一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

一种基于模糊系统的语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号.讨论强背景噪声下的基于模糊系统的语音增强方法,并与减谱法语音增强算法进行比较.计算机仿真结果表明,该方法在大大消除背景噪声的同时,消除了音乐噪声,同时保持语音信号较好的可懂度.     

一种基于噪声分类的语音增强方法

为了提高噪声估计的准确性,改进语音增强方法性能,在改进的最小控制递归平均算法(Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA)的基础上提出了一种基于噪声分类的语音增强方法。该方法首先对含噪语音进行噪声类型的判断,然后根据判定的噪声类型选取相应的最优参数进行噪声估计,最后采用最优修正的对数谱幅度语音估计计算增强后的语音。该方法相对于传统IMCRA算法,在语音信号的还原和背景噪声的抑制两方面都有较好的性能。     

一种基于GRU神经网络的语音增强方法

对语音增强的方法研究开始于20世纪70年代,目前形成了4大类传统的语音增强方法,包括谐波增强法、谱减法、基于语音生成模型的算法和基于短时谱估计的算法.但语音信号本身为非平稳信号,无论时域分析或者频域分析,其本身的信号特征均不明显,同时噪声信号常常多个叠加,特征复杂、频带宽,现有语音增强效果并不理想,甚至容易引入音乐噪声...     

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．     

一种改进的谱相减语音增强方法

针对一般的谱相减语音增强算法所带来的“音乐”噪声较为严重的问题,提出了一种改进的谱相减语音增强算法——噪声残差消除谱相减法,实验结果表明,噪声残差消除谱相减法明显地削弱了一般谱相减法所带来的“音乐”噪声。对带噪语音质量的增强效果显著。     

一种应用神经网络的实时语音增强方法

提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性．它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷,又可以实时、有效地增强语音,能够满足一些语音处理与识别系统的需要．     

一种基于MVSSLMS算法的改进及在语音增强上的应用

提出了一种改进的变步长LMS(Modified Variable Step Size Least Mean Squares)算法.用误差信号的自相关e(n)e(n-1)及均方误差e2(n)来调节自适应滤波算法的步长μ(n).仿真结果表明该算法的收敛速度更快,优于MVSSLMS算法,可以很好地应用于自适应系统中.最后,研究了改进算法在语音增强系统中的实现,从混噪语音中提取了原始语音信号.     

一种语音增强算法的研究

采用基于子空间的方法，对语音信号进行增强处理，该算法提供了在语音信号失真和残留噪声之间进行控制的机制。克服了以往语音增强算法中对语音信号的噪声特点的限制，可以对混有加性白噪声、有色噪声和音乐噪声的语音信号进行增强处理。     

基于改进小波阈值函数的语音增强算法研究

针对传统的小波阈值去噪算法中的阈值函数不足,提出一种优于非负死区阈值函数的改进的阈值函数.改进阈值函数不仅具有良好的连续性、可导性,并且克服了非负死区阈值函数没有考虑小波变换模值的衰减符合指数规律这一特点.另外在阈值的选取中,考虑了带噪语音信号的不同特性,采用谱平坦度函数修正阈值.仿真实验表明,与传统的非负死区阈值函数去噪算法相比,改进的阈值函数能更有效地消除背景噪声,在提高输出信噪比的同时,更好地保持语音质量和清晰度.     

基于CASA简化模型的语音增强算法

基于听觉现象分析（CASA）模型的基本原理,针对仅有非语音信号干扰情况下的单通道语音增强处理问题,利用人耳的频率掩蔽效应,提出了一种单通道简化CASA计算模型语音增强新算法,新算法通过提取混合语音输入中的有效语音时频成分并利用人耳的听觉掩蔽效应重构合成增强语音输出信号,通过在汽车噪声和白噪声干扰下的仿真实验结果表明,简化的CASA模型语音增强算法的输出信噪比约提高了10dB,且可以有效抑制干扰噪声的听觉影响,增强输出语音信号的可懂度。     

自适应谱增强在MBE语音编码中的应用研究

通过对多带激励(multi-band excitation,MBE)语音编码的研究,将自适应谱增强技术应用在多带激励语音编码中,提升了合成语音的清晰度,改善了合成语音的质量;仿真实验表明:自适应谱增强技术使合成语音的基频和二次谐波的谱幅度明显提升,有效地增强了合成语音的清晰度。     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.     

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DSP的小阵列语音增强算法的研究与实现

以TI公司TMS320C5535 DSP和二元麦克风小阵列为基础,提出一种行之有效的语音增强算法。通过分析在小阵列上常用的广义旁瓣相消器算法和相干滤波器算法的优缺点,将时变平滑因子引入到相干滤波器中,并将相干滤波器置于广义旁瓣相消器的固定波束形成支路。在得出一种有效算法的同时也给出了其在DSP上的实时实现步骤。仿真与实际结果表明,在小阵列上该方法明显优于单独使用广义旁瓣相消器算法和相干滤波器算法,可以有效抑制噪声干扰,提高语音质量。     

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