)、自适应滤波算法等。
其中，盲源分离算法不需要知道噪声的统计特性，具有更强的适应性和更高的去噪效果。
在实际应用中，语音增强与去噪技术通常会结合使用。
例如，在嘈杂环境中进行语音识别时，可以先使用语音增强技术增强语音信号，然后再使用去噪技术进一步消除噪声。
另外，一些新兴的技术如深度学习算法也被应用于语音增强和去噪领域，通过训练大规模的语音数据集，学习语音信号的特征和噪声的统计特性，从而实现对语音信号的高效去噪和增强。
总之，语音增强与去噪技术是提高语音识别准确率的关键技术之一。
通过采用不同的算法和方法，结合实际应用场景，可以有效地提高语音识别的性能和准确性。
随着人工智能技术的不断发展，相信未来语音增强与去噪技术将会得到更加广泛的应用和改进，为人工智能领域的发展提供更加有力的支持。
声音信号处理中的语音去噪技术研究与应用
声音信号处理中的语音去噪技术研究与应用在日常生活中，声音的质量往往会受到环境噪声的干扰，使得语音交流变得不清晰，这对于技术的普及和使用产生了很大的阻碍。
因此，在这种情况下，如何去除噪声成为了亟待解决的问题。
语音去噪技术便是破解这个难题的重要方法之一。
一、语音去噪技术的工作原理语音去噪技术的基本原理就是利用信号处理技术，将语音信号中的噪声部分分离出来，并将噪声部分去除，保留语音信号的清晰部分。
目前，语音去噪技术主要分为两种：一种是基于时间域信号的去噪方法，另一种是基于频域信号的去噪方法。
时间域去噪方法主要采用信号滤波来消除噪声。
其主要思路是首先对包含清晰语音和噪声的语音信号进行采样，然后通过滤波器对所采样的信号进行去噪处理，最后将处理后的信号与原始语音信号进行比较。
频域去噪方法则是利用傅里叶变换的特性，将语音信号从时域转换为频域，通过对信号频带的分析与处理，达到去除噪声的目的。
二、语音去噪技术现状与应用语音去噪技术已经被广泛应用于实际生活中。
例如，面对工厂机器、城市交通、人声喧嚣等嘈杂环境的工人或者公司的客服，在保证通话质量的前提下，采用语音去噪技术，可以避免不必要的误解。
同时，在一些研究领域，语音去噪技术也担任着重要的角色。
例如，在医学成像、声音识别、自然语言处理等领域中，语音去噪技术为数据处理提供了更清晰的信号，有效提高了数据准确率。
值得注意的是，随着人工智能的不断发展，语音去噪技术也正在不断地创新和改进。
三、语音去噪技术未来的发展方向目前，语音去噪技术已经达到了一定的成熟度。
但是，在实际应用中，也面临着一些挑战，特别是在深度学习领域中，人们一直致力于改进和完善语音去噪技术，以满足更广泛的应用需求。
例如，一些研究者通过算法模型优化和深度神经网络等技术手段，能够在较嘈杂的环境下，对语音信号进行提取和优化，从而实现更有效的去噪。
除此之外，研究者还尝试将语音去噪技术与其他技术进行整合，以实现更加精准的去噪。
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。
第9章抗噪声语音处理技术42页PPT
而有：
P s()P y()P n()
这样减出来的功率谱可以认为是较为纯净的语音功率谱，然 后，从这个功率谱可以恢复降噪后的语音时域信号。
在具体计算时，为防止出现负功率谱的情况，减谱时当
❖ 语音信号和噪声信号的区别
❖ 通过语音降噪技术来改善语音质量的过程如 图14-1所示
9.1概述 9.2语音特性、人耳感知特性及 噪声特性 9.3语音增强技术 9.4特征补偿技术 9.5模型补偿技术
语音增强
❖ 通过语音增强技术来改善语音质量的过程：
❖ 语音增强的主要目的是从带噪的语音信号中 尽可能地恢复出纯净的语音信号
例 残响及传输网络的电路噪声（非加性噪声往往可 以通过某种变换，如同态滤波，转为加性噪声）
❖ 加性噪声：当噪声对语音的干扰表现为两者信号 在时域进行相加时该噪声被称为加性噪声显然噪声 和语音在频域也为相加关系。 例：冲激噪声、周期噪声、宽带噪声、语音干扰
❖ （1）冲激噪声：例如放电，打火，爆炸都会引起 冲激噪声，它的时域波形是类似于冲激函数的窄脉 冲。
噪声特性
对噪声进行划分的标准很多各种分类方法分 析角度不同，介绍一下下面两种分类方法：
1）.根据噪声统计特性随时间变化的程度可以 将噪声分为平稳噪声，缓变噪声和冲激噪声。
