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.     

基于改进谱减法的语音增强研究

语音增强技术是语音信号处理中的重要课题之一,谱减法是目前语音增强处理中常用的方法.针对传统谱减法残余音乐噪声过强,清音部分损失严莺的缺点,引入了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征并结合短时平均幅度的语音检测算法,对传统的谱减法进行了改进.根据采集的真实航空噪声数据,将传统谱减法和改进的谱减法结果进行了比较分析.仿真结果表明,改进形式的谱减法可以有效降低音乐噪声,提高信噪比和町懂度,可以满足语音增强的要求.     

基于TEO能量谱减法的语音增强技术的研究

谱减法是目前减少噪声干扰、提高语音质量的一种有效方法。为了进一步提高谱减法的去噪性能,提出一种基于TEO(Teager Energy Operator)能量的改进谱减法。该方法利用TEO能量对带噪语音进行语音活动检测,区别出噪声段和语音段,对噪声段和语音段分别进行谱减处理,既保证了语音质量,又尽可能地消除了噪声干扰。在F16战斗机噪声环境中对算法性能进行测试,结果表明,该方法提高了输出信噪比,抑制了音乐噪声,具有良好的语音增强效果。     

基于MATLAB的谱相减语音增强算法的研究

谱相减算法运算量小、便于快速处理、效果好,是一种重要的语音增强算法。针对谱相减法经典形式存在的“音乐噪声”残留问题,人们提出了各种改进形式。该文以这一类语音增强算法作为对象,对“音乐噪声”的消除方法进行了研究。介绍了谱相减法经典形式及多种改进形式的基本原理,并基于MATLAB,详细说明了算法具体的实现过程。结合实录语音样本,给出了不同形式谱相减法增强后的结果,对各种方法的效果进行了对比,总结了使用经验,并以此为基础提出了一种提高处理后带噪语音信噪比的改进方案。     

一种基于分带谱熵的语音激活检测算法

为了提高语音激活检测在汽车内部噪声环境下的检测性能,提出了一种基于分带谱熵的语音激活检测算法.将实验仿真结果与ITU标准G.729B中的检测性能进行了分析比较,结果表明,该算法在汽车内部噪声环境下具有较高的准确率和稳定性,且算法的复杂度较低,具有一定的实用价值.     

基于计算机声卡的谱相减语音增强系统分析

计算机声卡是多媒体技术中最基本的组成部分,是实现声波／数字信号相互转换的一种硬件。本文对基于计算机声卡的谱相减语音增强系统进行分析。首先分析了基于计算机声卡的语音增强系统。其次,介绍了谱相减算法,具有一定的参考价值。     

基于DSP的语音降噪系统设计

针对语音通信中不可避免要受到各种噪声的影响,致使通信质量下降的问题,采用DSPTMS320C5509和语音采集芯片TLV320AIC23搭建了语音降噪系统,实现了基于谱相减技术的实时系统来消除环境噪声.通过DSP开发板对信号进行采集与降噪实验,结果表明该系统具有较好的降噪效果,能有效地提高系统的信噪比.     

基于计算机声卡的谱相减语音增强系统分析

计算机声卡是多媒体技术中最基本的组成部分,是实现声波/数字信号相互转换的一种硬件。本文对基于计算机声卡的谱相减语音增强系统进行分析。首先分析了基于计算机声卡的语音增强系统,其次,介绍了谱相减算法,具有一定的参考价值。     

基于频谱方差和谱减法的语音端点检测新算法

针对低信噪比情况下频谱方差法对语音信号进行端点检测时准确率降低的问题,提出了一种结合频谱方差和谱减法的语音端点检测新算法。算法采用改进的谱减法对语音信号进行动态降噪处理,并依据得到的降噪后信号的频谱方差设置双门限值进行端点检测。仿真实验表明,该方法具有抗噪性好、自适应性强等优点,在低信噪比情况下检测的准确率与普通的频谱方差法相比有很大的提高。     

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。     

一种改进的语音谱减去噪算法

在谱减去噪过程中噪音的功率谱估计一般根据经验而定,对此提出了一种改进方法,利用含噪语音的短时能零积和基本谱减法,得到语音起止点和噪音功率谱估计,有利于在不同语音阶段对含噪语音进行谱减去噪。最后利用无音阶段噪音特点对去噪之后的残留噪音进行残差处理以彻底去除噪音。仿真实验表明该方法比传统单一的谱减去噪方法效果理想。     

一种改进型谱减算法的语音增强研究

针对低信噪比条件下基本谱减算法存在降噪效果不佳,产生音乐噪声过大,语音可懂度不高的问题,提出了一种改进型的谱减算法。算法先计算语音信号的倒谱距离值,检测出噪音段和语音段,用动态计算的噪声值代替基本谱减法采用的噪声统计均值;根据当前帧和噪声帧的倒谱距离比值动态设置谱减系数,改进了传统算法中谱减系数保持不变的缺点;同时采用三种方法抑制音乐噪声。仿真实验表明,在低信噪比情况下,改进型的谱减算法可以有效降噪,提高信噪比和可懂度,达到语音增强的目的。     

基于CASA和谱减法的清音分离改进算法

现有的基于计算听觉场景分析(CASA)的单通道语音盲信号分离算法大多集中在对浊音分离的研究,对清音分离的研究甚少。针对清音分离的问题,对传统的基于CASA和谱减法的清音分离算法进行改进,改进算法通过估计语音onset/offset判别出可能存在清音的时频块,并利用相邻时频单元能量具有连续性的原理,对相应的时频块中每一时频单元分别进行噪声能量估计,使噪声能量估计更加精准。仿真实验结果表明,改进算法比传统算法运算量更小,对清音分离的有效性更高。     

Turbo迭代下的改进谱减法研究

自迭代式的谱减法虽然能有效提高去噪度,但是随着迭代次数的增加会造成语音畸变。结合Turbo迭代原理,在噪声子空间引入小波包多阈值去噪对迭代谱减法进行改进。将谱减法和小波包多阈值去噪根据Turbo原理结合起来,两个分量滤波算法各自工作在信号子空间和噪声子空间提取语音信号,并在每次迭代时将各自输出作为另一分量滤波算法的先验信息。仿真实验表明：该算法在10次Turbo迭代处理后收敛,并在低信噪比下能较好地去噪和降低语音失真度。     

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。     

基于谱减和LMS的自适应语音增强

针对宽带噪声背景下的语音增强问题,将短时语音视为非平稳或宽平稳信号,基于谱减法和自适应滤波的最小均方（LMS）算法,提出了一种FIR型自适应滤波算法（SSLMS）：用减谱法由短时噪声观测语音估计期望信号,作为滤波器输出信号的参考信号;用滤波器的输出与参考信号的差值为误差信号,用LMS算法求得滤波器权系数修正量,并修正滤波器。权系数最速下降调整中,采用了归一化LMS、符号LMS、块LMS技术,以简化保证权系数收敛的步长选择、减少权系数修正的运算量,从而提高自适应速度。对不同的语音在各种信噪比下仿真实验,并与改进的谱减法比较,结果表明,该法增强效果优于谱减法;在信噪比为3 dB时该法的增强效果仍然令人满意。     

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。     

利用递归平均和谱减技术的语音增强方法

提出了一种基于改进的谱减法的语音增强算法。该算法首先利用了一种由最小值控制的递归平均的噪声谱估计算法,因而无需语音端点检测,其次利用一种通过递归计算得到的基于子带信噪比的过减因子,减小了产生“音乐噪声”的可能性。分析和实验表明,提出的算法对“音乐噪声”起到了一定的抑制效果,并有效地提高了输出信噪比。