基于增益字典查询的语音增强算法

对于基于统计模型的语音增强算法,不同分布模型对应于不同的增益函数,由于语音信号的不确定性,没有一种分布函数能准确对语音和噪声谱的分布建模,因此任何一种固定的统计模型均会存在一定的误差。所以提出一种增益字典查询的语音增强算法,该算法通过采用对数谱失真准则对一个语音噪声库进行增益的训练,得到一个增益的字典,其中输入为先验信噪比和后验信噪比的估计值。最后采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与基于高斯分布模型、拉普拉斯分布模型的算法进行了对比。实验结果表明,该算法无论在非平稳噪声还是平稳噪声环境下都比其他几种算法增强效果好,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。     

基于码本学习的改进谱减语音增强算法

提出一种可适应非平稳噪声环境的基于码本学习的改进谱减语音增强算法。该算法分为训练阶段和增强阶段。训练阶段,使用自回归模型对语音和噪声的频谱形状进行建模并构造语音和噪声码本;增强阶段,采用对数谱最小化算法估计出语音和噪声的频谱,通过谱相减消除噪声。算法在每个时间帧估计语音和噪声频谱,即使在语音存在时仍能够有效跟踪快速变化的非平稳噪声;采用自回归模型能得到噪声频谱的平滑估计,减少了音乐噪声。实验仿真表明,相比于传统谱减法和多带谱减法,改进的谱减法具有更好的噪声抑制性能并且语音失真更小。     

自适应语音分段增强算法

近年来小波理论在信号分析、处理中得到了广泛的应用,本文提出了一种自适应分段小波域语音增强(ASWE)算法,即采用局部余弦包变换对语音信号自适应分段,然后对每一段语音采用基于小波变换的语音增强处理该方法不需要噪声的先验知识,且适合于缓慢变化的非平稳噪声.最后的仿真实验表明,该方法比直接用小波去噪效果好,是一种有效的语音增强技术     

语音识别系统中语音活动性检测方法的研究

针对当前语音活动性检测技术中传统方法普适性差和在低信噪比下检测性能陡降的问题,研究了在低信噪比强噪声（平稳和非平稳）环境下的语音时频增强相和基于改进谱熵能量的活动性检测相结合的语音识别系统的研究。首先估计背景噪声能量,分别对语音信号进行频域和时域的增强处理;然后利用一种鲁棒性更好的特征参数来判断语音端点。验证结果,表明,该方法在平稳和非平稳两类噪声环境下均具有较好的检测性能,其应用范围更广泛。     

基于非平稳噪声估计的改进谱减语音增强算法

传统的谱减法无法有效地抑制实际语音通信中的非平稳噪声,为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出了一种改进的噪声估计算法,首先将带噪语音的功率谱按照Bark频率进行子带划分,然后分别在每个子带内利用改进的最小统计量控制递归平均方法跟踪噪声的变化,从而在准确估计非平稳噪声的功率谱的同时减少计算量。将该算法应用到谱减法中,并与传统的增强型谱减法进行对比实验,实验结果表明：改进的谱减法能够更好地去除各种非平稳噪声,而且能够有效抑制“音乐噪声”,使得增强后的语音具有更好的音质。     

一种基于谱减的语音增强算法改进

为进一步降低噪声对采集语音的干扰,提出了一种新的谱减改进方法。采用阈值法对非平稳背景噪声信号进行估计,计算出先验信噪比,得到还原的纯净语音信号。用MATLAB实现了整个算法的仿真,并与传统谱减法结果相比较,仿真结果表明,该算法对非平稳噪声追踪性较好,在抑制背景噪声,减少音乐噪声前提下,提高了语音的可懂度,其计算复杂度也可以接受。     

基于阈值的小波域语音增强新算法

提出了一种新的基于阈值的小波域语音增强算法,采用Bark尺度小波包对含噪语音进行分解,以模拟人耳的听觉特性.采用结点阈值法,用基于谱熵的方法估计结点噪声,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.     

基于隐马尔可夫模型的非监督噪声功率谱估计

噪声功率谱估计是语音增强算法的基本组成部分,传统算法大多采用启发式的估计方法,因而不能保证噪声估计值的统计最优。提出了一种基于极大似然的非监督噪声功率谱估计方法,采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov model, HMM）在每个子带建立语音和非语音对数功率谱的统计模型,模型包含语音和非语音两个高斯分量,其中非语音高斯分量的均值表示噪声功率谱估计值,根据最大期望（Expectation maximization, EM)算法得到包括噪声均值在内的HMM参数集。针对语音信号可能出现的长时缺失,对HMM引入了一些约束条件,保证了模型的稳定性。实验表明,该方法获得的极大似然噪声估计优于基于启发式的经典方法获得的噪声估计。     

