语音增强算法综述 - 360文档中心

语音增强算法综述及性能分析

语音增强算法综述及性能分析尹栋;蒋涉权;刘宝光;杨立东;王晶【摘要】语音增强是解决噪声污染的一种有效手段,其主要目标就是从带噪语音中尽可能地提取纯净语音,目前已发展为语音信号处理的一个重要分支,在实际中具有重要价值.实际中经常用到的算法主要有谱减法、维纳滤波、基于统计模型的增强算法(如MMSE)和子空间法.主要介绍谱减法、MMSE、两步消噪(TSNR)和子空间法的算法基本原理,并采用客观评价指标对四种典型算法的降噪效果进行比较和分析.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2015(039)005【总页数】5页(P58-61,65)【关键词】语音增强;谱减法;TSNR;MMSE;子空间【作者】尹栋;蒋涉权;刘宝光;杨立东;王晶【作者单位】北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TN912.35在语音通信中，纯净的语音的编码技术、传输技术和识别技术都已经较为成熟，但在背景噪声和信道噪声存在的情况下，信号处理系统的性能会急剧下降，并最终影响语音的质量。

语音增强是抑制背景噪声、消除干扰、提高语音清晰度和可懂度的重要手段，是语音处理系统的重要组成部分。

虽然经过几十年的研究，提出了很多经典算法，但实际中噪声来源众多，特性变化无穷，随应用场合而异，难以找到一种适用于所有环境的通用的算法，增加了增强的复杂性。

语音增强是一门涉及面很广的综合性学科，不仅涉及到信号检测、波形估计等传统的信号处理理论，还与生理学、语言学等理论密切相关，因此，要综合考虑语音特性、听觉感知和噪声特性，根据实际环境选用合适的增强算法。

语音增强算法分类方法众多，从信号输入的通道数上可分为单通道的语音增强算法和多通道的语音增强算法，从算法理论上又可以分为以下几种:基于短时谱估计的方法，经典算法有谱减法、维纳滤波等;基于统计模型的语音增强算法，这类算法通常需要准确知道噪声和语音的联合统计量或概率模型，然后结合某种失真准则得到增强算法的增益函数，如最小均方误差估计(Minimum Mean Square Error，MMSE)算法;基于听觉掩蔽效应的语音增强算法，这类算法通过结合掩蔽模型改变带噪语音的短时谱幅度，将噪声能量控制在阈值以下，达到最大限度地掩蔽残留噪声和防止语音失真，通常将掩蔽效应和其他方法结合起来;子空间法，基于子空间的语音增强算法与其他算法相比，具有语音失真小、残留噪声小、音乐噪声不明显的优点，还适用于多通道语音增强系统，是目前研究的热点［1－2］。

语音增强技术及算法综述

日￣Ｓ目 “ ｎ来估计。假设ｄ（零均值并和ｓＯＳ（ｇ，（）． ’ Ｊ（Ｊｎ）
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ｌ引。
比较常用的有噪声对消法【３ｉ相减法、维纳滤波法、卡尔曼、谱滤波法、ＦＲ自适应滤波法等。此外，随着科学技术的发展，Ｉ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ＨＭ的语音增强、基于听觉感知的语音增强、基于多分Ｍ
ＳｅｃｈｎｅｅｈｏｏｙａｄｉｉｐｅｈＥｎａｃｄＴｃｎｌｇｎｓＡｒｔ￣ｍｅｉａｕｔｌｍｍａｉａｉｎｃＳｒｔｚｏ
ＬＩ，Ａｆ，ＩＪＹｕＭｌＹ￣ｉＤＯＮＧｅｂｉｉＢｉｅ（ｅｅＮｏｔｎｖｒｔＩｆｒｔｎＳｉｃｎｎｉｅｎｏｌｅｈｎａｏ７００ＨｂｉｒＵｉｅｓｙｎｏｍａｏｃｎｅａｄＥｇｎｒｇＣｌｇ，ａ￣ｉｕ０５０）ｈｉｉｅｅｉｅＺｋ
将指数概括，式（）可以改写成式（）的形式：４５
人工智能及识别技术
靠膏＝ｋ１（一）（）（）ｈＡｋ１－ — ）（）（一）七１青ｌ七一（一）ｋ１１量＋ｘ．ｉ（ｌ）
（ｌ）Ｅ ∽『『， ’Ｉ】） … ．）
Ａｂｔａｔｎｔｉａｅ，ｓｅｃｎａｃｍｅｔｔｃｎｌｇｌｂｎｒｄｃｄｎｅｅａｒｖｌｎｔｏｓａｅｃｍｐｒｄｓｒｃ：Ｉｈｓｐｐｒｐｅｈｅｈｎｅｎｓｅｈｏｏｙｗｉｅｉｔｕｅ，ａｄｓｖｒｌｐｅａｅｔｍｅｈｄｒｏａｅｌｏ

