联合听觉掩蔽效应的子空间语音增强算法

在经典子空间语音增强算法中,因语音特征值估计偏差会造成语音失真和音乐噪声。针对该问题,提出一种联合听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法联合掩蔽阈值自适应调节噪声特征值的抑制系数,并利用维纳滤波对音乐噪声的抑制性,对该特征值并行修正,最终还原出纯净的语音。实验结果证明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与经典子空间的语音增强算法相比,能提高信噪比,减少语音失真和音乐噪声。     

基于听觉掩蔽效应和最优平滑的语音增强算法

针对谱减法在低信噪比下音乐噪声较大的缺点,通过分析人耳听觉掩蔽特性,提出一种改进的语音增强算法。在维纳滤波法的基础上结合掩蔽效应调整增益系数,采用非平稳环境下的最小约束递归平均算法进行噪声参数估计,利用最小均方误差准则的最优平滑因子对增强语音进行平滑处理,从而进一步消除音乐噪声。仿真结果表明,与改进谱减法与维纳滤波法相比,该算法在低信噪比情况下能有效抑制背景噪声和残余的音乐噪声,保持较好的语音质量和清晰度。     

非平稳噪声环境下结合听觉掩蔽的语音增强

针对现有语音增强算法面临残留噪声这一问题,提出一种结合人耳听觉掩蔽的改进算法。将MMSE-LSA谱估计法和一种最优感知增强滤波器融入一个两极语音增强算法框架,利用人耳听觉掩蔽去除残留噪声;给出算法实施的具体步骤和最优感知滤波器的理论推导。实验结果表明,在非平稳噪声环境下,该算法可以有效降低语音失真和残余噪声,提升增强语音信号的主观和客观质量。     

基于多统计模型和人耳听觉特性的麦克风阵列后滤波语音增强算法

针对麦克风阵列后滤波语音增强算法的不足, 结合人耳的听觉掩蔽效应, 提出了改进的后滤波语音增强算法. 提出了最大化目标语音存在概率来确定信号子空间维度的方法, 在噪声子空间上, 利用条件概率估计出噪声功率谱. 基于人耳的听觉掩蔽效应, 提出了后滤波器的一种合理的设计方法. 实验证明, 所提的噪声估计方法比传统方法更加准确, 所提的后滤波算法比传统的后滤波算法更好, 在多项语音评价指标上, 都取得了更好的实验效果.     

基于听觉感知特性的信号子空间麦克风阵列语音增强算法

针对麦克风阵列信号子空间语音增强算法的不足, 结合人耳的听觉掩蔽效应, 提出了改进的信号子空间算法. 提出了通过置信度判断来确定噪声子空间维度的方法, 在噪声子空间上, 通过条件概率的方法估计出噪声功率谱. 在此基础上, 结合人耳的听觉掩蔽效应给出了线性滤波器的一种合理估计. 实验结果表明所提的方法相对于传统算法, 更有效地抑制了噪声, 在多项语音质量评价指标上都有明显的改进.     

多通道助听器语音降噪算法研究

维纳滤波算法是改善噪声环境下听障患者语音理解度的常用算法之一。针对传统维纳滤波算法噪声谱估计偏差大的问题,提出一种基于改进的多通道维纳滤波算法的助听器语音降噪算法。算法首先结合人耳听觉特性和助听器响度补偿的特点,将语音信号进行Gammatone分解为多路子带信号。然后在每个子带内用基于先验信噪比估计的维纳滤波器进行语音增强处理。最后通过综合子带信号,得到增强的语音。此外,为了改善维纳滤波算法噪声谱估计的问题,提出一种基于包络估计的语音活动检测算法,并用于改善维纳滤波性能。实验结果表明,与传统维纳滤波法相比,该方法能更有效地抑制残留噪声,提高语音可懂度,具有较高的实用价值。     

