基于线性预测的自适应语音增强技术

提出了一种基于线性预测的自适应语音增强方法。该方法利用带噪语音的线性预测作为自适应滤波器的参考输入，使有色噪声的相关性隐含于参考输入之中，从而大大地提高了语音的信噪比。仿真实验证明．被环境噪声污染了的语音信号经自适应系统处理后，其信噪比提高了32．70dB。     

一种改进的小波域语音去噪方法研究

分析了信号和噪声在小波域的不同特征表现，并根据语音中浊音和清音的特点，提出了一种改进的多尺度多阈值的小波域语音去噪方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理，既抑制了噪声，又减少了语音段信息的损失，提高了信噪比．仿真结果表明，这是一种有效的语音增强方法．     

基于参数自适应的改进谱减法

针对基本谱减法的噪声残留以及损伤语音的可懂度和自然度等问题,在基本谱减法原理基础上,提出了基于参数自适应的改进谱减法。引进谱减功率系数和谱减噪声系数,以增强后语音信号的信噪比为输出,以变化的谱减功率系数和谱减噪声系数为输入,自动控制选择最优参数,并且将其与带噪语音输入信噪比相匹配。对信号进行语音增强时,通过计算其输入信噪比,利用最优参数曲线得到最优参数值,然后结合平滑处理的过程实现语音增强最大化。实验表明,本文算法有效提高了基本谱减法的语音增强性能。     

基于PSO-BP的语音增强方法研究

针对一些常用语音增强方法的特点和不足，本文提出将改进粒子群优化BP网络算法用于语音增强，仿真结果表明：基于PSO-BP神经网络的语音增强方法可以较大幅度的提升带噪语音信号的信噪比，效果明显。     

基于短时对数谱的MMSE语音增强算法研究

研究了单话筒采集条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差(MMSE—LSA)估计的语音增强算法，给出了其算法分析的基本流程图。由于语音是时变的，因此，假设语音频谱分布为高斯分布，在此基础上讨论了MMSE—LSA算法的先验信噪比ξh的2种估计方法——最大似然估计方法和直接判决估计方法。试验证明此方法的语音增强效果较好，尤其在较低信噪比时效果更明显。     

基于EMD的前后置滤波语音增强算法

针对低信噪比下语音增强困难的问题及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在语音增强中的有效应用,提出了一种基于EMD的前后置滤波语音增强算法.将含噪语音信号进行卡尔曼滤波后做EMD分解,采用能量阈值法判断出含有残余噪声的本征模态函数(IMF),对其小波变换后与其余IMF重构为最终的语音增强信号.实验表明,在输入信噪比为-10~5dB的不同噪声环境下,以时域分段信噪比及语音质量感知评测PESQ作为评价指标,效果均优于单独的EMD、小波软阈值法及卡尔曼滤波算法,是一种有效的语音增强算法.     

基于谱减法语音增强效果研究

文章就语音增强的发展历程以及面向藏语语音的研究现状和语音特征作了介绍和分析,并选择藏语拉萨话作为语音增强实验的语种.文章选择经典的谱减法作为语音增强方法,并介绍了谱减法原理,同时设计实验方案,实验语料使用纯净语音和噪音混合成的带噪语音,按照不同信噪比进行语音测试,得到了大量数据结果.在分析结果的基础上得出结论:使用谱减法能够明显提升语音质量,提升效果随着噪音语音相关度的多少而变化.     

基于计算听觉场景分析的语音增强改进算法

针对单通道语音增强问题,基于计算听觉场景分析(CASA)的原理,提出了一种基于CASA计算模型的语音增强改进算法。该算法在特征提取中选择了目标语音有效能量、信道互相关等特征,对语谱能量和互相关特征的阈值选取进行了改进。在5种低信噪比噪声干扰条件下的仿真实验结果证明,该算法输出增强语音的信噪比平均提高了9.32dB,有效地抑制了噪声。     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.     

