一种空域、时域与频域相结合的阵列语音增强算法

提出了一种空域、时域与频域相结合的阵列语音增强算法,对含噪信号进行处理：第一步,先在空域及时域内利用波束形成得到一个初步增强的语音信号;第二步,利用前面得到的增强信号,在时域内采用多通道自适应滤波消除相关噪声;第三步,在频域内利用谱相减消除残余噪声。整个算法的消噪量大,而且阵列的孔径小,能应用于多种噪声环境。     

基于分数阶谱相减的语音增强法

该文提出了基于分数阶谱相减的语音增强法(FSS)。该方法通过对带噪语音信号作分数阶傅里叶变换(FRFT),将得到的分数阶语噪混合谱与估计的分数阶噪声谱相减,最后利用分数阶Fourier反变换获得去噪后的语音信号。理论分析表明,所提方法存在一个最佳分数阶阶数,使得语噪混合信号能在分数阶变换域得到最好的分离,从而有效地提高了增强语音的性能。计算机仿真表明,对于混有加性白噪声的男/女声发音信号,所提方法在信噪比提高量和Itakura距离减少量两个方面都优于传统的谱相减法(SS),并且增强语音中的音乐噪声得到了明显抑制。     

一种远场语音信号去噪算法研究与实现

针对远场语音信号易受噪声污染的问题,分析了远场语音信号特点,总结出现有语音信号增强方法,提出一种对谱相减法去噪的改进算法设计。并通过仿真与实验证明,此方法有效抑制了去噪后引入的“音乐噪声”,提高了语音信号可懂度。     

基于信号相位差和后置滤波的语音增强方法

 在复杂的声学环境中,通常噪声场特性和混响强度是未知的,这样就对麦克风阵列语音增强算法的性能提出了较高的要求.本文提出一种基于带噪语音信号相位差和后置滤波的语音增强方法.首先,将麦克风阵列接收信号分帧,利用相邻两个麦克风之间每帧带噪语音信号的相位差,构成该帧改变频率点幅度谱值的比例系数,对该帧带噪语音信号进行掩蔽增强处理,得到预处理信号;然后利用固定波束形成、独立分量分析算法和后置滤波技术对预处理信号进一步处理,从而有效地抑制了噪声.计算机仿真实验结果表明,在存在一定混响的多种噪声场中,该方法均具有较好的噪声抑制能力.     

一种适用于混响环境的麦克风阵列语音增强方法

在小型视频会议系统中,影响语音处理系统性能的主要因素是房间混响效应.现有语音增强方法大都采用加性噪声模型,没有考虑混响;而基于倒谱的语音去混响方法大多计算复杂.为此,本文给出了一种改进的麦克风阵列倒谱域语音去混响方法.该方法首先计算含噪语音倒谱域的最小相位分量,并对其进行波束形成,再进行低通滤波;然后利用人耳对相位信息的不敏感性,采用含噪语音的相位来合成增强后的语音信号,从而有效地降低了运算量.仿真结果表明,该方法在混响环境下能有效地改善语音质量.     

基于传声器阵列超增益波束形成的语音增强--频域方法

提出了一种在频域实现的基于传声器阵列超增益波束形成的语音增强方法。该方法利用小孔径线列阵端射方向具有超增益的特性,针对均匀噪声场,设计出相应的超增益权,形成超增益波束。基于超增益波束形成的输出相对常规处理,可大幅度提高信噪比。仿真了间距为0.05m的5元均匀线性传声器阵列接收到的端射方向带噪线性调频信号和语音信号,并进行超增益处理,获得12dB左右的阵增益,从而表明超增益传声器阵列具有优越的性能。     

基于相位影响的单声道语音增强幅度谱相减改进算法

结合经典语音谱相减算法的基本理论,针对在恢复时域信号过程中利用带噪语音相位来代替纯净语音相位而使消噪效果变差的缺点,基于带噪语音功率谱、噪声谱和纯净语音功率谱三者相位几何关系,提出一种直接使用纯净语音相位来恢复信号的改进算法.经过仿真实验,通过对时域波形图以及信噪比的比较,结果表明提出的算法比经典的谱相减算法均有一定的提升.     

一种改进谱减法语音增强算法的研究

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。     

一种改进谱减法语音增强算法的研究

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。     

结合人耳听觉感知的两级语音增强算法

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,结合人耳听觉系统的掩蔽特性,本文提出了一种优化的语音增强算法。算法分为两级,第一级利用MMSE-LSA谱估计法对带噪语音进行降噪处理,经过处理后,带噪语音信号的信噪比得到了提高。然后,针对第一级增强语音信号中的残余噪声利用人耳听觉掩蔽特性掩蔽掉。为此,算法结合人耳听觉掩蔽特性设计了感知增强滤波器,该滤波器能够有效去除第一级增强语音信号中的残留噪声。仿真实验表明,在各种复杂背景噪声以及信噪比环境下,经过本文算法处理后的增强语音信号残留噪声明显减少,算法提升了增强语音的主观感知质量。      

基于阵列抗串扰自适应噪声抵消的语音增强

本文提出了一种针对阵列交叉串扰信号的自适应噪声抵消方法,并将其用于麦克风阵语音增强.该方法仅使用两级滤波系统,计算量小,稳定性好,且对麦克风阵的几何结构及噪声类型均没有严格限制.试验表明,该方法消噪量大,对语音损伤小,语音增强效果显著,适用于多种噪声环境并易于实时实现.     