语音增强综述

语音增强综述
语音增强是一种处理语音信号的技术，旨在改善信号的质量并使其更容易理解。

语音增强涉及多种信号处理技术，包括降噪、失真修复、语音增强和语音合成。

降噪是语音增强的基础，它可以减少环境噪声和其他干扰因素对语音信号的影响。

这种技术可以通过消除噪声、过滤信号、使用自适应滤波器和降低信号级别来实现。

失真修复包括使用算法自动检测和纠正语音信号中的失真。

这些失真可以是由于信号传输中的错误、故障设备或其他干扰引起的。

语音增强是一种改进语音信号的质量并使其具有更高的可理解性的技术。

这可以通过加强信号的频率成分、调整信号的动态范围、使用语音增强算法和合成技术来实现。

语音合成是一种将文本转换为语音的技术，可以用于生成音频文件或实时语音合成。

这种技术可以通过使用合成语音的声音库和处理技术来实现。

语音增强技术的应用领域非常广泛，包括智能语音识别、语音翻译、语音助手、电话会议、语音通讯和语音广播等。

随着计算能力和算法的不断提高，语音增强技术将继续得到改进和应用。

- 1 -。

音频信号处理中的语音增强算法研究综述

音频信号处理中的语音增强算法研究综述引言：在现实生活中，由于各种环境因素的干扰，语音信号往往受到噪声的影响而变得模糊不清。

为了提高语音信号的质量和可理解性，研究者们致力于开发各种语音增强算法。

本文将对音频信号处理中的语音增强算法进行综述，从传统方法到深度学习方法，分析其原理、应用和优缺点。

传统语音增强算法：1. 统计模型方法统计模型方法是传统语音增强算法中常用的一种方法。

该方法通过对语音信号和噪声进行建模，通过最大似然准则来估计语音信号的参数，进而实现语音增强。

代表性的算法有谱减法(Spectral Subtraction)、最小均方误差法(Minimum Mean Square Error)等。

这些算法在一定程度上能够减小噪声的影响，提高语音信号的质量，但也存在一定的缺点，例如对于非平稳噪声和低信噪比情况下的处理效果并不理想。

2. 子空间方法子空间方法是基于统计模型方法的另一种改进方法。

该方法通过运用降维、投影等技术，将噪声信号和语音信号从不同的子空间中进行建模和分离。

其中，主成分分析(Principal Component Analysis)和独立分量分析(Independent Component Analysis)是常用的子空间方法。

这些方法具有较好的噪声抑制效果，但也存在对信号相关性的依赖性，对噪音类型的预先知识要求较高等问题。

深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者开始将其应用于语音增强领域，并取得了显著的成果。

1. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种使用卷积层和池化层进行特征提取的神经网络模型。

在语音增强领域，研究者们通过将噪声信号和语音信号输入到CNN中，以降低噪声的影响并提取有用的语音特征。

例如，Deep Convolutional Neural Networks(DCNN)被广泛应用于单麦克风语音增强任务中，取得了较好的增强效果。

2. 循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络模型，适用于连续序列数据的处理。

谱减法的语音信号增强

wavplay(speech,fs); % 输出增强音频
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;

