基于双通道神经网络时频掩蔽的语音增强算法

为提高语音增强算法消除方向性噪声和抑制混响的能力,结合单、多通道处理信号的优势,提出了双通道神经网络时频掩蔽语音增强算法.首先,利用改进的多分辨率耳蜗动静态特征,结合依据信噪比优化的自适应掩模,对双麦克风信号分别进行单通道神经网络初步语音增强,达到全面利用语音非线性特征改善感知度的目的;其次,提出一种基于自适应掩模方向矢量定位法,精确计算语音、噪声的空间协方差矩阵和方向矢量,在带噪和混响的环境下精确定位目标声源;最后,输入信号到卷积波束形成器中,进一步去噪和抑制混响.实验结果表明:与其他单、多通道语音增强算法相比,重构语音具有更好的语音质量和可懂度.