2）根据噪声对语音频谱的干扰方式可以把噪声主要 分为加性噪声和乘性噪声。
❖ 乘性噪声：乘性噪声是指噪声和语音在频谱是相 乘的关系在时域和语音则是卷积的关系。
消除冲激噪声影响的方法通常有两种：对带噪语 音信号的幅度求均值，将该均值做为判断阈，凡是 超过该阈值的均判为冲激噪声，在时域中将其滤除； 当冲激脉冲不太密集时，也可以通过某些点内插的 方法避开或者平滑掉冲激点，从而能在重建语音信 号去掉冲激噪声。
抗噪声语音识别及语音增强算法的应用
|
S^K
|
=
[|
yk
|5
-
βλλ n
(
k)
]1 /5
(1)
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
语音识别系统的噪声抑制方法
语音识别系统的噪声抑制方法随着科技的不断发展，语音识别技术的应用也越来越广泛。
然而，在实际应用过程中，噪声会对语音信号造成干扰，降低系统的准确性和可靠性。
因此，为了提高语音识别系统的性能，噪声抑制方法变得至关重要。
本文将介绍几种常用的语音识别系统的噪声抑制方法。
一、频域滤波法频域滤波法是一种常见的噪声抑制方法，它通过对语音信号进行频域分析和滤波处理来减小噪声的影响。
具体步骤如下：1. 傅里叶变换：将原始语音信号转换到频域，得到频谱图。
2. 噪声估计：通过对信号的频谱图进行分析，估计出噪声的频谱特征。
3. 噪声抑制：利用估计得到的噪声频谱特征，对原始信号的频谱图进行滤波，抑制噪声成分。
4. 逆傅里叶变换：将滤波后的频谱图转换回时域，得到经过噪声抑制处理后的语音信号。
二、时域滤波法时域滤波法是另一种常用的噪声抑制方法，它主要通过对语音信号的时域波形进行处理来减少噪声的干扰。
具体步骤如下：1. 噪声估计：使用一段纯净的语音信号来估计出噪声的特征。
2. 相关函数计算：计算语音信号和噪声信号的相关函数，得到它们之间的相关性。
3. 权重计算：利用相关函数计算得到的相关性，计算每一时刻的权重值。
4. 时域滤波：根据计算得到的权重值，对原始语音信号进行滤波处理，抑制噪声成分。
5. 限幅处理：为了避免滤波后的语音信号过度削弱，在滤波之后进行适当的幅度限制。
三、判决反馈法判决反馈法是一种动态噪声抑制方法，它通过根据系统输出和期望输出之间的误差来调整滤波器参数，从而不断优化噪声抑制效果。
具体步骤如下：1. 噪声估计：根据输出信号和期望输出信号之间的差异，估计出噪声的特征。
2. 判决反馈：根据噪声的特征，计算出滤波器的更新量，并根据更新量对滤波器参数进行调整。
3. 语音信号重建：利用调整后的滤波器参数对原始语音信号进行滤波处理，得到经过噪声抑制处理后的语音信号。
四、混合滤波法混合滤波法是一种将频域滤波法和时域滤波法结合起来的噪声抑制方法，它通过同时对语音信号的频域和时域进行滤波处理，以达到更好的噪声抑制效果。
《语音降噪技术简介》PPT课件
（Suitable for teaching courseware and reports）
内容
语音增强相关概念 语音增强基本原理及应用
语音增强的定义
语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声 干扰、甚至淹没后，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。 一句话，从含噪语音中提取尽可能纯净的原 始语音。
s(n )
谱减法假设
噪声叠加； 噪声与语音不相关； 对纯净语音无先验知识； 对统计噪声有先验知识。
带噪语音模型：
y(n)=s(n)+v(n)
式中，y(n)是带噪语音，s(n)是纯净语音，v(n) 是噪声。
谱减法
对语音模型公式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，
适用范围广：平稳或非平稳, 时变或非时变系统。
谱减法的基本原理
将含噪语音信号和有声/无声判别得到的纯噪 声信号进行FFT变化，从含噪语音幅度谱的平 方中减去纯噪声的幅度谱的平方，然后开方， 得原始语音谱幅度的估值，再借用含噪语音 的相位，进行IFFT变化，得到增强的语音。
谱减法流程图
x ( n ) DFT
到底什么是傅立叶变换？