基于传声器阵的两级自适应滤波语音增强系统

基于自适应噪声对消思想，提出一种基于传声器阵的自适应语音增强结构，该结构经过两级自适应滤波，分离出增强语音信号。计算机仿真结果显示该系统能有效去除背景噪声。     

数字摄像机自动聚焦机械噪声消除方法研究

数字摄像机的摄像头在缩放时产生较大声噪,回放时主观听觉十分明显,因此需要研究一种高质量语音降噪算法,用于消除机械声噪,同时避免产生语音畸变。通过分析传声器阵列及带噪声源的数学模型,构建了一套基于传声器阵列的语音降噪系统,针对机械噪声的统计特性,利用最小方差无畸变响应波束形成法对非注视方向的噪声进行滤波,采用子带后处理法进一步降噪。该算法在保证稳定性的前提下降低了语音降噪处理的复杂度并提高信噪比;提出一种新的单通道维纳滤波函数,降低了信号低频部分的畸变。实验语音数据均在普通会议室采集,新的增强算法增益为16dB,主观听觉可懂度较好。实验结果证明,该系统可作为理想的语音降噪设备应用于摄像机录制过程中。     

基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法

当麦克风阵列用于封闭环境中非手持式语音拾取时,必须面对的一个问题是声场为阵列近场的问题。该文在子带自适应波束形成方法的基础上,引进了一种基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法。该方法充分利用了近场球面波的波前弯曲率,有效地衰减了混响和噪声对期望信号的影响。仿真实验结果表明,在小房间混响条件下,基于近场波束形成的麦克风阵列语音增强方法取得了较好的噪声抑制效果。     

基于传声器阵列语音增强方法研究

传声器阵列通过对拾取的多路语音信号进行分析与处理,能取得改进语音质量、消除背景噪声和提高语音可懂度等明显效果,现已成为语音信号增强的一个重要的研究领域。介绍了基于传声器阵列的自适应波束形成方法,该方法采用GSC结构基于TF-GSC的最优后置滤波算法。仿真实验结果表明,该自适应波束形成器对干扰有很好的消除作用,对阵元的增益误差、位置误差不敏感,可以取得较好的语音增强效果。     

面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法

二元麦克风小阵列在手机、助听器等受空间、成本以及运算能力限制的设备中被广泛研究用以提高目标语音质量。二元麦克风小阵列中语音增强算法主要包括波束形成方法以及相干性滤波器方法。波束形成方法的思想是利用目标声源相对阵列的位置关系获取相应的时域和空域信息,可以保留目标声源方向的信号而抑制其他方向的干扰信号;相干性滤波器方法则通过阵元间不同信号的相关性进行噪音抑制。考虑这两种类型方法的优点,本文提出一种面向二元麦克风小阵列改进的广义旁瓣抵消器语音增强算法,通过在广义旁瓣抵消器的固定波束形成支路上使用相干性滤波器,提高固定波束形成输出信号的信噪比,然后在广义旁瓣抵消器自适应支路利用阵列的时域和空域信息对固定波束形成支路输出的信号中残余噪音进行估计,进而获得增强后目标输出信号。仿真和实际试验表明,本文提出的算法明显优于单独使用小阵列波束形成算法和相干性滤波器算法。      

利用相位时频掩蔽的麦克风阵列噪声消除方法

本文提出了一种在干扰声源和背景噪声存在条件下麦克风阵列噪声消除的方法。麦克风阵列通过波束形成增强由导向矢量所指定方向的目标声源来抑制背景噪声。然而,现有的波束形成算法在干扰声源存在的情况下,无法进行准确的导向矢量估计。为此,本文提出一种基于音频信号互相关功率谱相位的麦克风阵列噪声消除方法。首先通过音频信号的相位时频掩码估计导向矢量,并对其进行波束形成,从而有效抑制干扰声源和背景噪声;然后利用语音存在概率,采用最大似然的方法估计波束形成后信号中残留的干扰噪声功率谱密度,对其进行后处理,进一步抑制残留干扰和噪声。实验结果表明在干扰声源和背景噪声存在的条件下,所提方法有效地实现了麦克风阵列噪声消除,且各种性能指标优于基线方法。      

基于盲源分离理论的麦克风阵列信号有音/无音检测方法

该文提出一种在方向性噪声场中多路麦克风信号同时进行有音/无音检测(VAD)的方法。在方向性噪声场中,由于各个麦克风接收信号中的噪声彼此之间相关,因而,可以利用盲源分离理论将方向噪声与语音源信号分离,从而获得相对比较纯净的语音源信号。对分离出的语音源信号进行有音/无音检测,获得VAD结果,同时估计出各个麦克风信号相对于该信号的时延值。以相对纯净语音源信号的VAD检测结果为参考,将其分别平移相应的时延值,即可同时获得多路麦克风信号的VAD结果。计算机模拟结果表明,在方向性噪声场的多种情况下,该方法对具有加性噪声的多路麦克风信号均具有较好的有音/无音检测能力。