一种基于统计信息噪声估计的语音增强算法

本文提出一种基于统计信息噪声估计的谱减语音增强算法,实验表明这种算法比起普通谱相减法算法能更显著地提高算法的客观性能,特别在非平稳噪声和低信噪比的环境中能快速估计出变化的噪声功率谱。     

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。     

一种新的用于语音增强的噪声谱估计器

提出了一种新的噪声谱估计算法，从采集到的含噪声语音信号中直接估计出噪声谱的变化，并且利用一个初始噪声序列进行噪声谱的更新。实验表明，该算法能准确地估计出噪声谱，相比传统的噪声谱估计器，其准确性和实时性显著提高了，也增强了可靠性，特别是在有强背景噪声（输入信噪比很低）和慢变化噪声的情况下性能得到了明显的提高。     

含噪语音信号中噪声参数的一种估计方法

为了提高含噪语音信号中噪声参数估计的实时性,利用语音信号的短时平稳性,提出了一种无需对含噪语音信号进行有声／无声检测的噪声参数估计法。仿真实验表明,该方法计算效率高、噪声参数估计的实时性,即使是噪声特性随时间缓慢变化也可得到良好的估计结果,可以方便地溶入到基于短时谱幅度估计的语音增强处理中。     

一种新的用于语音增强的噪声谱估计器

提出了一种新的噪声谱估计算法，从采集到的含噪声语音信号中直接估计出噪声谱的变化，并且利用一个 初始噪声序列进行噪声谱的更新。实验表明，该算法能准确地估计出噪声谱，相比传统的噪声谱估计器，其准确性 和实时性显著提高了，也增强了可靠性#特别是在有强背景噪声（输入信噪比很低）和慢变化噪声的情况下性能得 到了明显的提高。     

一种基于子空间分解的语音增强算法

提出了一种基于卡亨南-络维变换方法的语音信号增强处理算法,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,无需对噪声进行任何假定,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.     

一种用于噪声估计的改进最小值搜索方法

含噪语音短时功率谱的最小值搜索是噪声估计的基础。为了提高非平稳噪声估计的准确性,减小噪声水平上升时的噪声估计延时,提出了一种同时使用大、小两个搜索窗进行并行搜索的方法,最小值搜索的最终结果由两个并行搜索结果和基于噪声分类的语音存在二值判决共同决定。实验结果表明:对于高度非平稳的噪声,该方法能够有效地减小噪声估计的延时问题,显著提高增强后语音的质量。     

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。     

基于减谱法的语音增强和噪声消除的研究

介绍了减谱法进行语音增强的一种方法 .分别对语音和噪声信号进行傅立叶变换 ,求得它们的频谱 ,相减得到的是去噪后语音的频谱 ,再进行傅立叶反变换 ,即可得到增强语言信号 ,从而有效地抑制了噪声     

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     

基于谱减的语音增强算法的改进

为降低噪声对语音通信的干扰,提出了一种基于谱减的语音增强算法的改进方法。根据噪声频谱的G auss统计模型修正语音增强过程中噪声频谱的估计方法,利用帧内、帧间约束估计每一个频点的先验信噪比,提出了一种简便的估计语音在每一个频点出现的概率的方法,得出了修正的语音增强算法。在白噪声以及坦克噪声环境中分别对算法的性能进行测试。实验结果表明:在几乎不损伤语音清晰度的前提下,该算法使“音乐噪声”得到了更好的抑制,同时信噪比提高了约8 dB以上。     

语音增强技术在低速语音编码中的应用

在语音编码的应用环境中,特别是在军事应用中,强噪声环境下声码器性能的改进是一个亟待解决的问题。在研究语音增强技术的基础上,将语音增强技术于低速语音编码,有效地改善了低速语音编码算法的抗背景噪声的性能。并利用所构建的语音质量客观评价平台,对语音增强低速编码算法的抗背景噪声性能进行了客观评估与分析。     

自适应噪声抵消语声增强的实时后处理算法

对自适应噪声抵消系统中两种噪声相关性较弱的情况，采用相干函数作为频域增益因子，对自适应噪声抵消作进一步处理（或后处理），以改善语声增强效果，提出一种实 时迭代算法取代现有的基于短时傅氏变换的算法，新算法可简化计算且便于与自适应系统一起实时实现，在计算机实验中，后处理算法的有效性得到了验证。