有时信号在时域特征不明显，我们通常的将 它变换到频域，这时会用到傅里叶变换，那 么傅里叶变换到底是什么呢？
傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的 正弦信号或余弦函数叠加之和。连续情况下 要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条 件。离散情况下，傅里叶变换一定存在。
到底什么是傅立叶变换？
含噪语音
X (e j )
语音处理技术的使用技巧及其在语音识别中的应用
语音处理技术的使用技巧及其在语音识别中的应用语音处理技术是现代科技领域的一项重要技术，其在语音识别中的应用也越来越广泛。
本文将介绍语音处理技术的使用技巧，以及它在语音识别中的应用。
首先，我们需要了解语音处理技术的基本概念。
语音处理是指对人类语音进行数字处理，以获取人类语音中的有用信息。
其目的是解决语音信号中存在的噪声、失真、干扰等问题，以提高语音的质量和可识别性。
在语音处理技术的使用中，有几个关键的技巧：1. 去噪处理：噪声是语音处理中常见的问题之一。
通过去除噪声，可以提高语音的可听性和可识别性。
常用的去噪方法包括谱减法、维纳滤波等。
谱减法通过对语音信号频谱进行分析，减少噪声的影响。
而维纳滤波则是一种基于统计的滤波方法，可以在尽可能保留信号有用信息的前提下，滤除噪声。
2. 特征提取：特征提取是语音处理中的重要步骤，也是语音识别的关键环节。
通过对语音信号进行分析和提取特征，可以将语音信号转化为易于处理和识别的特征向量。
常用的特征提取方法包括MFCC（Mel频率倒谱系数）等。
MFCC是一种基于人耳听觉特性的特征提取方法，通过对语音信号的频谱进行非线性转换，可以提取出与人耳感知相关的特征。
3. 语音合成：语音合成是将文本转化为语音的过程。
通过语音合成技术，可以实现自动朗读、语音提示等功能。
常用的语音合成方法有串接拼接法、基音周期法等。
串接拼接法是将多个库中的录音片段拼接起来，形成自然流利的语音；基音周期法则是根据语音信号中的基元信号进行拼接，以实现语音合成。
语音处理技术在语音识别中的应用也非常广泛。
语音识别是将人类语音转化为文本的技术，它有助于实现机器对人类语言的理解和交互。
以下是语音处理技术在语音识别中的应用案例：1. 语音助手：语音助手是语音处理技术在智能设备上的一种应用。
通过语音识别技术，智能设备可以识别用户的语音指令，并作出相应的响应，如播放音乐、查询天气等。
语音助手的实现离不开优秀的语音处理技术，包括噪声去除、特征提取和语音识别等。
声学信号处理中的语音降噪技术研究
声学信号处理中的语音降噪技术研究语音降噪技术作为声学信号处理中的重要领域，在现代生活中扮演着不可忽视的角色。
它的研究和发展使得我们能够更加清晰地听到对方说话，同时也为语音识别、语音合成、语言转换等技术的应用提供了支持。
本文将从声学信号处理与语音降噪的原理、常见的语音降噪算法入手，详细地介绍语音降噪技术的研究现状和未来趋势。
一、声学信号处理与语音降噪的原理声学信号处理是一门研究音频信号的科学，它的核心是将一组声音信号转换为数字信号，通过数字信号的处理来提高声音信号的质量、清晰度和稳定性。
语音降噪是声学信号处理的一个重要领域，它的目的是在音频信号中去除噪声和干扰，使得语音信号更加清晰。
语音信号经过放大、采集等处理后，会包含一些不需要的干扰信号，这些干扰信号大多是来自于环境的噪声信号，例如风声、交通声、机器噪声等。
这些干扰信号会影响到语音信号的质量，降低语音信号的可识别性和可理解性。
常见的语音降噪方法主要包括频域和时域两类。
频域方法先将语音信号进行傅里叶变换，降低噪声信号的功率和能量，再进行逆变换，得到降噪后的语音信号。
时域方法则是在原始语音信号的基础上，通过滤波、降噪算法等方式直接去除噪音信号。
频域方法主要有基于谱减法、基于主成分分析的方法、基于小波变换的方法等。
其中谱减法是最常见的一种方法，它是通过不断地减去语音信号频谱中的噪声，来实现语音信号降噪的目的。
时域方法则包括基于时域滤波的方法、基于统计学的方法、基于机器学习的方法等。
基于时域滤波的方法是将语音信号进行滤波处理，去掉频率较高的噪声信号。