低信噪比环境下语音增强与激活检测算法研究的开题报告

低信噪比环境下语音增强与激活检测算法研究的开题报告一、背景随着科技的不断发展，语音技术也逐渐走进人们的日常生活中。

但在现实应用场景中，语音信号常常受到环境噪声等影响，导致语音质量下降、信号不清晰，影响人们的语音交流效果。

因此，如何对低信噪比环境下的语音进行增强，提高语音质量，是当前语音技术研究中的一个重要问题。

另外，对于语音信号的激活检测也是语音技术研究中的一大难点。

在多人交流、多噪声环境中，如何准确检测出每个说话者的语音信号，进行后续语音处理是提高语音识别率和交流效果的重要环节。

因此，本文旨在探索在低信噪比环境下语音增强与激活检测算法的研究。

二、研究内容本文主要研究内容包括以下两方面：1. 低信噪比环境下语音增强算法的研究在低信噪比环境下，常常存在噪声干扰的情况，导致语音信号质量下降。

因此，本文将探索通过对语音信号进行去噪处理，提高语音质量的方法。

具体的，本文将采用基于小波变换的去噪算法，利用小波分析器多分辨率分析语音信号，从中提取语音信号的特征，去除噪声信号。

同时，为了更好地处理语音信号在时间和频率上的特征，本文将采用卷积神经网络（CNN）对语音特征进行处理，提高语音信号的还原质量。

2. 低信噪比环境下语音激活检测算法的研究在多人交流的情境中，如何快速准确地检测出每个说话者的语音信号，是提高语音识别率和交流效果的重要环节。

因此，本文将探索基于音频信号的声源分离和激活检测算法，通过对语音信号进行特征提取和分类，准确分离出各个说话者的语音信号。

具体的，本文将采用基于多通道约束条件的盲源分离算法，利用空间信息和时间信息分离出各个说话者的音频信号。

同时，本文还将采用深度学习方法对分离出的语音信号进行分类，提高激活检测的准确性。

三、研究计划本文的研究计划主要包括以下几个方面：1. 文献综述：对语音增强和激活检测相关的研究文献进行综述，了解当前研究热点和难点问题。

2. 语音增强算法的设计和实现：对低信噪比的语音信号进行去噪处理，设计并实现基于小波变换和卷积神经网络的语音增强算法。

基于谱减法的内话系统语音增强技术

，ｖ
（）ｎ
＝
（）７
１
式中：下标Ｗ表示加窗信号；示复共轭。根据发语表
式中： Ⅳ为帧长；ｍ为帧的编号；每一帧中的各点。ｎ为
音前的噪声与发语音期间的噪声功率谱相同，因而可
利用发音前（后）寂静帧 ” 估算噪声。由于ｓｔ或的“ 来（）和ｄｔ独立，（）则互谱的统计均值为０所以原始语音的，
进行改进ｌ此方法基本思想是：３ｌ， ①采用被减项权值处
理的方法，即去除噪声时减去（（Ｊ）ｆ）（＞１。）
②采用功率谱修正处理方法，式（）对４和式（）５中所涉
及的功率谱计算及 “改为１１和 “计算（．
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＮｏａａｓｓｅｃｏｉｇｔｃｎｌｇｓｄｂｉｅＳｔｈｎｎｏｔｏｙｔｍ（ＣＳｎａｒｇｏｎｗｄｙ，ｐｅｈｖｔｅｈｏｏｙｕｅｙＶｏｃｗｉｉｇａｄＣｎｒｌＳｓｅｎｃＶＳ）ｉｉｒｕｄ
在实际对功率谱的计算中，一小段加窗信号来用
对受污染的语音采集，计算每一帧语音短时能量
＾一１Ｔ
＝
（）ｌ ∞ Ｉ＝Ｉ（）＋Ｉ ∞ ｌｙ ∞ ｛Ｄ（）＋ｓ
Ｓ（Ｄ（＋５（Ｄ（ｗｗ）ｆ）））（）３短时过零率为
分帧内可以近似看作是一平稳随机过程与不相关的

语音信号分析与处理方法综述

语音信号分析与处理方法综述语音信号是人类交流中重要的组成部分，语音信号分析与处理是一项非常重要的研究方向。

语音信号分析与处理技术可以被应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音鉴别等领域，为人类提供更高效、高质量的语音交流体验。

本文将综述语音信号分析与处理的方法，包括基本概念和基础知识，语音信号的预处理、特征提取与分类等技术，以及目前应用较广泛的语音识别和语音合成技术。

本文还将介绍这些技术的理论基础、算法和应用案例。

一. 语音信号的基本概念和基础知识语音信号是人类通过声音来进行交流的信号，包含语音的各种音节和声调信息。

在语音信号分析与处理中，需要掌握语音信号的基本概念和基础知识。

在语音信号中，有许多不同的声音成分和噪声成分，语音信号预处理技术采取一系列措施来消除这些噪声，提高语音信号的质量。

例如，预处理技术包括消噪、滤波、去混响等技术。

二. 语音信号的预处理技术语音信号预处理技术包括噪声去除、滤波、去混响等技术。

这些技术可以帮助清除语音信号中的杂音和噪声，提高语音信号的可读性和质量。

噪声去除技术是预处理语音信号中最常用和最简单的技术。

这种技术采用滤波器、降噪器等设备或软件来消除语音信号中的杂音和噪声。

滤波技术是在语音信号中过滤特定频率成分的一种技术，这可以将一些不必要的频率成分去除，使语音信号更加清晰。

滤波依据的原理是，去除不相关信号的频率成分，使有用信号能够更好地被保留。

去混响技术是将混响（残留回响）去除的技术。

在语音信号分析与处理中，经常需要去除混响，因为混响会导致语音信号的低频部分（主要是语音信号中的音节）发生失真，降低语音信号的质量。

三. 语音信号特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转化为一种易于分析和识别的数据结构或特征向量的过程。

