用小波包改进子空间的语音增强方法

针对传统子空间语音增强方法中,由于不能去除整个噪声子空间而导致语音特征值估计的偏差,致使增强语音中仍有残留噪声的问题,提出一种新的用小波包改进的方法,该方法利用小波包对噪声的抑制功能,首先对带噪语音进行KL(Karhunen-Loeve Transform)变换,得到带噪语音的特征值,并对该特征值进行Daubechies8小波尺度分解,利用新的改进的软判决阈值函数去除一部分噪声子空间;然后再在子空间内用统计信息的方法实时跟踪此时噪声特征值,进一步消除所有噪声子空间,从而得到最终估计的语音特征值;最后由KL逆变换还原出纯净语音。仿真结果表明,在输入信噪比相同的情况下,经过该方法的增强语音的输出信噪比明显高于传统子空间方法,听觉感受上增强语音也具有更好的清晰度和可懂度。     

OFDM系统中基于子空间加权的时延估计算法

针对低信噪比条件下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）系统利用MUSIC算法（multiple signal classification）进行时延估计时，特征值分解得到的信号子空间和噪声子空间不能完全正交导致算法性能下降的问题，提出一种基于子空间加权的时延估计算法——WMUSIC算法（weighted multiple signal classification）。算法对信道频域响应估计的协方差矩阵进行特征分解，利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行加权处理，同时采用信号特征值的倒数对信号子空间进行加权处理，以修正MUSIC算法的伪谱，通过谱峰搜索得到时延估计值。仿真结果表明，与MUSIC算法相比，WMUSIC算法具有更高的时延估计精度，在信噪比为－8 dB时，估计精度在两径条件下提升71.46%，三径条件下提升19.48%。WMUSIC算法有效解决了低信噪比条件下MUSIC 算法伪谱谱峰存在混叠导致谱峰搜索误差较大的问题，可以完成较为准确的时延估计任务，提高了低信噪比条件下OFDM系统的时延估计性能。     

改进信号子空间结合维纳滤波的语音增强算法

针对现有语音增强算法噪声残留和语音失真,不能同时达到最小这一问题,提出了一种改进的信号子空间结合维纳滤波法,进行两级语音增强。第一级利用听觉掩蔽参数改进信号子空间的增益矩阵,经处理后,可以有效降低语音失真度,并初步提高信噪比。然后利用维纳滤波算法对增强后的语音信号进行加强。实验结果表明,相比传统的信号子空间算法、维纳滤波算法,可以有效地减少语音信号中的残留噪声、降低语音信号的失真度、提升语音信号的整体质量。     

基于预处理VAD和自适应KLT的语音增强算法

针对加性有色噪声干扰，提出了一种单通道输入基于信号子空间的话音增强算法。算法中使用自适应的方法跟踪KLT(Karhunen—Loeve Transform)阵。运用一种近似模型来表述有色噪声的特性，并基于噪声平稳的假设，通过采用预处理技术的语音活动性检测(VAD：Voice Activity Detection)单元获取噪声样本，用于下一语音帧中噪声特性的估计和增强处理。实验表明，算法对于有色噪声干扰下的语音信号有较好的增强效果，并且性能优于改进减谱法。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

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。     

实时多通道数字助听器降噪算法

在兼顾降噪性能和功耗的基础上,提出了一种实时多通道数字助听器降噪算法.首先,将输入信号分解为16个子带,计算每个子带的声压级,并基于估计的声压级来计算子带噪声和语音概率;然后,利用直接判决方法计算子带信号的先验信噪比和后验信噪比;最后,计算子带增益函数以实现自适应降噪.将该算法与改进谱减法、自适应维纳滤波法和调制深度法进行了比较.结果表明:与其他3种算法相比,在10 d B白噪声的情况下,本文算法输出的平均信噪比减少约3d B,主观语音质量评估得分最多提高0.90;在4种噪声环境下其平均主观语音质量评估得分提高0.41;所提算法采用子带声压级计算取代信号功率谱估计,节省了快速傅里叶变换的计算量,其时延较其他3种算法至少降低50%.     

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.     

基于盖氏圆方法的宽带信源数目估计

针对低信噪比和小快拍数情况下宽带信号源数目较难精确估计的问题,提出了一种基于盖氏圆方法的宽带信号源数目估计算法(GDECSM)。盖氏圆方法通过利用盖氏半径对矩阵特征值范围的限定关系,能有效区分信号子空间与噪声子空间,在宽带信号源数目估计中能够产生良好的检测效果。仿真实验表明,与基于AIC准则的宽带信源数目估计算法(AICCSM)相比,GDECSM算法在低信噪比和小快拍数时都具有更高的检测概率,运算复杂度也有所降低。     

基于延时处理的对角加载信源数估计方法

为了解决在有色噪声背景下信息论准则算法估计信源数失效以及盖氏圆方法在低信噪比下性能下降的问题,提出了一种利用接收信号延时信息的协方差矩阵对角加载技术估计信源数的方法.首先构造接收信号的延时协方差矩阵,抑制色噪声的影响,然后对延时协方差矩阵做出变换处理,得到抑制噪声后的协方差矩阵特征值,最后对得到的特征值进行对角加载技术处理,利用信息论准则进行信号源数目的估计.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.     