而基于机器学习的方法则是通过训练算法，将语音信号的噪声部分与语音部分分离出来，从而实现降噪的目的。
二、常见的语音降噪算法1. 谱减法谱减法是一种基于频域的降噪算法，它通过不断地减去语音信号频谱中的噪声来实现降噪的目的。
该算法先将语音信号进行傅里叶变换，得到频域下的信号，进而计算出语音信号的频谱。
然后，通过计算语音信号频谱与噪声信号频谱的差别，并进行减法运算，最终得到降噪后的语音信号频谱，再进行逆变换，即可恢复出清晰的语音信号。
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。
语音识别技术的噪声抑制方法与算法分析
语音识别技术的噪声抑制方法与算法分析随着科技的不断发展，语音识别技术逐渐成为人机交互的重要途径之一。
然而，实际应用中常常面临着噪声环境的干扰。
为了提高语音识别的准确性和可靠性，噪声抑制变得至关重要。
本文将介绍一些常见的语音识别技术的噪声抑制方法与算法，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的技术。
一、噪声的类型与特点在语音识别中，噪声的种类多种多样，例如白噪声、交流电噪声、机械噪声、环境噪声等。
这些噪声的共同特点是它们会对语音信号造成干扰，降低语音信号的质量和可靠性。
为了有效抑制噪声，我们需要了解噪声的类型和特点，从而选择合适的方法和算法进行处理。
二、基于滤波器的噪声抑制方法滤波器是一种常用的噪声抑制方法，其基本原理是通过构建一个合适的滤波器来抑制噪声信号。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
这些滤波器可以根据噪声的频率特性选择合适的滤波器进行抑制。
此外，自适应滤波器算法也是一种常用的噪声抑制方法，它能够根据输入信号的动态变化来自适应地调整滤波器的参数，以提高抑制效果。
三、基于谱减法的噪声抑制方法谱减法是一种基于频域分析的噪声抑制方法，其基本原理是将语音信号从时域转换到频域，然后对频谱进行处理，最后再将信号从频域转换回时域。
在频域进行处理时，我们可以通过减去噪声频谱来抑制噪声信号，从而提高语音信号的质量。
谱减法的优点是简单高效，但在实际应用中可能会对语音信号造成一定的失真。
四、基于统计模型的噪声抑制方法基于统计模型的噪声抑制方法主要利用语音信号和噪声信号之间的统计特性来进行噪声抑制。
其中，高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）是两个常用的统计模型。
这些模型可以根据语音信号和噪声信号的概率分布来进行建模，然后利用模型对输入信号进行估计和抑制。
这种方法能够根据实际的语音和噪声信号进行学习和适应，从而获得更好的抑制效果。
五、基于深度学习的噪声抑制方法深度学习是近年来发展非常快速的机器学习方法，它的主要优势是能够从大量的数据中学习到有效的特征表示。
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。
噪声抑制算法在语音处理上的应用
噪声抑制算法在语音处理上的应用在现代生活中，语音技术的应用越来越普遍，如人机交互、智能家居、智能语音助手等。
然而，由于环境噪声的影响，许多语音应用在实际使用时会遇到各种问题，如语音识别准确率下降、语音留声机效应、语音品质下降等。
针对这些问题，噪声抑制技术应运而生，它可以对语音信号进行滤波，抑制环境噪声的影响，提高语音信号的质量和可靠性。
本文将介绍噪声抑制算法在语音处理上的应用。
一、噪声抑制算法概述噪声抑制算法是一种将语音信号与噪声信号进行分离的技术，它旨在消除环境噪声对于语音信号的干扰，只保留语音信号本身的特征。
常用的噪声抑制算法有时域平均法、频域平均法、谱减法、似然比法等。
1.1 时域平均法时域平均法是一种直接利用时域语音信号的统计特性来估计噪声信号的算法。
时域平均法可以有效的处理短时稳态的噪声，但是对于非稳态噪声效果不佳。
1.2 频域平均法频域平均法是一种基于基频分析的方法，它通过对语音信号的FFT（快速傅里叶变换）分析，找出语音信号的基频，然后利用其周期性去除噪声成分。