一些常用的语音信号特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔倒谱系数等。

短时能量是一种用于计算语音信号能量的技术。

通过计算语音信号每个短时间内的总能量，可以得出一个很好的特征向量。

语音增强综述

语音增强综述语音增强是指通过各种技术手段，对语音信号进行处理和优化，以提高语音的质量和可听性。

随着科技的发展和人们对音频品质的要求不断提高，语音增强技术逐渐成为研究和应用的热点领域。

一、语音增强的意义和应用领域语音增强技术可以帮助人们更清晰地听到和理解语音信号，提高语音的可懂度和舒适度。

在实际应用中，语音增强技术被广泛应用于以下领域：1. 通信领域：语音增强技术可以提高通话质量，减少噪音和回声对通话的干扰，使通话更清晰、更稳定。

2. 录音和播放领域：在录音和音频播放过程中，语音增强技术可以去除背景噪音，提高音频的清晰度和音质。

3. 语音识别和语音合成领域：语音增强技术可以减少环境噪音对语音信号的影响，提高语音识别和语音合成的准确性和可靠性。

4. 语音指令和语音交互领域：语音增强技术可以提高语音指令和语音交互系统的性能，使系统更易于理解和响应用户的指令。

二、语音增强的基本原理和方法语音增强技术主要包括去噪、回声消除和声音增强等方法。

1. 去噪：去噪是语音增强技术中的基本环节，通过分析语音信号中的噪音特征，并根据噪音的统计特性和语音信号的相关性进行滤波处理，去除噪音成分。

2. 回声消除：回声是语音通信中常见的问题，会影响语音的清晰度和可懂度。

回声消除技术通过分析语音信号中的回声成分，并根据回声和原始语音信号的相关性进行滤波处理，减少回声对语音的干扰。

3. 声音增强：声音增强技术可以增加语音信号的音量和能量，提高语音的可听性和辨识度。

声音增强方法包括增益控制、频率增强和谱减法等。

三、语音增强技术的挑战和发展方向虽然语音增强技术在很多领域都有广泛应用，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。

1. 多噪声环境下的语音增强：在复杂的多噪声环境中，如会议室、交通场所等，语音增强技术需要能够有效去除各种类型和强度的噪声，提高语音的清晰度和可懂度。

2. 回声消除的效果和稳定性：回声消除技术在实际应用中仍然存在一些问题，如回声抑制效果不理想、算法稳定性差等，需要进一步研究和改进。

语音识别综述PPT课件.ppt

• 性能（用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
18
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
19
技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
10/8/2024
5
语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
6
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
10/8/2024
12
主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的

语音增强技术研究综述

语音增强技术研究综述随着语音识别技术在生活中的应用越来越广泛，人们对语音增强技术的需求也日益增加。

语音增强技术被用来提高语音识别准确率、改善语音转换质量等。

本文将从研究意义、研究方法、应用领域和未来发展等角度来全面介绍语音增强技术的研究现状。

一、研究意义语音增强技术的研究对于提高语音识别准确率、改善语音转换质量、降低通讯噪声等都有着重要的意义。

语音识别准确率在一定程度上决定了语音识别技术的可用性，而语音增强技术能有效地提高语音识别准确率。

同时，语音转换质量也是语音增强技术的重要应用。

在语音转换中，如果出现噪声、失真等问题，会严重影响语音转换效果。

因此，研究语音增强技术对于提高语音转换质量具有重要意义。

除此之外，语音增强技术还可以降低通讯噪声，提高语音通讯质量，对于改善人们的通讯体验也具有重要意义。

二、研究方法在语音增强技术的研究中，主要采用的是数字信号处理和机器学习算法。

数字信号处理可以对语音信号进行降噪、增益等处理，而机器学习算法可以学习到复杂的语音模式，从而提高语音识别准确率和转换质量。

数字信号处理的方法主要包括时域滤波和频域滤波。

时域滤波主要对语音信号进行降噪和增益调节，在时域中处理信号的时候需要考虑其时域性质，比如时域窄带滤波、时域宽带滤波等，从而达到降噪和增益的效果。

频域滤波则主要采用基于FFT变换的滤波算法，目的是通过对语音进行频域滤波，提高语音信号的可读性和准确度。

机器学习算法包括分类算法和回归算法。

分类算法主要应用在语音识别领域，如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）等；而回归算法则主要应用在语音转换领域，如决策树回归（DTR）、多元线性回归（MLR）等。

