失真控制下的短时谱估计语音增强算法

针对传统谱估计增强算法易产生语音畸变、导致语音清晰度低的问题,提出了一种失真控制下的短时谱估计语音增强的新算法.该算法首先引入语音畸变的客观度量参数,并根据这一参数得到抑制语音畸变的约束条件,然后结合人耳听觉掩蔽特性和无语音概率参数,修正最小均方误差对数谱估计函数,最后联立约束条件和估计函数,得到增强后的语音,从而实现了在噪声抑制和语音畸变之间的折中,改善了语音增强的效果.主观试听和客观测试结果均表明,与其他谱减法相比,在相同的信噪比和去噪度条件下,新算法的语音畸变度最小且几乎察觉不到音乐噪声.     

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ξk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。     

基于递归最小追踪的噪声互功率谱估计算法

针对改进最小追踪噪声互功率谱估计方法存在的噪声过估计的问题。提出一种基于递归最小追踪的噪声互功率谱估计算法。该方法中的平滑因子使用了递归平均技术,在估计噪声互功率谱时,会根据每个频点的实际信噪比作相应的调整。仿真结果表明,该噪声估计算法应用于一个语音增强系统时,取得了较小的噪声均方估计误差及较好的感知语音质量评价(PESQ)得分。     

实时多通道数字助听器降噪算法

在兼顾降噪性能和功耗的基础上,提出了一种实时多通道数字助听器降噪算法.首先,将输入信号分解为16个子带,计算每个子带的声压级,并基于估计的声压级来计算子带噪声和语音概率;然后,利用直接判决方法计算子带信号的先验信噪比和后验信噪比;最后,计算子带增益函数以实现自适应降噪.将该算法与改进谱减法、自适应维纳滤波法和调制深度法进行了比较.结果表明:与其他3种算法相比,在10 d B白噪声的情况下,本文算法输出的平均信噪比减少约3d B,主观语音质量评估得分最多提高0.90;在4种噪声环境下其平均主观语音质量评估得分提高0.41;所提算法采用子带声压级计算取代信号功率谱估计,节省了快速傅里叶变换的计算量,其时延较其他3种算法至少降低50%.     

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%。     

基于倒谱距离的语音端点检测改进算法

在讨论传统倒谱距离语音端点检测算法不足的基础上,提出了一种改进方案,该方法首先估计短时信噪比,然后由统计方法确定短时信噪比与门限的关系,进而完成正确的语音端点判决。通过对3种典型噪声环境下信噪比从-5 dB到20 dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,所提方法能更为准确地检测到语音端点。     

一种改进的语音识别抗噪算法

为了提高在噪声环境下的语音识别性能,提出一种融合信号级和特征参数级抗噪的抗噪算法.该算法首先对带噪语音用最小均方误差估计法进行语音增强,后端对原始的带噪语音运用自相关法,以有效抑制加性和卷积噪声.实验结果表明,该算法能有效提高系统在噪声环境下,特别是低信噪比情况下的识别率.     

基于子带信噪比估计和软判决的鲁棒双耳声源定位算法

为了提高噪声和混响环境下的双耳声源定位算法性能,提出了一种基于子带信噪比估计和软判决的双耳互功率谱和耳间时间差估计算法.首先根据每帧中每个子带双耳声信号的自相关矩阵估计子带信噪比;其次,将子带信噪比映射为软判决值,并对双耳互功率谱进行加权;最后利用加权后的互功率谱估计耳间时间差,从而判断目标声源方位.仿真测试和实际环境测试均表明:与基于互相关函数、过零率的传统双耳声源定位算法相比,所提算法在噪声和混响的复杂声学环境下,显著提高了双耳声源定位性能.     

一种改进的基于短时平均幅度的语音端点检测算法研究

在噪声环境下,利用短时平均幅度为特征进行语音端点检测.文章在传统端点检测算法的基础上,研究了汉语音节的特点,提出采用短时平均幅度代替短时能量,并为平均幅度引入判决门限.门限值是根据语音信号背景噪声自动计算得到,从而保证了算法在噪声环境下检测的准确性.实验结果表明,与传统的基于短时能量的端点检测算法相比,改进的算法在高信噪比和低信噪比环境下都具有良好的性能.     