1.3 谱减法谱减法是一种基于频域滤波的方法，它通过估计噪声功率谱和语音信号功率谱，找出两者的差异，然后利用滤波器减去噪声成分。
1.4 似然比法似然比法是一种统计学方法，它通过最大化似然函数的方法，从噪声和语音信号中分离出纯净的语音信号。
似然比法的效果相对稳定，但需要具有较高的计算能力。
二、噪声抑制算法的应用2.1 语音识别在语音识别中，噪声抑制算法可以提高语音识别的准确率。
由于环境噪声的影响，语音识别系统会产生较高的错误率，而噪声抑制算法可以将噪声信号抑制到足够低的水平，使语音信号更加清晰。
2.2 语音通信在语音通信中，噪声抑制算法可以改善语音通信品质，降低通信中耳鸣和回音等噪声，提高听感。
2.3 语音信号分析在语音信号分析中，噪声抑制算法可以提取语音信号的特征，例如基频、共振峰等。
这些特征对于识别讲话人的声音和语音的情感状态等方面的研究具有重要的意义。
噪声清以下技术分和滤音成two情对模P果H空
噪声清以下技术分和滤音成two情对模P果H空噪声清除技术与声音滤波技术的应用和效果分析噪声是我们在日常生活中常常遇到的问题之一，它会干扰我们正常的听觉体验和沟通交流。
为了解决这个问题，科学家们提出了多种噪声清除技术和声音滤波技术，旨在减小或消除噪声对声音的干扰。
本文将对噪声清除技术和声音滤波技术的原理、应用以及效果进行分析。
一、噪声清除技术（Noise Reduction Techniques）噪声清除技术是通过处理原始音频信号，尽可能地降低或消除其中的噪声成分。
常用的噪声清除技术包括频域滤波、时域滤波和混合滤波等。
1. 频域滤波：频域滤波是指通过对音频信号进行频域分析，找出噪声的频率特征，并将这些频率特征滤除或减弱。
其中最常见的方法是应用快速傅里叶变换（FFT）对音频信号进行频谱分析，然后根据噪声频率的位置设置阈值进行滤波。
2. 时域滤波：时域滤波是在时间域内对音频信号进行滤波处理，一般采用数字滤波器的方式实现。
时域滤波技术能够在一定程度上减小噪声，但可能会对原始音频信号的频谱和音质造成一定的损失。
3. 混合滤波：混合滤波是将频域滤波和时域滤波两种方法结合起来，以更有效地清除噪声。
这种方法可以在保留原始音频信号的音质的同时降低噪声水平。
二、声音滤波技术（Sound Filtering Techniques）声音滤波技术主要用于对声音信号中的某些频率范围进行减弱或增强，以满足特定要求。
声音滤波技术不同于噪声清除技术，它更多地关注对声音信号本身的处理和优化。
1. 低通滤波器：低通滤波器能够去除高频噪声和杂音，只保留低频分量，使声音更柔和。
这种滤波器常用于音乐产业中的歌曲制作，以及广播电视等领域。
2. 带通滤波器：带通滤波器将某一频率范围的声音信号通过，而减弱其他频率范围的信号。
这种滤波器常用于语音通信中，可以削弱背景噪声并增强对话内容的清晰度。
3. 高通滤波器：高通滤波器用于去除低频噪声和杂音，使声音更清晰。
人工智能语音识别算法噪声抑制综述和实现方法
人工智能语音识别算法噪声抑制综述和实现方法摘要：随着人工智能的快速发展，语音识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
然而，现实生活中存在着各种噪声干扰，这些噪声对于语音识别的准确性和效果产生了负面影响。
因此，噪声抑制成为了提高语音识别准确性的一个关键问题。
本文旨在综述人工智能语音识别算法中的噪声抑制方法，并介绍一些实现方法，以期提供参考和指导。
1. 引言语音识别作为一项重要的人工智能技术，广泛应用于智能助理、语音控制、语音翻译等领域。
然而，在噪声环境下，语音信号常常受到各种噪声形式和干扰的影响，导致语音的清晰度和准确性受损。
因此，噪声抑制技术的研究和实现对于提高语音识别的性能至关重要。
2. 噪声抑制算法综述2.1 传统噪声抑制算法传统的噪声抑制算法主要包括谱减法、Wiener滤波和频谱平滑等。
谱减法是最早提出的一种噪声抑制方法，其基本思想是利用频谱衰减的特性减小噪声对语音信号的影响。
Wiener滤波则是基于最小均方误差准则，通过滤波器来实现语音的恢复。
频谱平滑方法则通过频谱平滑滤波器消除噪声的不利影响。
传统噪声抑制算法具有简单、实时性强等特点，但在处理复杂的实际噪声环境时效果不佳。
