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S变换和谱减法的语音降噪

S变换是一种有效的时频表示方法,具有短时傅里叶变换和小波变换的优点,通过提出一个基于S变换的谱减法语音增强方法,将语音变换到时频联合域内进行谱减,从而得到较纯净的语音,再利用逆S变换将增强后语音还原输出.实验结果表明,该方法有较好的语音降噪能力并提高了性噪比.     

一种基于小波变换的语音增强新方法

根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系，提出用一个随尺度变化的软阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上的噪声小波系数的语音增强方法．实验结果表明：该方法既能减小语音畸变，又能有效地去除噪声，具有较好的语音增强效果．     

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。     

基于帧间重叠谱减法的语音增强算法及实现

采用短时谱分析，合成技术，对含噪语音进行帧间重叠谱减法消除噪音，这种算法符合语音特性连续变化的特点。实验证明，该方法有效去除了噪声干扰，得到了增强语音，保证了话音的可懂度和自然度不受损失。     

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。     

基于小波变换的语音增强和噪声消除的研究

介绍了在小波领域中去除叠加在信号上的噪声的一种方法,采用门限法把噪声语音的小波系数中的噪声成份滤掉,实验结果证明应用小波变换的语音增强算法是很有效的。     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

基于听觉模型的小波包变换的语音增强

由于人耳频率分辨率是非线性的 ,用传统的线性信号处理方法 (如FFT)来模拟人耳基底膜的频率分析特性是比较困难的 .小波包算法有灵活的时频分析能力 ,可较好地符合人耳基底膜的频率分析特性 .在模拟人耳的听觉机理方面 ,用动态阈值法成功地对含噪语音进行了去噪处理 ,在去噪处理中引入音乐噪声的问题也较好地得到解决 .实验表明 :在单声道的条件下 ,其语音增强效果比传统的频谱减法有更高的清晰度和可懂度     

基于小波分析与Boll改进谱减法的普米语语音增强算法

小波分析和Boll改进谱减法具有很好的减噪效果,但同时也存在"音乐噪声"和语音失真.为了解决这2个问题,基于这2种算法,研究了一种它们的联合算法并对加噪后的普米语进行语音减噪实验.通过对减噪后语音的试听和波形图的观察以及信噪比的对比,对实验的结果进行分析.实验结果表明,针对叠加了随机高斯白噪声的普米语,算法能有效地减少这2种方法单独使用时所产生的"音乐噪声"和语音失真.     

基于谱减法的藏语语音减噪研究

语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰,噪声降低了语音的可懂度及清晰度,甚至严重影响语音处理的准确性和可靠性。谱减法是语音减噪中最常用的方法,该方法基于人的感觉特性,对语音短时幅度谱进行估计,适用于受加性噪声污染的语音。本文通过统计分析谱减法的增益补偿因子和过减因子参数,研究基于谱减法的藏语语音减噪处理,并取得较为理想的实验结果。     

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.     

基于小波变换的人声语音增强技术研究

主要介绍了几种小波变换去噪的原理及语音增强的算法,并通过Matlab仿真结果证明了小波变换在人声语音增强方面的优良特性.     

基于听觉模型的小波包括变换的语音增强

由于人耳频率分辨率是非线性的,用传统的线性信号处理方法（如FFT0来模拟人耳基底膜的频率分析特性是比较困难的,小波包算法有灵活的时频分析能力,可较好地符合人耳基底膜的频率分析特性,在模拟人耳的听觉机理方面,用动态阈值法成功地对含噪语音进行了去噪处理,在去噪处理中引入音乐噪声的问题也较好地得到解决,实验; 单声道的条件下,其语音增强效果比传统的频谱减法有更高的清晰度和可懂度。     

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．     

基于小波阈值法的语音增强算法研究

随着小波变换理论的不断发展,小波变换去噪法不断丰富,小波阈值去噪法以算法简单、计算量小,吸引了众多研究者。通过对小波阈值去噪法传统阈值函数的研究,发现软硬阈值函数都存在着缺点;改进的半软阈值法综合了两者的优点,改正了两者的缺陷,明显改善了语音增强效果。并提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法,在较低信噪比下进行仿真,很好地抑制背景噪声和音乐噪声,减少语音信号的失真。     

基于多带谱减法的生物雷达语音增强方法研究

传统麦克风采集语音信号存在一定的局限性,如不能长距离获取语音、抗噪声性能弱、方向性差等。为了克服传统麦克风存在的缺点,采用一种新型的雷达式麦克风来获取语音。然而采用生物雷达获取的语音信号存在着较强的电磁噪声和环境噪声;因此,采用多频带谱减法对生物雷达语音信号进行了增强。与传统语音增强方法的对比结果表明,这种多带谱减法针对性强、效果较好。     

基于小波变换的多尺度多阈值的语音增强算法

本文提出了基于小波变换的多尺度多阈值语音增强算法,采用软限幅函数对浊音和清音的小波系数作不同的阈值处理,仿真结果表明,这是一种有效的语音增强算法.     

自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题,提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型,即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数,对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试,实验结果表明在两种实验数据情况下,该方法均具有较好的噪声抑制能力．