低信噪比下语音断点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效的对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法。该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

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.     

语音增强系统中宽带噪声的滤除

针对宽带噪声的特点,探讨了利用谱减法的改进形式进行语音增强处理,以实验结果说明了参数ｍ、ｎ的取值与增强效果的关系,当ｍ、ｎ取值恰当,则可获得较为理想的增强效果。在估计噪声的短时能量谱时,采用了低信噪比自适应有声／无声算法来判别纯噪声的信号帧,实时估计噪声,提高了噪声估计的准确度,取得了较好的语音增强效果。     

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。     

含语音增强模块的i-向量说话人识别性能分析

为解决文本无关说话人识别中训练与识别环境不同导致模式失配的问题,提出了一种采用语音增强模块进行前端预处理的i-向量说话人识别系统,从而提高系统对于环境噪声的鲁棒性.为评估不同语音增强算法的性能,利用NIST08核心测试集进行仿真实验.采用IMCRA算法对语音进行噪声估计后,分别用维纳滤波法、MMSE-LSA、传统谱减法和多频带谱减法等4种方法进行语音增强前端处理,在基于i-向量的说话人识别系统下进行实验.实验结果表明采用了语音增强的系统具有一定抗噪声性能,并且在高信噪比条件下,基于多频带的谱减法在此系统下性能最佳,而低信噪比情况下MMSE-LSA算法更有优势.     

低信噪比下语音端点检测算法的改进研究

传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效地对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法;该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

基于谱减法的语音增强算法在DSP环境下的实时实现

实际环境中,语音总会受到外界噪声不同程度的干扰和影响.文章采用TMS320VC5416 DSP和TLV320AIC23 Codec组成实时系统,实时实现了基于卡尔曼滤波的谱减法的实时语音增强系统,能够实时、有效地提高语音信噪比,增强语音可懂度,改善语音质量.     

基于参数自适应的改进谱减法

针对基本谱减法的噪声残留以及损伤语音的可懂度和自然度等问题,在基本谱减法原理基础上,提出了基于参数自适应的改进谱减法。引进谱减功率系数和谱减噪声系数,以增强后语音信号的信噪比为输出,以变化的谱减功率系数和谱减噪声系数为输入,自动控制选择最优参数,并且将其与带噪语音输入信噪比相匹配。对信号进行语音增强时,通过计算其输入信噪比,利用最优参数曲线得到最优参数值,然后结合平滑处理的过程实现语音增强最大化。实验表明,本文算法有效提高了基本谱减法的语音增强性能。     

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“音乐噪声”的修正谱减法算法分析

在传统谱减法语音增强的基础上,针对不同性别带噪语音信号采用传统的谱减法后残余音乐噪声过强的问题,提出采用被减项加权处理和功率谱修正处理相结合的改进方法,采取Matlab实验仿真分析,实验结果表明,该方法降低了音乐噪声,改善了语音信号的输出信噪比,达到了抑制纯音噪声的目的。     

低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250~3.5 kH z并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率。对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5 dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率。     

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。     

基于谱减法语音增强效果研究

文章就语音增强的发展历程以及面向藏语语音的研究现状和语音特征作了介绍和分析,并选择藏语拉萨话作为语音增强实验的语种.文章选择经典的谱减法作为语音增强方法,并介绍了谱减法原理,同时设计实验方案,实验语料使用纯净语音和噪音混合成的带噪语音,按照不同信噪比进行语音测试,得到了大量数据结果.在分析结果的基础上得出结论:使用谱减法能够明显提升语音质量,提升效果随着噪音语音相关度的多少而变化.     

基于谱减法和经验模式分解的语音增强

本文提出了一种基于谱减法和经验模式分解的语音增强算法。在低信噪比的情况下用谱减法可以去除语音信号中的大部分背景噪声,再对已处理过的信号进行经验模式分解,对前几个IMF进行阈值处理可以进一步增强语音。实验表明:本算法去噪效果优于传统方法。     

联合波束形成与谱减法的麦克风阵列语音增强算法

考虑到封闭环境的散射噪声场中，传统波束形成方法及单通道谱减法对噪声抑制的局限性，提出一种将波束形成方法与谱减法相结合的麦克风阵列语音增强方法．该方法首先通过波束形成器的空间滤波作用，将波达方向不同的语音信号和噪声信号加以区别，再经过延时补偿单元的相应处理，从而达到衰减噪声的目的，然后采用谱减法对波束形成器输出端的残留噪声进行后置处理．仿真实验结果表明。在小房间混响情况下，与其他方法相比，该方法不仅运算量小。而且具有良好的噪声抑制性能．     

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。     

基于压缩感知的自适应谱减法语音增强算法

针对在压缩感知框架下,噪声的影响会被扩大这个问题,提出了一种新的基于压缩感知的语音增强算法。该方案利用压缩感知下的行阶梯观测矩阵能够保留大部分语音特性的特点,对观测序列进行谱减法消噪,再对得到的观测序列进行基于输入信噪比的自适应重构,最后通过低通滤波器对重构语音进行平滑滤波,除去高频成分。实验结果表明:提出的语音增强方法具有较强的抗噪能力,重构速度快,输出的信噪比高,鲁棒性能好。     

一种改进的基于子带谱熵的语音激活检测方法

语音信号的激活检测(voice activity detection,VAD)是变速率语音编码的关键技术,用来检测通信时是否有语音片存在.在有噪环境下对语音信号的激活检测是非常重要而困难的.对传统子带谱熵算法进行了改进,提出了一种能够用于语音激活检测的新算法.该算法利用语音谱熵和噪声谱熵分布的不同,将信号的数字特征(方差、均值等)与传统子带谱熵相结合,用于区分语音段和非语音段.计算机仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,改进后的子带谱熵算法能很好地区分说话人的语音段和非语音段,在某种程度上解决了传统语音激活检测算法结构复杂、参数难调、易受噪声影响等问题.     

谱减法与维纳滤波法相结合的睡眠鼾声降噪处理

为提高鼾声信号的信噪比,提出了一种传统谱减法和维纳滤波法相结合的睡眠鼾声信号预处理方法.首先利用传统谱减法对带噪鼾声信号进行初步增强,使用子空间投影法将带噪鼾声投影到噪声和纯净信号两个子空间并得到信噪比,再由信噪比得到维纳滤波器的传输函数,谱减法处理后的鼾声信号通过该滤波器后会进一步降低噪声.对叠加白噪声的鼾声信号的仿真结果表明,文中方法可获得高于谱减法和维纳滤波法单独使用时的信噪比,降噪效果优于传统谱减法和维纳滤波法.