基于听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法

针对MMSE语音增强算法低信噪比时产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合人耳听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法。该算法利用掩蔽阈值来调整MMSE算法中的增益值,使得增强后的语音信号残留噪声和语音畸变较小。通过计算机仿真对增强前后语音信号的信噪比分析以及主观试听表明：改进的MMSE语音增强算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音畸变,提高了语音的可懂度。     

基于改进能熵比的维纳滤波语音增强算法

为了提高低信噪比环境下语音增强的效果、算法的鲁棒性.在基于维纳滤波算法的基础上,结合基于频域特征的语音端点检查算法,提出了一种新的语音增强算法.端点检测算法使用小波包ERB子带的谱熵和改进的频域能量的能熵比法.其中,小波包ERB子带的谱熵考虑了人耳听觉掩蔽模型和语音与噪声信号之间的频率分布之间的不同;频域能量利用了有语音帧和无语音帧的能量不同.维纳滤波算法实时采集语音数据并使用新的参数来区别无语音段和有语音段,并在无语音段平滑更新噪声谱.实验结果表明,该端点检测算法能够很好的区分有语音段和无语音段,这就使得在低信噪比的情况下语音增强效果得到了提升,同时算法的鲁棒性和实时性也得到了保障.在与其他两种算法对比中,得到了更好的语音增强效果.     

基于听觉掩蔽效应的多频带谱减语音增强方法

为了减小传统谱减法引入的音乐噪声,提出了一种将多频带谱减和听觉掩蔽效应相结合的语音增强算法.用加权递归平滑的方法估计噪声的功率谱,对带噪的语音信号进行多频带谱减,计算听觉掩蔽阈值,再根据掩蔽阈值动态地调节谱减因子,通过增益函数得到增强后语音信号的频谱.仿真实验结果表明,与传统的谱减法相比,该算法在信噪比较低情况下,背景噪声和残余噪声得到了有效的抑制,语音信号的清晰度和可懂度也有了明显提升.     

基于谱减法的装甲车辆语音降噪研究

为降低装甲车辆内部强噪声对话音通信的影响,结合Mel算法、频率短时能量差、听觉掩蔽效应和经过改进的谱减法,提出了一种语音激活检测和语音增强方法,对传统谱减法噪声估计不精确和语音失真等问题进行了改进.该方法采用Mel频率对带噪语音进行语音激活检测,对噪声进行保守估计,替代一般谱减法采用的噪声统计均值.结合听觉掩蔽阈值对谱减法的相关系数进行动态调整,避免传统算法系数保持不变的不合理性.实验结果表明,该方法能很好抑制音乐噪声,提高带噪语音信噪比,改善语音的清晰度和可懂度.     

基于噪声估计的二值掩蔽语音增强算法

针对现有的助听器语音增强算法在非平稳噪声环境下,残留大量背景噪声的同时还引入了“音乐噪声”,致使增强语音可懂度和信噪比不理想等问题。提出了一种基于噪声估计的二值掩蔽语音增强算法,该算法利用人耳听觉感知理论,结合人耳的听觉特性和耳蜗的工作机理。采用最小值控制递归平均（Minima-Controlled Recursive Averaging,MCRA）算法获得估计噪声和初步增强语音;将估计噪声和初步增强语音分别通过可以模拟人工耳蜗模型的gammatone滤波器组进行滤波处理,得到各自的时频表示形式;利用人耳的听觉掩蔽特性,计算含噪语音在时频域的二值掩蔽;利用二值掩蔽得到增强语音。实验结果表明：该算法很大程度上去除了谱减法引入的“音乐噪声”,与基于MCRA谱减法相比,增强语音的语言可懂度指数（Speech Intelligibility Index,SII）、主观语音质量评估（Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ）和信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）都得到了提高。     

基于谱减法的听觉模拟的语音增强

提出了一种适于低信噪比下的语音增强算法。该算法以传统的谱减法为基础,所用减参数是根据人耳听觉掩蔽效应提出的且是自适应的。对该算法进行了客观和主观测试,结果表明:相对于传统的谱减法,该算法能更好地抑制残留噪声和背景噪声,特别是对低信噪比的语音信号。     