机器学习算法需要使用大量的语音样本进行训练，从而得到模型，利用模型对语音信号进行处理，以达到提高准确率和转换质量的目的。

三、应用领域语音增强技术在很多领域都有广泛应用。

在语音识别领域，语音增强技术可以用来降低环境噪声、改善信道效果，提高语音识别准确率。

基于深度学习的语音增强简述

第8卷第2期Vol.8No.2 2019年3月网络新媒体技术Mar.2019•前沿与综述•基于深度学习的语音增强简述**本文于2018-12-30收到。

*国家自然科学基金(编号:61671381)0张晓雷(西北工业大学智能声学与临境通信研究中心西安710072西北工业大学航海学院西安710072)摘要：语音增强是一种将语音从干扰声中增强出来的技术。

它是语音信号处理的核心研究内容之一。

近年来，深度学习在语音增强中的成功应用推动了该技术的快速发展。

本文将简要回顾基于深度学习的语音增强技术。

首先回顾语音增强中所采用的深度学习算法和优化目标，在此基础上，将进一步回顾具有代表性的单声道深度语音增强技术、基于固定麦克风阵列的多声道深度语音增强技术、以及基于自组织阵列的多声道深度语音增强技术。

关键词：深度学习，深度神经网络，语音增强，麦克风阵列A Brief Review to Deep Learning Based Speech EnhancementZHANG Xiaolei(Center for Intelligent Acoustics and Immersive Communication,Northwestern Polytechnical University,Xi'an,710072,China, School of Marine Science and Technology,Northwestern Polytechnical University,Xi'an,710072,China)Abstract:Speech enhancement aims to separate target speech from its noise components.It is one of the core problems of speech signal processing.Recently,deep learning has been applied successfully to speech enhancement,which significantly promoted the development of speech enhancement techniques.This paper will review the deep-learning-based speech enhancement techniques,including machine learning algorithms,optimization targets.Then,this paper will review single channel speech enhancement techniques, multichannel speech enhancement techniques based on conventional microphone arrays,as well as multichannel speech enhancement techniques based on ad-hoc microphone arrays.Keywords:Deep learning,Deep neural networks,Speech enhancement,Microphone arrayso引言语音增强旨在将目标语音从背景干扰中分离出来。

智能语音增强技术综述

智能语音增强技术综述
前言：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，因应用场合而异，它们的特性也各不相同。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。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。这里只是介绍一下各种语音增强方法流程，待确定方向之后再深入研究。
w(n) 0.54 0.46 * cos(2n /( N 1)),0 n N 1
(2-5)
语音信号的短时傅立叶变换
语音信号的频域分析在信号处理中占有十分重要的地位，在频域内研究语音信号，可以使信号某些在时域内无法表现出来的特征变得十分明显，比较常用的是傅立叶变换。传统傅立叶变换是以应用数学为基础建立起来的一门学科，它将信号分解为各个不同频率分量组合，使信号的时域特征与频域特征联系起来成为信号处理的有利工具。但傅立叶变换使用的是一种全局变换，无法表述信号的局部性质，而短时傅立叶变换可以弥补这种缺点。正如前面的分析所述，由于语音信号是短时平稳的，因此，我们可以对语音进行分帧处理，计算某一帧的傅立叶变换，这样得到的就是短时傅立叶变换，其定义为：

