6第五章 语音增强技术 语音信号处理 课件

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(2) 需要无声和有声判决，在信噪比大的情况 下，使用短时平均能量等参数可达到效果。 (3)由于该方法存在的前提条件要求噪声平稳， 因此当噪声特性变化时，消噪效果可能会变差， 这时需要重新拾取噪声特性。
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(4)由于噪声的随机分布的范围广，因此相减时， 若该帧某频率点上的噪声谱幅度分量大时，就会 有很大一部分残留，在频谱上呈现随机起伏的尖 峰。在听觉上形成有节奏的类似音乐的残留噪声， 又称为背景音乐噪声。背景音乐噪声损伤了语音 的质量，降低了可懂度和清晰度，是该类方法最 大的缺点。
第5章 语音增强技术
§5.1 语音增强技术的概念和研究的意义 §5.2 噪声度量、特性和评价 §5.3 语音增强的原理和方法
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§5.1 语音增强技术的概念和研究的意义
一、语音增强的定义 二、语音增强研究的意义
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一、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。
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（2）按性质分为：脉冲噪声（爆炸、撞击和放电） 和连续噪声；周期性周期（如交流电的干扰）和非 周期性噪声；按统计特性分为：平稳噪声（如白噪 声）和非平稳噪声（如色噪声）；按噪声和信号相 关的性质分为加性噪声和乘性噪声。
我们研究的噪声是声音的一种，它具有声波的一 切特性，称之为声噪声。
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3.噪声的度量
|S'(w)| 2 ＝|X(w)|2 －|D'(w)|2
＝|S(w)|2 + |D(w)|2 －|D'(w)|2
s'(n) =IDFT[ |S'(w)| ejarg(X(jw)) ]
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3. 谱相减法的特点
(1)原理简单，只需要一个话筒，故又称为单话筒语 音降噪。
话
话筒 谱相减法 输出
音
处理
噪 声
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利用语音信号的短时平稳性，加之噪声信号的平 稳性。由于傅立叶变换不会改变信号的统计特性，在 一帧中，X(w) 、S(w)和D(w)都是平稳的。因此，在 一帧内可用单个值来代替均值。
|X(w)|2 ＝|S(w)|2 + |D(w)|2
利用有声/无声判决的纯噪声信号d'(n)与d(n)不 完全一致，因此：
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§5.2 噪声度量、特性和评价
一、噪声的分类和度量 二、噪声的特性
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一、噪声的分类和度量
1.噪声的定义：噪声是扣除被测信号真实值后的 各种测量值，可能来自外界环境、物理系统、操 作人员等。广义将噪声称为干扰。
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2.噪声的分类
按产生原因和按噪声性质分类。 （1）产生原因：产生于物理系统外部，并以 声、光、电、机械等方式作用于物理系统， 称为外部噪声；物理系统内部产生的噪声称 为内部噪声，例如量子噪声等。
噪声度量的另一个参数就是信噪比。 SNR=SNRout/SNRin
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二、噪声的特性
从统计特性的角度讲：平稳噪声和非平稳 噪声。白噪声是平稳噪声中的一种，其频谱和 功率谱为常数，其概率密度分布是满足正态分 布。
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§5.3 语音增强的原理和方法
一、频域语音增强技术 二、时域语音增强技术 三、时频语音增强技术 四、麦克风阵列语音降噪技术
地铁
0.53
90
繁华街道
0.053 70
普通谈话
0.02
50
安静房间
0.002 40
耳语
0.00053 30
树叶沙沙声
0.0002 20
பைடு நூலகம்农村静夜
0.000053 10
听阈
0.00002 0
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声压和声压级表征声音在物理上的强弱，它是 对噪声的客观评价，不能表征人对声音的主观感觉。 响应级和响度是人耳对噪声的主观评价的基本量之 一。响度的单位为宋（Sone）响度级的单位为方 （phon），在数值上等于1kHz纯音的声强级。
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1. 谱相减法（Spectral Subtraction）的基本原理描述
含噪
＋
语音
DFT |X(ejw)|
x(n)=s(n)+d(n)
平方
－
纯噪
平方
DFT
|D'(ejw)|
声
d'(n)
插入 相位
开方 |S'(ejw)|
ejarg(X(jw))
原始语音谱幅度的估值
IDFT
s'(n)
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将含噪语音信号和有声/无声判别得 到的纯噪声信号进行DFT变化，从含噪语 音谱幅度的平方中减去纯噪声的谱幅度的 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IDFT 变化，得到增强的语音。
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蓝色为原始含噪语音
黄色为谱相减处理的结果
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二、时域语音增强技术
语音增强中另一常用技术，其特点是对语音的 损伤小。在消噪过程中，一般需要二个以上话筒， 采用自适应滤波算法。故常常将时域语音增强技术 称为自适应语音降噪技术（Adaptive noise cancelling ANC）。
声压、声强和声功率 （1）声压级(SPL)：Lp=20lg(P/P0) P0＝20uPa （2）声强级： LI=20lg(I/I0) I0=105W/m2 （3）声功率级： Lw=20lg(W/W0) W0=105W
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噪声源和噪声环境 声压/Pa 声压级/dB
飞机附近
200
140
织布车间
20
100
|X(w)|2=|S(w)|2+ |D(w)|2+ S(w) • D*(w) + S*(w) • D (w)
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对上式两边取数学期望有： E[ |X(w)|2 ]= E[ |S(w)|2 ] + E[ |D(w)|2 ] +
E[ S(w) • D*(w) ] + E[ S*(w) • D (w) ] 由于噪声与语音信号不相关，且傅立叶变换不 会改变信号之间的相关性，上式中，最后两项均 为0。则上式简化为： E[ |X(w)|2 ]= E[ |S(w)|2 ] + E[ |D(w)|2 ]
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一、频域语音增强技术
是语音信号中的一种重要技术，由于其原理简单所 以被广泛使用，如手机中的降噪处理就是采用的此方 法，美国NCT的Clear Speech产品中，就是应用的这 技术。谱相减法是频域语音增强技术的常用方法。 1. 谱相减法的基本原理描述 2. 谱相减法的数学推导 3. 谱相减法的特点
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2. 谱相减法的数学推导
首先假设语音和噪声信号是线性叠加的，且 噪声是平稳的，噪声与语音信号不相关。
x(n)=s(n)+d(n)
X(ejw)=S(ejw)+D(ejw)
简写为： X(w)=S(w)+D(w)
X(w)• X*(w) =(S(w)+D(w)) • (S(w)+D(w))*
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