含噪语音压缩与重构的自适应共轭梯度投影算法

针对含噪语音信号压缩感知(compressed sensing,CS)后采用梯度投影(gradient projection,GP)算法收敛速度慢且重构性能差的问题,提出了自适应共轭梯度投影(adaptive conjugate gradient projection,ACGP)算法对含噪语音进行压缩与重构.ACGP算法首先将CS理论中求解含噪语音信号在离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域上的稀疏解的非线性凸优化问题,转化为有边界约束的二次规划(bound constrained quadratic program,BCQP)问题,然后根据原含噪语音信号的信噪比(sighal to noise ratio,SNR)自适应选择最佳重构参数,用ACGP算法对含噪语音信号的DCT域的稀疏系数进行重构,进而重构出原始语音信号.该算法将共轭性与GP算法相结合,避免了其搜索路径成“锯齿”状,使得其收敛速度更快;且该算法根据原含噪信号的信噪比自适应选择最佳重构参数,使得在重构语音的同时提高了原信号信噪比.仿真实验结果表明:ACGP算法具有更快速的收敛性和更高的信噪比,且在不同噪声强度下具有更高的鲁棒性.     

结点阈值小波包变换语音增强新算法

人耳频率分辨率是非线性的,而小波包算法有灵活的时频分析能力,可较好的模拟人耳基底膜的频率分析特性。本文提出了一种新的基于结点阈值的小波包变换语音增强算法。采用Bark尺度小波包对含噪语音进行分解,在语音信号的子带层次上进行阈值操作,并采用软阈值方法进行阈值处理。采用谱熵法估计结点噪声。实验表明,该算法在多种噪声,尤其是有色噪声和非平稳噪声条件下均有较好的语音增强效果。     

基于改进谱减法的工地语音增强方法

语音增强是一种旨在改善语音信号质量和可听性的技术,广泛应用于电话通信、语音识别、语音合成等领域,其通过降低噪声、提高语音清晰度等方式来改进语音信号。在工地施工环境下,各种非稳态噪声会导致工地通信语音质量降低,大大增加了语音通信和识别的难度。传统谱减法算法相对简单,应用范围广泛,能有效降低噪声带来的影响。但在对工地施工环境下的语音进行信号增强时,由于无语音段噪声的频谱分布在不停地发生变化,无法准确估算出其平均功率谱,所以会出现估计的噪声功率谱过大的情况,导致波形相减产生的幅度谱出现负值。如果直接将负值置为零,会过度减少信号的能量,使信号的部分信息丢失或失真,出现波形中断的情况。为了解决这一问题,通过对传统谱减法进行改进,增加谱值下限因子,在不出现波形中断的情况下解决幅度谱为负值的问题,并进一步引入平滑机制来避免谱值下限因子可能导致的波形不连续现象的发生。实验结果表明：改进谱减法在处理五种不同信噪比的带噪语音时,不仅解决了幅度谱为负值的问题,而且输出结果的信噪比与带噪语音相比,平均增加了8.43 dB;相较于传统谱减法输出结果的信噪比,平均增加了2.15 d B,并且当带噪语音的信噪比处于...     

云终端语音交互中改进型谱减法语音增强算法

为了使云制造的各种资源和服务通过云终端为人们使用,研究了自然人机交互模式,使人们以多种通道自然、高效地通过云终端使用云制造的资源和服务,其中语音交互是人类最自然的交互通道.在实际应用中必须对自然语音信号进行预处理,以从含噪语音中得到干净的语音信号.提出一种基于听觉掩蔽效应的改进型谱减法语音增强技术,引入了新的语音端点检测算法,克服了音乐噪声的影响,提取到纯净语音.通过对其进行仿真,验证了算法的有效性.     

一种新的车载系统语音增强算法

本文提出了一种基于麦克风阵列的广义旁瓣抵消语音增强算法,并将其应用于车载系统中.该算法是将固定波束语音增强算法与自适应语音增强算法相结合.仿真结果表明,该算法对加性相干和非相关噪声都有明显的消噪效果,有一定的实际应用价值.     

应用谱减法处理带噪语音信号的研究

语音信号经常会受到环境噪声的干扰,而噪声会影响语音通信的质量甚至是语音处理系统地运行。对于带噪语音信号的处理,主要目的是提取出尽可能纯净的原始语音。文章研究了基于功率谱的语音处理方法,主要包括功率谱相减算法和改进算法两种;给出了谱减法算法及其改进形式的基本原理、实现方法,并且运用MATLAB软件仿真得出了两种算法的语音处理效果。实验表明,在加性平稳噪声条件下,与常用谱减法算法相比,改进算法能更好地抑制噪声,从而提高了语音质量和信噪比。     

自适应语音信号去噪处理研究

语音信号处理一般由滤波器来完成,因此在信号处理中滤波器的设计就显得尤为重要。本文提出了自适应滤波器去噪技术,主要研究了语音信号去噪的原理,进而对自适应滤波器的组成结构进行概述,运用自适应滤波器经典算法之一的最小均方算法,实现了语音信号的去噪处理,并在MATLAB软件平台上完成了基于最小均方算法的自适应滤波器设计的仿真,实现设计中的计算和图形绘制。     

基于混沌振子的低信噪比语音端点检测新方法

Duffing振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性,对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力.利用语音的准周期性提出了一种基于混沌理论的语音端点检测新算法,讨论了如何利用Dufilng振子的间歇混沌特性来检测语音端点.将含噪语音作为Duffing振子的外部参考信号的摄动,根据系统相图是否改变来检测语音段和噪声段.通过尺度变换并设计了振子阵列以榆测频率范围较大的语音信号.实验结果表明,基于混沌的语音端点检测算法在低信噪比下明显优于传统的能量语音端点检测法.     

基于小波变换的多阈值法语音去噪研究

研究了基于小波变换的语音去噪问题,在对传统阚值法去噪和语音特性分析基础上,提出一种改进的多阈值法语音信号去噪方法.仿真实验结果表明.本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,与谱减法去噪相比,能达到更佳的语音信号去噪效果.     

嵌入式系统中语音增强改进算法的研究

分析比较对带噪语音进行语音增强的各种主要算法,根据嵌入式系统的特殊要求选择减谱法,详细介绍了减谱法原理并分析其缺陷和不足,同时对其改进算法进行研究并探讨实现过程。对于减谱法改进算法中参数如何选择以达到最佳噪声抑制效果,各教科书均未给出准确说明,并且国内外也未达成一致。本文在建立语音模拟实验平台的基础上,通过大量的模拟实验,给出较优的参数组合,最后给出语音增强的效果。