语音信号处理技术研究综述

语音信号处理技术研究综述语音信号处理技术作为一门重要的学科，近年来引起了越来越多的关注和研究。

具体来说，它是研究语音信号的数字信号处理技术及应用，包括语音识别、语音合成、语音增强、语音编码和语音检索等方面。

本文旨在对语音信号处理技术的研究进行综述，包括其背景、应用、发展趋势等内容。

1. 背景介绍语音信号处理技术起源于20世纪70年代。

当时，计算机的出现为语音信号的数字化处理提供了可能。

随着科技的迅速发展，人们对语音信号的处理能力也在逐渐提高。

目前，语音信号处理技术已经广泛应用于语音识别、语音合成、语音增强等领域。

2. 应用领域2.1 语音识别语音识别是指通过计算机对语音信号进行解码，将其转化成机器可以识别的文字或指令。

它是人工智能、物联网、智能家居和自动驾驶等领域的重要应用之一。

语音识别是实现人机交互和智能化服务的基础。

2.2 语音合成语音合成是指通过计算机对文字进行处理，将其转化成可以听懂的语音信号。

它是自然语言交互、无障碍通信和虚拟现实等应用的重要技术。

语音合成技术不仅可以模拟人类的语音特点，还可以通过声音的速度、音量、音色等来表达不同的情感和语气。

2.3 语音增强语音增强是指通过计算机对语音信号进行预处理和后处理，提升语音信号的质量和可懂度。

它是防噪声、语音信号清晰度改善和语音质量增强等应用的重要技术。

语音增强技术可以有效提升语音通信、语音播报和语音识别等方面的效果。

2.4 语音编码语音编码是指将语音信号进行数字化压缩，降低其数据量和传输时间。

它是无线通信、网络语音通信和数字电视等领域的重要技术。

语音编码技术可以为语音通信提供更为高效的数据传输和存储方式，提高通信品质和服务效率。

2.5 语音检索语音检索是指通过计算机对语音信号进行处理和分析，从大量语音数据中查找特定的语音信息。

它是音频处理、信息检索和社交媒体等领域的重要技术。

语音检索技术可以快速定位特定的语音信息，提高信息搜索和管理的效率。

语音识别研究综述

语音识别研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，已经成为推动社会进步的重要力量。

作为领域的关键技术之一，语音识别技术在近年来取得了显著的进步，广泛应用于智能家居、医疗诊断、交通管理等多个领域。

本文旨在对语音识别技术的研究现状和发展趋势进行综述，以期为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考。

本文将回顾语音识别技术的发展历程，从早期的基于模式匹配的方法到现代的深度学习技术，分析不同技术阶段的优缺点。

本文将重点介绍当前语音识别技术的核心算法和模型，包括声学模型、创作者和解码算法等，并评估这些技术在不同应用场景下的性能表现。

本文还将探讨语音识别技术面临的挑战和问题，如噪声干扰、方言和口音差异等，并讨论可能的解决方案。

本文将展望语音识别技术的发展趋势和未来研究方向，包括多模态交互、个性化定制、隐私保护等方面的内容。

通过本文的综述，读者将能够对语音识别技术有更加全面和深入的了解，为未来的研究和应用提供有益的启示和借鉴。

二、语音识别技术基础语音识别，即将人类语音转化为机器可理解和处理的信息，是领域的重要分支。

其技术基础主要包括信号处理、特征提取、模式识别与机器学习等方面。

在信号处理阶段，原始语音信号需要进行预处理，如降噪、端点检测等，以提高语音识别的准确率。

降噪技术通过消除背景噪音，提升语音信号的质量；而端点检测则负责确定语音的开始和结束，避免无效数据的干扰。

特征提取是语音识别的关键步骤。

通过提取语音信号中的关键信息，如基音频率、共振峰等，可以将语音转化为计算机可处理的特征向量。

这些特征向量既包含了语音的主要内容，又降低了计算的复杂度。

模式识别与机器学习是语音识别技术的核心。

在训练阶段，系统通过大量的语音数据学习语音与文字之间的映射关系；在识别阶段，系统则根据输入的语音特征，利用已学习的映射关系进行文字推断。

近年来，深度学习技术的发展为语音识别带来了突破，通过构建深度神经网络，系统能够更有效地处理复杂的语音模式，提高识别的准确率。

科学技术研究项目评价通则6月1日实施

成都信息工程学院学报，０７２（）２１０．２ｏ，２２：ｏ —２４［］孟静，７许刚．语音增强算法评估的研究［］计算机工程，０６Ｊ．０，
３（４：２ —２５２２）２３２．
残留噪声衰减的实现公式是：
ｆｌｌＳ（）Ｉ，
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［］商敏红．３语音增强技术算法研究［］无锡职业技术学院学报，Ｊ．
［］孙新德，１Ｏ路玲，于浩杰．音增强技术仿真分析［］郑州航空语ｊ．
工业管理学院学报，０３２（）ｌ５一ｌ７２０，ｌ４：ｌ１．责任编辑：么丽苹
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科技研项目价则６日施学术究评通月１实
《科学技术研究项目评价通则》简称 “ 技通（科则 ” 是科技研发领域里的重大制度创新。该标准是）由中国国防科技工业企业管理协会专家委员会和中国电子科技集团公司有关人员，踪研究美国科技跟投入产出效率评价的三个标准—— ｗＢ（作分解ｓ工结构）ＥＭ（得价值管理）ＴＬ技术就绪水平）、ｖ获、Ｒ（提出来的一套符合科学发展观的、有中国特色的具科研项目评价理论。标准由五部分组成：用范围、词术语、价应名评