一种改进的LSA语音增强算法

针对说话人识别的噪声鲁棒性问题,在对数谱最小均方差误差估计算法基础上,采用改进的最小值控制递归平均算法对语音帧信噪比进行估计,通过对前一帧的短时功率谱进行2次平滑和前向多帧最小值搜索,结合语音存在概率估计出当前帧的信噪比,并根据信噪比自适应调整增益因子的大小,对噪声进行消除。构建了一种改进的LSA语音增强方法,使用该方法可以使增强后的语音保持较高的自然度。实验结果表明,与MMSE-LSA算法比较,改进的LSA算法具有更好的语音增强效果,在5dB各类噪声环境下,其平均信噪比较MMSE-LSA算法提高1.36dB,主观语音质量评估平均提高8%。将该方法用于说话人识别系统,其检测代价较采用MMSE-LSA算法的系统平均降低3%。     

一种改进的基于谱熵实时噪声估计的谱减法

语音增强的目标是从含有噪声的语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.在实际应用中,需要对背景噪声进行预估计,以达到改善语音质量.目前常用的语音增强方式是谱减法,但由于该算法在低信噪比环境下的效果较差,所以限制了其应用范围.该文将实时噪声估计同谱减法相结合,针对谱减法在低信噪比下效果不明显的缺点,给出一种新的语音增强方案.该方案的目的是优化传统谱减法的性能,对噪声进行更为准确的实时估计;该方案的特点就是利用谱熵对噪声进行估计,通过谱熵估计每一帧语音的噪声,再利用谱减法达到降噪的目的.实验结果表明,该方法与传统的谱减法相比,在低信噪比环境下均能得到较好的去噪效果.     

基于二阶前向结构和信息最大理论的语音增强算法

基于自适应噪声对消（ＡＮＣ）的思想,提出了一种适合于语音增强任务的二阶ＡＮＣ结构。利用信息最大原理,推导了基于新结构的相应语音增强算法迭代公式。新结构的主要优化在于其能分离出原始语音信号而没有滤波失真。对真实语音信号进行大量计算机模拟实验,结果表明,新算法在噪声抑制方面具有较好的性能。     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳滤波语音增强算法

传统的倒谱平滑维纳滤波算法在求取选择性平滑范围时,噪声会对维纳增益函数的倒谱产生影响,使估计出的选择性平滑范围不正确,进而导致此传统算法在平滑掉音乐噪声的同时也影响了噪声抑制效果。为此提出了一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳语音增强算法,该算法先用最大似然准则估计出纯净语音的倒谱,然后在纯净语音倒谱中求取基频和共振峰的位置,进而得到选择性平滑的范围。该方法提高了选择性倒谱平滑的准确性,进而改善了传统倒谱平滑维纳滤波语音增强算法的噪声抑制效果。最后在不同的噪声场景中对传统算法和改进算法进行了仿真对比,表明该算法能够在去除噪声的同时更好地保留语音的特征结构,较好地提高了带噪语音的质量。     

一种基于巴克域噪声估计的语音增强算法

为了在保证语音增强算法性能的同时,降低算法复杂度,提出了一种巴克域最小统计量控制递归平均噪声估计算法.将带噪信号在巴克域进行分解并进行最小统计量分析,基于此最小统计量控制噪声的递归平均估计.算法基于听觉模型,充分利用巴克带内频带间的相关性,具有较好的噪声跟踪估计性能.该算法复杂度低,适用于常见语音增强方法.仿真结果表明,基于该噪声估计的语音增强可以有效地抑制噪声,增强后语音失真较小,在低信噪比条件下能够有效改善语音编码合成后的语音质量.     

语音增强新方法的研究

对带噪语音信号进行增强处理,是语音信号处理中一个重要的研究课题.从算法提出的背景和算法性能分析两个方面对以下4种语音增强新方法进行了概括总结,即自适应滤波算法、分数阶谱相减法、小波域阈值法和语噪盲源分离算法.与传统的语音增强方法相比,实验数据表明这些新方法具有更好的降噪性能.     

基于CASA简化模型的语音增强算法

基于听觉现象分析（CASA）模型的基本原理,针对仅有非语音信号干扰情况下的单通道语音增强处理问题,利用人耳的频率掩蔽效应,提出了一种单通道简化CASA计算模型语音增强新算法,新算法通过提取混合语音输入中的有效语音时频成分并利用人耳的听觉掩蔽效应重构合成增强语音输出信号,通过在汽车噪声和白噪声干扰下的仿真实验结果表明,简化的CASA模型语音增强算法的输出信噪比约提高了10dB,且可以有效抑制干扰噪声的听觉影响,增强输出语音信号的可懂度。     

基于谱减法和经验模式分解的语音增强

本文提出了一种基于谱减法和经验模式分解的语音增强算法。在低信噪比的情况下用谱减法可以去除语音信号中的大部分背景噪声,再对已处理过的信号进行经验模式分解,对前几个IMF进行阈值处理可以进一步增强语音。实验表明:本算法去噪效果优于传统方法。