基于人耳掩蔽效应的电子耳蜗语音增强方法

提出一种符合人耳听觉感知的语音增强方法,使电子耳蜗能在噪声环境下获得准确的语音信息。利用Bark子波变换实现电子耳蜗中的语音处理,结合人耳听觉系统特性实现语音增强。使用根据人耳听觉掩蔽效应提出的自适应减参数。实验结果表明该算法在低信噪比情况下,信噪比可提高30 dB左右,更好地抑制了残留噪声和背景噪声,合成的语音具有较好清晰度和可懂度。     

基于谱减法的改进语音增强方法

语音增强技术是解决噪声污染的一项强有力的预处理技术.谱减法通过处理后的语音中会留下所谓的"音乐噪声",针对这个问题,提出了一种多带谱相减与感觉加权相结合的语音增强方法.对带噪语音进行多带谱相减,并根据人的听觉掩蔽特性,对多带谱相减后的信号进行感觉加权,从而进一步降低背景噪声.在语音失真和噪声抑制之间取得良好的折中,减少语音的听觉失真,有效地抑制"音乐噪声",提高语音的清晰度.     

软判决修正下的语音增强算法在数字信号处理器上的实现与优化

针对低信噪比情况下,传统谱估计语音增强算法性能下降的问题,提出了一种结合语音存在概率和人耳听觉掩蔽效应的软判决短时谱估计算法。该算法在低信噪比的情况下保护微弱的语音信号,减少语音谱的失真。同时介绍了基于TMS320C5502数字信号处理器的嵌入式系统,重点讨论了系统总体方案和主要功能模块的硬件设计,并且结合数字信号处理器的结构特点,给出了该算法系统平台移植和优化的方法。系统测试表明,硬件平台工作稳定可靠,针对硬件资源的移植和优化显著地提高了系统的处理速度,满足实时性的要求,且输出语音在去噪度与失真之间很好地平衡,优于传统的谱减算法。     

基于语音存在概率和听觉掩蔽特性的语音增强算法

低信噪比下,谱减语音增强法中一直存在的去噪度、残留的音乐噪声和语音畸变度三者间均衡这一关键问题显得尤为突出。为降低噪声对语音通信的干扰,提出了一种适于低信噪比下的语音增强算法。在传统的谱减法基础上,根据噪声的听觉掩蔽阈值自适应调整减参数,利用语音存在概率,对语音、噪声信号估计,避免低信噪比下端点检测(VAD)的不准确,有更强的鲁棒性。对算法进行了客观和主观测试,结果表明：相对于传统的谱减法,在几乎不损伤语音清晰度的前提下该算法能更好地抑制残留噪声和背景噪声,特别是对低信噪比和非平稳噪声干扰的语音信号,效果更加明显。     

一种改进的卡尔曼滤波语音增强法

提出一种基于谱减法和听觉掩蔽效应的改进的卡尔曼滤波语音增强算法.引入基于谱减法的AR参数估计使卡尔曼算法降低了复杂度和计算量从而易于实现.用卡尔曼滤波滤除噪声的同时结合人耳听觉掩蔽特性设计一个后置感知滤波器,使得从卡尔曼滤波获得的估计误差低于人耳掩蔽阈值,在去噪和语音失真之间取较好的折中.仿真结果表明所提方法优于传统的卡尔曼滤波增强法,能够有效地减少语音失真,并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度.     

基于掩蔽效应的维纳滤波器语音增强及DSP实现

针对单通道音增强,常用的谱减法及其改进型算法等语音增强方法不能很好地消除残留音乐噪声以及不能兼顾噪声抑制和语音失真的问题,提出用维纳滤波法与掩蔽效应相结合的算法。介绍了DSP的实现方法。结果表明,该算法相对于传统谱减法和改进谱减法语音增强效果显著、失真小、音乐噪声几乎没有,并且本算法计算量小,很容易在基于DSP的语音增强算法中实现。