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。     

稀疏卷积非负矩阵分解的语音增强算法

非平稳噪声和低信噪比条件下提高增强语音质量一直以来都是语音增强研究的难题。近年来,卷积非负矩阵分解在语音增强算法中成功应用,本文进一步考虑语音信号在时频域的稀疏性,提出了稀疏卷积非负矩阵分解(Sparse Convolutive Nonnegative Matrix Factorization, SCNMF)的语音增强算法。该算法包括训练和增强两个阶段。训练阶段通过SCNMF算法分别对纯净语音和噪声的频谱进行训练,得到纯净语音和噪声字典,并将其作为增强阶段的先验信息。增强阶段首先通过SCNMF算法对带噪语音的频谱进行分解,然后利用纯净语音和噪声联合字典对语音编码矩阵进行估计,重构增强语音。本文通过实验仿真分析了稀疏因子对增强语音质量的影响。实验结果表明,在非平稳噪声和低信噪比条件下,本文算法增强效果均优于多带谱减、非负矩阵分解、卷积非负矩阵分解等传统的算法。     

改进的基于响度域的语音增强算法

针对短时谱幅度最小均方误差估计(MMSE-STSA)语音增强算法在非平稳噪声环境下噪声抑制能力较差的问题,提出一种改进的MMSE-STSA算法。该算法在响度域进行谱幅度估计,并采取基于概率的语音判决方法。实验结果表明,相比传统的MMSE-STSA算法,改进算法在非平稳噪声环境下能够获得更好的语音质量。     

修正的基于广义Gamma语音模型语音增强算法

广义Gamma模型是近年来新提出的一种语音分布模型,相对于传统的高斯或超高斯模型具有更好的普适性和灵活性,提出一种基于广义Gamma语音模型和语音存在概率修正的语音增强算法。在假设语音和噪声的幅度谱系数分别服从广义Gamma分布和Gaussian分布的基础上,推导了语音信号对数谱的最小均方误差估计式;在该模型下进一步推导了语音存在概率,对最小均方误差估计进行修正。仿真结果表明,与传统的短时谱估计算法相比,该算法不仅能够进一步提高增强语音的信噪比,而且可以有效减小增强语音的失真度,提高增强语音的主观感知质量。     

稀疏低秩模型及相位谱补偿的语音增强算法

针对现有的语音增强算法存在增强效果差、语音信号失真等问题,提出了稀疏低秩模型及改进型相位谱补偿的语音增强算法。首先,用稀疏低秩模型处理含噪语音的幅度谱,得到分离后的语音。接着,用归一化最小均方自适应滤波算法优化相位谱补偿算法的补偿因子。然后,对稀疏低秩分离后的语音进行改进型相位谱补偿处理,得到最终增强的语音。最后,对增强后的语音进行感知语音质量评价分析及频谱分析。实验结果表明,该方法能够有效地去除噪声,并且在低信噪比的情况下,可以保持语音的清晰度。     

谐波重构先验信噪比估计算法

先验信噪比单通道语音增强算法在信噪比较高时能有效地去除噪声,但在信噪比较低时语音高次谐波失真较为严重。针对此提出了一种基于谐波重构的先验信噪比估计算法,对增强后的信号加权求平方,进行功率谱的二次谱处理,以加强语音信号的周期性;再进行谐波重构,提升谐波分量。实验研究表明,该算法在低信噪比时能够有效地增强语音谐波分量,相对于先验信噪比估计的语音增强算法能够改善语音质量,减少语音失真。     

稀疏正则非负矩阵分解的语音增强算法

对于非负矩阵分解的语音增强算法在不同环境噪声的鲁棒性问题,提出一种稀疏正则非负矩阵分解（SRNMF）的语音增强算法。该算法不仅考虑到数据处理时的噪声影响,而且对系数矩阵进行了稀疏约束,使其分解出的数据具有较好的语音特征。该算法首先在对语音和噪声的幅度谱先验字典矩阵学习的基础上,构建联合字典矩阵,然后更新带噪语音幅度谱在联合字典矩阵下的系数矩阵,最后重构原始纯净语音,实现语音增强。实验结果表明,在非平稳噪声和低信噪比（小于0 dB）条件下,该算法较好地削弱了噪声的变化对算法性能的影响,不仅有较高的信源失真率（SDR）,提高了1~1.5个数量级,而且运算速度也有一定程度的提高,使得基于非负矩阵分解的语音增强算法更实用。     

压缩感知分组分离语音增强

压缩感知（Compressive Sensing,CS）是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。提出了一种分组分离压缩感知语音增强新算法。算法利用语音在离散快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）域下的稀疏性,设计复域观测矩阵与软阈值对带噪语音进行压缩测量与去噪,通过可分组分离逼近稀疏重建（Sparse Reconstruction by Separable Approximation,SpaRSA）算法恢复语音信号,实现语音增强。实验表明：该算法对含噪信号压缩重构,信噪比幅度较大提高,能更有效地抑制背景噪声。     

ADMM稀疏非负矩阵分解语音增强算法

提出一种基于交替方向乘子法的（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）稀疏非负矩阵分解语音增强算法,该算法既能克服经典非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization,NMF）语音增强算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,也能发挥ADMM分解矩阵具有的强稀疏性。算法分为训练和增强两个阶段：训练时,采用基于ADMM非负矩阵分解算法对噪声频谱进行训练,提取噪声字典,保存其作为增强阶段的先验信息;增强时,通过稀疏非负矩阵分解算法,从带噪语音频谱中对语音字典和语音编码进行估计,重构原始干净的语音,实现语音增强。实验表明,该算法速度更快,增强后语音的失真更小,尤其在瞬时噪声环境下效果显著。     

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。