基于改进基音跟踪算法的单通道语音分离

基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。     

基于倒谱预处理技术的语音增强算法研究

提出一种应用于单通道语音增强技术的倒谱预处理算法。倒谱预处理通过抑制语音中浊音的谐频成分,避免在非平稳噪声跟踪过程中将语音浊音信号功率谱错误估计成噪声功率谱;同时预处理还能增加语音间隙出现的概率,跟踪搜索窗内信号能量最小值时更有效地跟踪到噪声能量电平。实验结果表明应用文中提出的预处理算法后,快速有效跟踪噪声的同时能避免噪声功率谱过估,并且在客观评价指标方面得到更高的段信噪比提高量(SegSNRI:Segmengtal Signal-to-Noise Ratio Improvement)和感知语音质量评价(PESQ:Perceptual Evaluation of Speech Quality)得分改善量。     

基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法

提出了一种基于奇异值和奇异向量的盲自适应多用户检测方法。传统的基于子空间的多用户检测方法需要估计信号子空间的特征值和特征向量 ,收敛速度较慢。这种新方法通过信号子空间的奇异值和奇异向量得到 CDMA系统的线性最小均方误差 (MMSE)多用户检测器。论文采用FST算法跟踪信号子空间的奇异值和奇异向量 ,并通过信号能量和噪声能量比值来确定信号子空间的阶数 ,使得多用户检测器能够很快地收敛 ,多用户检测器的输出信噪比很高 ,达到很好的多用户检测效果。     

多径MIMO CDMA系统中改进的盲空时多用户检测算法

针对多径衰落信道下发射分集采用Alamouti空时分组码的MIMO CDMA系统,提出了一种改进的基于子空间的盲MMSE空时多用户检测算法.结合目标用户特征波形先验知识和多径信道信息对信号子空间进行预处理,然后使用正交性能和稳态性能较好的NOOja算法跟踪信号子空间,并在跟踪初期对信号特征值矩阵进行处理,去除迭代带来的噪声.仿真结果表明这种算法能有效地抑制多径干扰和多址干扰,尤其在低信噪比、远近效应明显的恶劣环境下,有稳定良好的性能表现.     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

一种改进的LSA语音增强算法

针对说话人识别的噪声鲁棒性问题,在对数谱最小均方差误差估计算法基础上,采用改进的最小值控制递归平均算法对语音帧信噪比进行估计,通过对前一帧的短时功率谱进行2次平滑和前向多帧最小值搜索,结合语音存在概率估计出当前帧的信噪比,并根据信噪比自适应调整增益因子的大小,对噪声进行消除。构建了一种改进的LSA语音增强方法,使用该方法可以使增强后的语音保持较高的自然度。实验结果表明,与MMSE-LSA算法比较,改进的LSA算法具有更好的语音增强效果,在5dB各类噪声环境下,其平均信噪比较MMSE-LSA算法提高1.36dB,主观语音质量评估平均提高8%。将该方法用于说话人识别系统,其检测代价较采用MMSE-LSA算法的系统平均降低3%。     

ZP-OFDM系统中基于信号子空间迭代拟合的盲信道估计

介绍了一种用于ZP-OFDM系统的基于子空间拟合的盲信道估计算法,该算法采用信号子空间迭代拟合技术代替了传统的噪声子空间信道估计中奇异值分解获取子空间进行估计信道。仿真表明,在低信噪比下该算法获得了比传统的噪声子空间信道更优的估计性能,更接近ZP-OFDM盲信道估计的CRB（Cram6r-Raobound）。     

一种相邻相干信号的DOA估计新方法

提出一种估计相邻相干信号方位的新方法.该方法首先对传统空间平滑算法得到的数据协方差矩阵进行修正,然后对修正后的协方差矩阵进行奇异值分解,由左奇异矩阵得到噪声子空间;再构造新数据协方差矩阵,进行奇异值分解得到噪声子空间;最后取两次噪声子空间的平均值得到噪声子空间,利用MUSIC算法找到极大值对应的信号方向.计算机仿真表明,该方法能有效地估计出小信噪比下角度相隔较小的相干信号.     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.