2.2 基于机器学习的噪声抑制算法随着机器学习算法的发展，越来越多的研究者开始利用机器学习方法来解决噪声抑制问题。
常见的机器学习算法包括支持向量机、深度神经网络和隐马尔可夫模型等。
这些算法不仅可以通过学习大量的噪声和语音信号样本来建立模型，还能够根据噪声信号的特点进行更准确的分类和识别。
因此，基于机器学习的噪声抑制算法在抑制噪声的同时保持了语音信号的准确性和清晰度。
3. 实现方法3.1 特征提取在实现噪声抑制算法时，首先需要对输入的语音信号进行特征提取。
常见的特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数等。
这些特征能够较好地反映语音信号的频率和能量分布，为后续的噪声抑制算法提供基础。
3.2 噪声建模为了实现对于噪声的准确抑制，需要对噪声进行建模。
基于语音处理技术的噪声去除技术研究与应用
基于语音处理技术的噪声去除技术研究与应用随着移动互联网和智能化技术的高速发展，人们日常生活中的环境变得越来越喧嚣，噪声污染也越来越严重。
在一些特定场合，如会议室、音乐厅、录音室等专业场所中，如何减少噪声干扰并保持清晰的语音记录成为了一项迫切的需求。
为此，基于语音处理技术的噪声去除技术应运而生，开创了一个全新的领域。
一、语音处理技术的噪声去除方法语音处理技术是一种利用计算机技术对语音信号进行处理的新型技术，可以利用数字信号处理算法等方式增强语音信号的清晰度和减小噪声污染的影响。
在语音处理技术中，噪声去除技术是其中重要的一环。
噪声去除技术主要分为以下几种方法：1、传统数字信号处理法：传统数字信号处理法采用数字滤波器进行光谱分析，采用线性预测（LPC）系数估计算法等手段消除噪声。
此种方法的特点在于对噪声进行离线处理，处理速度较快，但对于非线性噪声的处理效果较差，需要根据噪声的具体特点进行优化。
2、语音增强法：语音增强法是一种多样化的方法，兼有时域和频域信号处理两种特点。
语音增强法的核心目的是通过对语音信号和噪声信号的关系进行分析和简化，增大语音信号的明显特征，压缩噪声信号的影响。
此种方法需要经验丰富的专业人员根据噪声特征和语音特点进行调参和优化，增强效果较好。
3、机器学习法：机器学习法是一种相对较新的噪声去除方法，其主要优势在于对不同类型噪声的分析和识别能力较强。
机器学习法主要基于深度学习网络算法，可以利用海量的语音数据进行分析和训练，提高算法的自适应性和准确性。
二、语音处理技术的噪声去除应用领域除了专业的音乐厅、会议室、录音棚等专业场所，语音处理技术的噪声去除技术也逐渐被广泛应用于智能音箱、语音识别等领域。
在智能音箱中，语音处理技术的噪声去除技术可以有效减少噪声输入对语音指令识别的影响，提高智能音箱的交互体验；在语音识别领域，语音处理技术的噪声去除技术可以提高语音识别的准确性和可靠性，为智能化生产、医疗、安防等领域的发展提供有力的技术支持。
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特征补偿技术
在很多情况下，背景噪声和失真的变化相对于语音 信号的变化来说要缓慢得多，并且语音信号的动态 部分在语音的感知中具有很大作用。 在语音特征的提取过程中，如果去除其慢变部分 ，则既可以去除稳定和变化缓慢的噪声，同时也保 留了语音中对感知重要的动态部分，因此可以提高 识别系统在噪声环境中的识别率。 这种方法在抗噪声语音特征的提取中得到广泛的应 用，通常可以应用在功率谱域、LOG能量谱域、倒 谱域或自相关等域中。
s y n
这样减出来的功率谱可以认为是较为纯净的语音功率谱，然 后，从这个功率谱可以恢复降噪后的语音时域信号。 在具体计算时，为防止出现负功率谱的情况，减谱时当 Py () Pn () 时，令 P () 0 ，即完整的减谱公式如下： s
Py ( ) Pn ( ), Py ( ) Pn ( ) Ps ( ) 0, Py ( ) Pn ( )
9.1概述 9.2语音特性、人耳感知特性及 噪声特性 9.3语音增强技术 9.4特征补偿技术 9.5模型补偿技术
语音增强
特征补偿技术
模型补偿技术
模型补偿技术
与抗噪声语音特征和语音增强技术相比，