数字助听器研究现状及其算法综述

数字助听器研究现状及其算法综述郑洋;唐加能;柳培忠;刘晓芳【摘要】随着中国老龄化社会的到来，效果良好的听力设备得到重视，一些相关算法和技术先后被提出和改进，有效解决了现代数字助听器中的响度补偿、去噪和回声消除等问题。

该文阐述了助听器的发展历程、数字助听器的工作原理，以及响度补偿、语音降噪技术、回声消除技术和声源定位技术等核心技术的研究现状，并对未来相关技术的发展进行了展望。

【期刊名称】《海峡科学》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】4页(P14-17)【关键词】数字助听器;响度补偿;语音降噪;回声消除;声源定位【作者】郑洋;唐加能;柳培忠;刘晓芳【作者单位】华侨大学工学院;华侨大学工学院;华侨大学工学院;华侨大学工学院【正文语种】中文随着中国老龄化社会的到来，助听器的使用和发展受到越来越多人的关注。

助听器实质上是一种帮助听力障碍患者补偿听力缺失的小型扩音装置，在解决听力损失人群的耳听力补偿方面发挥着不可替代的优势作用。

在我国，听力损失与常见性耳病已经成为大多老年人安度晚年生活的障碍，而这些听力障碍的人群里只有很少一部分人佩戴了助听器。

半导体等微电子技术不断发展，现代数字助听器相比模拟助听器有着明显的优势，实现了数字化、小型化。

在去噪和回声消除等方面，随着相关算法的不断改进，在可调性方面也有很大的进步。

数字助听器通过对信号的数字化处理，逐渐智能化，和模拟助听器单纯进行声音信号放大有很大区别。

数字助听器可以通过频率的改变处理过滤噪声，再通过相关算法处理，智能化选择需要的语音信号，并加强和辨别减少其他噪声的污染，达到满足低度或中度听力损失人群的需要。

为此，佩戴合适的助听器是解决听力障碍的重要途径，相关的助听器工作也需要进行进一步研究，以更好地满足社会需要。

传统的模拟助听器中，声频信号被麦克风收集并转化为电信号。

麦克风输出的振幅和频响，通过一系列的模拟滤波器后，信号被送至接收器。

模拟助听器的信号持续不断通过信号处理的路径，加大了噪声的污染。

《基于深度学习的无线通信(FM)语音增强的研究》范文

《基于深度学习的无线通信（FM）语音增强的研究》篇一一、引言在无线通信领域，尤其是调频（FM）广播中，语音信号的质量对于用户体验至关重要。

然而，无线通信环境中的多径干扰、背景噪声以及其他噪声源往往会导致接收到的语音信号质量下降。

因此，对于FM语音信号的增强处理技术需求日益增强。

近年来，深度学习技术的快速发展为无线通信中的语音增强提供了新的解决方案。

本文将探讨基于深度学习的无线通信（FM）语音增强的研究。

二、深度学习在无线通信语音增强中的应用深度学习是一种强大的机器学习方法，已经在图像处理、自然语言处理、音频处理等领域取得了显著的成功。

在无线通信（FM）语音增强方面，深度学习模型可以自动学习从原始带噪语音到干净语音的映射关系，从而达到提高语音质量和信噪比的目的。

（一）模型选择与构建在无线通信（FM）语音增强的研究中，常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。