一种改进的小波阈值去噪算法

在对软阈值和硬阈值去噪方法分析的基础上,提出一种改进的阈值函数,并且对阈值做了适当的调整,克服软阈值和硬阈值去噪方法的缺点.Matlab仿真结果表明,提出的改进算法在信噪比增益和最小均方差方面均优于软阈值和硬阈值去噪方法.该改进方案具有更大的有效性和优越性.     

一种新小波阈值去噪算法

在小波阈值降噪方法当中,硬阈值方法可以很好的保留信号边缘等局部信息。与硬阈值方法相比,软阈值方法具有很好的降噪效果,但是会带来信号的失真现象。在此基础之上,本文提出了一种新的阈值函数,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值函数。克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

改进贝叶斯非负矩阵分解的语音增强算法

为了进一步提高增强语音的质量,基于传统的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法,考虑语音帧内原子间的相关性,提出了一种新的改进贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法可分为训练和增强2个阶段:训练阶段利用该算法分别对纯净语音和噪声进行训练,得到纯净语音和噪声字典;增强阶段利用训练得到的纯净语音和噪声字典组成的联合字典结合,计算带噪语音时变增益,并利用最小均方误差估计得到增强语音频谱,进而重构增强语音。实验结果表明,该算法的对数频谱距离值和主观语音质量评估打分均优于非负矩阵分解(NMF)和贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)等传统的语音增强算法,特别是在低信噪比条件下,该算法增强的效果更佳。     

反正切函数联合参数的凸组合最小均方滤波算法

为解决传统最小均方自适应滤波算法联合参数λ(n)运算量大、收敛速度慢的问题,提出一种基于修正的反正切函数的凸组合最小均方滤波算法,并应用Matlab软件对不同信噪比算法进行仿真比较。结果表明:该算法在保证运算量的前提下,能够加快算法的收敛速度及减小其稳态误差。反正切函数联合参数的凸组合最小均方滤波算法具有更好的滤波性能。     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

基于EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.     

一种改进的小波域阈值去噪算法

在D.L.Donoho和I.M.Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

一种基于听觉掩蔽效应的语音增强方法

为提高增强语音的听觉效果 ,研究了一种基于听觉掩蔽效应的语音增强方法。推出了一个功率谱域的基于听觉掩蔽效应的不等式准则 ,并用这个准则动态地选择一个作为语音短时谱幅度估计器的非线性函数的参数值 ,通过这个参数自适应变化的非线性函数对语音谱幅度进行估计实现语音增强。在此基础上 ,设计实现了一个单声道语音增强算法。对增强语音的客观测试和非正式听音测试表明 :相对于传统的减谱法和对数短时谱幅度最小均方误差估计增强法 ,基于听觉掩蔽效应的语音增强方法能更好地抑制背景噪声     

一种改进的最大似然STSA估计器

为了改进噪声环境下的语音增强效果,充分抑制背景噪声,有效消除残留“音乐噪声”,本文通过MATLAB仿真测试,对目前广泛使用的功率谱减法、维纳滤波器、最大似然短时谱幅度（STSA）估计以及最小均方误差STSA估计等语音增强算法进行了性能比较,在深入理解最大似然STSA估计算法的基础上,提出了一种针对实时应用的改进型短时谱幅度（MSTSA）估计器,实验结果显示本文提出的语音增强算法物理意义明确,复杂度较低,在低信噪比情况下能有效抑制背景噪声,在高信噪比时又能减小语音的畸变.同时,本文还提出了一种新的先验信噪     

基于最大峰度准则和判决引导的短波信道盲均衡算法

通过研究短波信道中的Watterson模型,将线性系统盲均衡中的最大峰度准则与输出信号的判决引导均方误差相结合,作为短波信道的盲均衡算法．针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题,提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索．仿真实验表明,该算法收敛速度快和精确度高,能够大大提高均衡后的输出信噪比．