模型补偿技术不是通过减小噪声对语音信号或 语音特征的影响来提高识别系统在噪声环境 中的识别率，而是通过修改语音模型的参数 ，使其能更准确地描述噪声环境中语音信号 的统计特性来提高处理系统的性能。
模型补偿技术
优点：由于这种方法充分地考虑了环境噪声
的特性，因此通常能取得很好的效果。
缺点：是补偿后的语音模型只能适应于特定
的工作环境，并且所需计算量一般比较大。
方法：
PMC 模型补偿方法、环境模型自适应方法 和VTS 模型补偿方法等。
PMC是模型分解的方法。
它的基本思想是： 如果干净语音模型为N 状态的HMM，噪 声模型为M 状态的HMM，那么带噪语音模型 可以认为是N×M状态的HMM。它假设干净 语音和噪声都符合混合高斯分布，然后通过 变换组合得到带噪语音的模型分布。
1）基本原理
假定s(t ) 和 n(t )都是短时平稳随机过程，则由Winer-Hopf
积分方程为：
Rsy ( )
h( ) R
xy
( )d
两边取傅里叶变换有：
Psy () H () Pyy ()
从而得到：
H ( )
Pxy ( ) Pyy ( )
噪声特性
对噪声进行划分的标准很多各种分类方法分 析角度不同，介绍一下下面两种分类方法：
1）.根据噪声统计特性随时间变化的程度可以
将噪声分为平稳噪声，缓变噪声和冲激噪声。
2）根据噪声对语音频谱的干扰方式可以把噪声主要 分为加性噪声和乘性噪声。
乘性噪声：乘性噪声是指噪声和语音在频谱是相 乘的关系在时域和语音则是卷积的关系。 例 残响及传输网络的电路噪声（非加性噪声往往可 以通过某种变换，如同态滤波，转为加性噪声）
按性质：平稳噪声和非平稳噪声
LomBard现象：在噪声环境下，说话者情绪会发生变化，从 而引起声带的变化（对语音处理系统的影响相对较小）
国内外语音信号处理研究成果
目前国内外的研究成果从增强思想上主要分 为以下三类：
1）采用语音增强算法，提高语音识别系统前端预处理的抗噪 声能力，提高输入信号的信噪比。（与后端应用无关）
y(t ) 为带噪语音 n(t ) 为噪声信号， 如果设 s (t ) 为纯净语音信号， 信号，则有：
y(t ) s(t ) n(t )
用 Y ( )、S ( )、N ( ) 分别表示 y(t )、s(t )、n(t ) 的傅里叶变换 ，可得下式：
Y ( ) S ( ) N ( )
(12 31) (12 32)
再由于：
Psy () Ps ()
并且考虑到由于s(t ) 和 n(t ) 相互独立，所以有：
Pyy () Ps () Pn ()
将式（14-32）和式（14-33）代入式（14-31），则有下式 成立：
Ps ( ) H ( ) Ps ( ) Pn ( )
以上推到过程是在短时平稳的前提下进行的，所以语音信号 Pn () 可以由类似于减谱法中讨 必须是加窗后的短时帧信号。 2 Ps ( )( E S ( ) ) 可以用带噪语音功率谱减去噪 论的方法得到； 声功率谱得到。
还有其他的一些Weiner滤波器的形式，如有理分式 结构的Weiner滤波器、隐含Weiner滤波器等等。采 用Weiner滤波器的最大好处是增强后的残留噪声类 似于高斯白噪声，而不是有节奏起伏的音乐噪声。
（4）语音干扰：干扰语音信号和待传语音信
号同时在一个信道中传输所造成语音干扰称 为语音干扰。 区别有用语音和干扰语音的基本方法是利 用它们的基音差别。考虑到一般情况下两种 语音的基音不同，也不成整数倍，这样可以 用梳状滤波器提取基音和各次谐波，再恢复 出有用语音信号。
（5）传输噪声：这是传输系统的电路噪声。
减谱法语音增强技术的基本原理图如图14-10所示。图中处 理频域过程只考虑了功率谱的变换，而最后IFFT变换中需要 借助相位谱来恢复降噪后的语音时域信号。依据人耳对相位 不敏感之一特点，这时可用原带噪语音 y(t )的相位谱来代替 估计之后的语音信号的相位谱来恢复降噪后的语音时域信号 。
利用Weiner滤波法语音增强技术
2 2
由于假定语音信号与加性噪声是相互独立的，因此有：
2
Y ( ) S ( ) N ( ) 因此，如果用Py ()、Ps ()、P 分别表示 y(t )、s(t )、n(t ) n ()
的功率谱，则有：
Py () Ps () Pn ()
