低信噪比下基于短时谱估计的语音增强

针对在弱语音信号和低输入信噪比(SNR)情况下,基于短时谱估计的语音增强算法性能下降的问题,提出了一种结合软判决信息和人耳听觉掩蔽效应的短时谱估计算法。该算法在最小均方误差准则下引入语音存在的概率,得到软判决修正的增益函数,然后利用掩蔽门限不断地调整增益函数,进而调整噪声的抑制程度,保护微弱的语音信号,减少语音谱的失真。客观测试和主观试听表明,该算法在信噪比增益以及语音的可懂度、自然度方面都优于传统的最小均方误差估计算法。     

基于倒谱处理的先验信噪比估计算法

单通道语音增强中,已有的先验信噪比算法能有效地去除噪声,提升语音增强算法性能;但是由于在噪声功率谱估计不准确,造成噪声功率出现过估和低估的情况,造成了语音失真和保留较多残留噪声。通过倒谱处理能在含噪语音段中抑制语音中的谐频成分和在纯噪声段中避免部分较强的噪声成分误判为语音信号,准确地估计出噪声功率谱,同时语音失真不大。在多种噪声背景下的客观评价指标分析表明,经过倒谱处理后的先验信噪比估计算法能提高先验信噪比算法的估计性能。     

多噪声环境的麦克风小阵语音增强

针对在非平稳和多种噪声并存的语音增强算法抑制噪声能力有限的问题,提出基于最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波与广义旁瓣抵消的麦克风小阵语音增强算法。该方法先利用最小跟踪噪声功率谱估计的相干滤波抑制弱相关噪声,再结合广义旁瓣抵消与端点检测抑制强相关噪声。实验结果表明,方法更加有效地抑制噪声的影响;并提高了语音的可懂度。     

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。     

一种基于巴克域噪声估计的语音增强算法

为了在保证语音增强算法性能的同时,降低算法复杂度,提出了一种巴克域最小统计量控制递归平均噪声估计算法.将带噪信号在巴克域进行分解并进行最小统计量分析,基于此最小统计量控制噪声的递归平均估计.算法基于听觉模型,充分利用巴克带内频带间的相关性,具有较好的噪声跟踪估计性能.该算法复杂度低,适用于常见语音增强方法.仿真结果表明,基于该噪声估计的语音增强可以有效地抑制噪声,增强后语音失真较小,在低信噪比条件下能够有效改善语音编码合成后的语音质量.     

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     

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     

基于子带ICA-R和收缩函数后处理的语音增强方法

针对噪声和混响情况下的语音增强问题,本文给出一种基于子带独立分量分析(ICA-R)算法和收缩函数后处理的语音增强方法.该方法将ICA-R和收缩函数算法相结合,在噪声和混响环境中通过对两路带噪语音信号进行增强处理,以实现增强目标语音信号的目的.首先对两路带噪语音信号进行子带分解;然后在子带内利用ICA-R算法从带噪语音信号中提取出子带目标信号,再经过综合滤波器形成全带目标信号;最后,将该信号经收缩函数后处理,得到增强后的目标语音信号.用实际录制的带噪语音信号对本文方法进行了测试,实验结果表明,该方法具有较强的噪声抑制能力,对语音信号造成的损伤较小.     

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。     

基于噪声短时谱动态估计的语音增强谱减算法

针对谱减法增强语音后残留"音乐噪声"明显,影响语音清晰度的问题,在分析现有的噪声谱减算法基本特性的基础上,提出一种基于噪声短时谱动态估计的语音降噪方法.通过估计噪声短时功率谱及其变化趋势,动态调整谱减法中的过减系数,有效抑制残留噪声.仿真实验表明,新的谱减算法在提高语音信噪比的同时保持较小的失真度,具有较好的增强效果.     

改进的频域基音检测算法

在语音信号的低码率参数编码算法中,准确地提取基音信息是一个重要环节,文中对基于正弦波语音模型的频域基音检测算法的运算量大、易受共振峰干扰等问题提出了改进,改进后算法的运算量小,算法的准确性高,有效地减小了共振峰对频域基音检测算法的影响,模拟实验表明,改进算法的运算量仅为原算法的13%。     

基于码字特征的多模式多级矢量量化算法

为提高声码器中线谱频率参数多级矢量量化的性能,提出了一种根据码字特征进行分模式量化的算法。该算法首先根据下一级量化误差最小化的准则,通过训练得到本级代表模式信息的码字(码字数目为模式数目);然后统计与各个码字相对应的输入矢量占总矢量的比重,继而得到各模式码字所分化的码字个数;最后根据该分化方案训练得到本级所有码字并确定码字与模式的对应关系,从而进行分模式量化。测试结果表明:相比于根据本级码字索引平均进行模式分配的简单方案,该算法可以使平均谱失真(ASD)降低0.05 dB,而平均意见得分(MOS)提高0.02左右。     

一种基于ACELP的4.8kb/s高质量语音编码算法

介绍了一种基于代数码激励线性预测（ACELP）的4.8kb/s语音编码算法。首先对算法进行了概述,然后分别对算法所采用的基音周期估计,基音预测,代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍。重点对算法所采用的代数码本搜索技术进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明,该算法在4.8kb/s速率上可以合成很高音质的话音。     

多级矢量量化中的码本共享

为了解决语音参数编码算法中多级矢量量化中码本尺寸过大,存储量过大,导致搜索复杂度大的问题,提出了多级矢量量化中的码本共享的迭代算法。该算法基于多级矢量量化中各级待量化码矢之间的相似性,采用模拟退火算法,通过迭代得出共享变换系数。在1.2 kb/s的正弦激励线性预测声码器中,采用该算法对线谱对参数进行多级矢量量化。测试结果表明:在共享级别选择恰当时,可降低存储量20%,同时重建语音谱失真损失约为0.02 dB,可见该算法可以有效降低码本容量,同时对语音质量影响极小。     

基于统计模型实现语音信号有声/无声检测的研究

基于语音信号短时平稳性以及语音信号和噪声的统计模型，提出了一种语音信号有声/无声的检测方法。该方法可对所有语音短时帧更新噪声参数的估值，因而提高了检测的准确性，根据噪声参数以及语音和噪声的统计特性定义了似然比，确定了有声/无声的判别准则，研究了判别阈值、平滑因子等参数以及缓变非平稳背景噪声对检测结果的影响。实验结果表明，即使背景噪声具有缓变特性，利用该方法仍可得到良好的检测结果。对不同的应用，在检测过程中判别阈值的选取应结合平滑因子进行必要的优化。     

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。     

一种基于语音分类的清晰度客观评价算法

为了能方便、快捷、可靠地对失真语音进行语音清晰度性能评价,提出了一种基于语音分类的加权巴克谱失真语音清晰度客观评价算法SC-WBSD.该算法提出在巴克域中对清音帧、浊音帧及过渡音帧巴克带谱失真进行加权来求失真语音的客观失真测度.通过分析 3类语音的巴克谱失真测度与DRT分的相关程度,提出一组以相关系数的幂次方为权重的有效SC-WBSD权重矢量.实验结果表明,SC-WBSD方法和DRT分的相关度达到了0.924 73,与巴克谱失真测度算法相比提高了4%.