这些模型能够有效地从输入的带噪语音中提取出有用的信息，并生成更加清晰的语音信号。

其中，基于GAN的模型可以在保持较高信噪比的同时，使生成的语音信号更加接近真实的人声。

（二）数据集与预处理在训练深度学习模型时，需要大量的带噪语音数据和对应的干净语音数据作为训练集。

这些数据可以通过实际采集或使用公开数据集获得。

在数据预处理阶段，需要对原始数据进行归一化、降噪等操作，以便于模型的训练和优化。

三、研究方法与实验结果（一）研究方法本研究采用基于GAN的深度学习模型进行无线通信（FM）语音增强。

首先，构建一个生成器网络和一个判别器网络，生成器网络负责从带噪语音中提取出有用的信息并生成干净的语音信号，判别器网络则用于判断生成的语音信号是否真实。

然后，使用大量的带噪语音和干净语音数据进行训练和优化，使模型能够自动学习从带噪语音到干净语音的映射关系。

（二）实验结果实验结果表明，基于GAN的深度学习模型在无线通信（FM）语音增强方面取得了显著的效果。

音频信号处理中的特征提取与语音识别算法综述

音频信号处理中的特征提取与语音识别算法综述音频信号处理是指对音频信号进行采样、分析和处理的过程，其在语音识别和音频信号分析等领域中起到关键作用。

特征提取是音频信号处理的重要组成部分，用于从音频信号中提取出表征语音内容的有效特征。

本文将对音频信号处理中的特征提取与语音识别算法进行综述。

在音频信号处理中，首先需要对音频信号进行预处理，包括去噪、降噪和语音活动检测等。

然后，通过特征提取将音频信号转化为对应的特征表示，常用的特征包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

短时能量是一种衡量音频信号强度的特征，在语音识别中常用于语音活动检测和语音端点检测。

过零率是一种衡量音频信号频率变化的特征，通过计算音频信号在短时间内穿过零点的次数来反映信号的频率变动。

MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它通过模拟人耳听觉特性，提取出对语音内容辨识度高的特征。

其主要流程包括梅尔滤波器组、离散余弦变换（DCT）和能量归一化等步骤，将音频信号转化为一系列梅尔频率倒谱系数。

在音频特征提取之后，通常采用机器学习方法进行声学模型的训练和语音识别模型的构建。

常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。

HMM基于声学模型的序列建模，用于描述语音信号的时序结构。

DNN则作为一种前馈神经网络，通过多层隐藏层的连接和权重调整，实现对语音特征的映射和分类。

最后，在语音识别中，常用的解码算法包括维特比算法和基于语言模型的识别算法。

维特比算法通过动态规划的方法，搜索最优路径，找到最可能的语音识别结果。

基于语言模型的识别算法则通过对高频词组和语法规则的建模，提高对识别结果的准确性。

综上所述，音频信号处理中的特征提取与语音识别算法是实现语音识别的关键步骤。

特征提取通过提取音频信号中的有效信息，将其转化为适合机器学习方法处理的特征表示。

而语音识别算法则通过声学模型的训练和解码算法的应用，实现对音频信号的语音内容识别。

基于深度学习的语音识别技术研究综述

基于深度学习的语音识别技术研究综述近年来，随着人工智能技术的迅速发展，深度学习技术逐渐成为语音识别领域的一大热点。

基于深度学习的语音识别技术具有更高的准确率和更广泛的适用范围，被广泛运用于多领域中。

本文将对基于深度学习的语音识别技术的研究现状进行综述。

一、深度学习技术在语音识别中的应用目前，对于语音识别中的模型选择问题，人们普遍采用深度学习技术进行解决。

在语音信号处理中，通常采用的是深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等深度学习算法。

其中，DNN最常用，是一种多层感知机(MLP)的扩展。

DNN 在语音信号处理中的应用，主要是以拟合各种复杂的非线性映射为目标，利用深度学习模型的非线性映射能力，真正实现了高精度的语音识别。

RNN是一种旨在处理序列和时间序列的深度神经网络，常常被用于处理类时间序列数据。

RNN具有许多方法，其中包括门控循环单元(GRU)和LSTM，可以快速适应输入输出的序列。

RNN在自然语言处理和语音识别等领域中，能够很好地处理序列问题。

与传统的神经网络相比，LSTM网络的表现要好得多。

LSTM 能够快速适应输入输出的序列，有效地处理长序列模式，避免了长时依赖性。

LSTM网络的一个重要可以应用是语音识别领域。

二、基于深度学习的语音识别技术的研究现状1. 单通道语音和多通道语音识别技术从声音特征的角度入手，目前已有很多基于深度学习的语音识别技术方法进行了研究。

其中，针对单通道语音的识别技术已经取得了很不错的成果，而现在更多的研究方向则是多通道语音的识别技术。

多通道语音识别技术中，其识别模型通常由时间滑动子空间鉴别分析(T-SUB)和卷积神经网络(CNN)结构共同组成。

其核心思想是从原始语音信号中提取出时间、空间等信息。

2. 训练数据增强技术语音识别中数据规模和数据质量会直接影响识别效果。

因此，如何有效地扩充训练数据，是语音识别中至关重要的研究方向。

数据增强技术在该领域中得到了广泛的应用。