而由于平稳噪声的功率谱在发声前和发声期间可以认为基本没 有变化，这样可以通过发声前的所谓的“寂静段”（认为在 这一段里没有语音只有噪声）来估计噪声的功率谱 Pn ()，从 而有： P () P () P ()
与背景噪声不同，它在时间域里是语音和噪 声的卷积。处理这种噪声可以采用同态处理 的方法，把非加性噪声变换为加性噪声来处 理
语音信号和噪声信号的区别
通过语音降噪技术来改善语音质量的过程如
图14-1所示
9.1概述 9.2语音特性、人耳感知特性及 噪声特性 9.3语音增强技术 9.4特征补偿技术 9.5模型补偿技术
9.1概述 9.2语音特性、人耳感知特性及 噪声特性 9.3语音增强技术 9.4特征补偿技术 9.5模型补偿技术
9.1 概述
语音信号作为信息的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。现实生活中的语音不可避免的要受到 环境的影响。 噪声分类： 按类别：可分为环境噪声等的加性噪声和残响及电器线路干 扰等的乘法性噪声
加性噪声：当噪声对语音的干扰表现为两者信号 在时域进行相加时该噪声被称为加性噪声显然噪声 和语音在频域也为相加关系。 例：冲激噪声、周期噪声、宽带噪声、语音干扰
（1）冲激噪声：例如放电，打火，爆炸都会引起 冲激噪声，它的时域波形是类似于冲激函数的窄脉 冲。 消除冲激噪声影响的方法通常有两种：对带噪语 音信号的幅度求均值，将该均值做为判断阈，凡是 超过该阈值的均判为冲激噪声，在时域中将其滤除； 当冲激脉冲不太密集时，也可以通过某些点内插的 方法避开或者平滑掉冲激点，从而能在重建语音信 号去掉冲激噪声。
（2）周期噪声：最常见的有电动机，风扇之类周 期运转的机械所发出的周期噪声，50Hz交流电源哼 哼声也是周期噪声。通常可以采用陷波器方法予以 滤除。
3）宽带噪声：说话时同时伴随着呼吸引起的
噪声，随机噪声源产生的噪声，以及量化噪 声等都可以视为宽带噪声，应用中常近似为 Gauss噪声或白噪声。 其显著特点是噪声频谱遍布于语音信号频谱 之中，导致消除噪声较为困难。 一般需要采取非线性处理方法。
MAP是模型自适应的方法，
基本思想： 调整模型参数，使得训练环境和实际环境 之间能够最大程度的匹配。它可以很好的利 用模型的先验知识，因此能够解决数据稀少 的问题
语音增强
通过语音增强技术来改善语音质量的过程：
语音增强的主要目的是从带噪的语音信号中
尽可能地恢复出纯净的语音信号
语音增强的主要目的是从带噪的语音信号中
尽可能地恢复出纯净的语音信号。 主要介绍下面两种增强方法： 减谱法 Weiner滤波法
减Байду номын сангаас法（SS）语音增强技术
基本原理
减谱法是处理宽带噪声较为传统和有效的方法，其基本思想 是在假定加性噪声与短时平稳的语音信号相互独立的条件下 ，从带噪语音的功率谱中减去噪声功率谱，从而得到较为纯 净的语音功率谱。
人耳感知特性： 对于声波频率高低的感觉与实际频率的高低不呈线 性关系，而近似为对数关系；对频率的分辨能力受 声强的影响；对语音信号的幅度谱较为敏感，对相 位不敏感。
人耳掩蔽效应：产生一个声音由于另外一个声音的 出现而导致该声音能被感知的阀值提高的现象。
语音增强的最终效果度量是人耳的主观感觉，所以在语音 增强中可以利用人耳感知特性来减少运算代价。
2）第二类方法是寻找稳健的耐噪声的语音特征参数。 如采用 短时修正的相干系数（Short-Time Modified Coherence Coefficient，简称为SMC）作为语音特征参数。
3）第三类方法是基于模型参数适应化的噪声补偿算法，如针 对加法性噪声的HMM合成法，和针对乘法性噪声的 Stochastic Matching法等。通常只考虑到噪声环境是平稳的， 在低信噪比语音以及非平稳噪声环境中的效果并不理想。
本节主要讨论在最小均方准则下用Weiner滤波器实现对语音 信号的估计，即对于带噪语音信号 y(t ) s(t ) n(t ) （其中s(t ) n(t ) 为噪声信号），确定滤波器的冲击响应 h(t ) 为纯净语音信号， ，使得带噪语音信号经过该滤波器的输出s , (t ) 能够满足 2 , , E s (t ) s (t ) 最小（s (t )为滤波器输出）。