基于听觉场景分析的近讲语音增强算法

针对近讲场景,提出一种双麦克近讲语音增强算法。该算法基于耳间延时差(ITD)、耳间强度差(IID)特征来区分目标语音,利用声学掩蔽效应,实现目标语音对背景噪声的分离降噪。与传统的单麦克增强方法相比,该算法可消除多种类型噪声且对语音造成的损伤较小。实验表明:该算法能将8～33dB的白噪声、音乐噪声、广播噪声3种噪声类型的带噪语音的信噪比提高到36dB以上,同时保持较高的目标语音可懂度。对于冲击噪声的带噪语音也具有较好的降噪效果。     

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。     

基于计算听觉场景分析的改进清音分离方法

基于计算听觉场景分析(CASA)的单通道语音分离方法在浊音分离领域已发展得较为成熟,然而由于清音信号具有较小的能量且不包含周期性基音特征,因此清音分离具有较大的困难。根据噪声信号分布的不确定性和不稳定性,提出了基于CASA和谱减的改进清音分离方法。改进方法在剔除了浊音块后,通过基于距离加权的残余噪声估计算法得到每个清音单元中所包含的噪声能量,对每个清音单元进行谱减算法并标记,进一步剔除残余噪声单元,提取出清音信号。实验结果证明:与传统清音分离方法相比,改进方法对时变性残余噪声能量的估计结果更加精确,更能提高清音分离的有效性。     

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。     

改进的基于神经网络的信息最大化语音增强算法

基于最小互信息量，以信息最大化（Infomax）算法为基础，结合神经网络信息后向传播，提出一种改进的独立分量分析方法，并与原有的Infomax算法进行比较。试验证明，这种以神经网络为优化结构，并以输出熵为目标函数的Infomax算法能够很好的提取信号的独立分量，实现语音增强的目的。     

听觉计算模型在自动语音识别中的作用

听觉系统是语音信号处理过程不可分割的组成部分,听觉计算模型对自动语音识别研究具有非常重要的意义.简要评述了听觉计算模型近30年的研究进展,特别是近些年的研究成果,并指出听觉计算模型未来研究的主要方向.     

基于深度学习的听觉倒谱系数语音增强算法

针对现有语音增强算法在低信噪比(SNR)非平稳噪声环境下的表现并不理想这一问题,提出了一种基于深度学习的语音增强算法.首先,构建了一个深度神经网络(DNN),然后从四个不同分辨率的耳蜗中提取了多分辨率听觉倒谱系数(MRACC)作为神经网络的输入,该系数既关注了细节的高分辨率特征,又把握了全局性的低分辨率特征;其次,跟踪噪声变化构建了一个自适应掩蔽阈值(AM)作为神经网络的训练目标,该阈值能够依据噪声调节理想二值掩蔽(IBM)和理想软掩蔽(IRM)的权重;最后,将估计的自适应掩蔽阈值用于对含噪语音进行增强.实验结果表明:相较于对比算法,该算法不仅可以进一步提高语音质量和可懂度,而且能够抑制更多的噪声.     

基于矩形麦克风阵列的改进的GCC-PHAT语音定位算法

针对相位变换加权广义互相关方法（GCC-PHAT）对噪声的影响较为敏感的缺点,本文通过削弱噪音互谱、加权信噪比、应用相干函数等手段对原始的相位变换加权函数（PHAT）进行了改进,得到了一种改进的相位变换加权函数（MPHAT）,以便在有噪情况下更准确地估计时间差。大量的仿真实验验证了本文算法的有效性。     

一种采用振荡神经网络的CASA计算模型语音分离算法

基于听觉现象分析（CASA）模型的基本原理,在仅有单通道输入混合语音信号时,采用振荡器神经网络,提出了一种CASA改进模型语音分离算法结构,文中利用一个实例说明了新算法的具体实现步骤,讨论了新算法机构中语音听觉外围处理部分和分割神经网络处理部分,通过上述两个部分的处理可以将输入混合语音信号在时频域上分割为若干有听觉感知意义的语音听觉感知成分分段Segments,以便于新算法后续处理分部中语音Segments的聚为和分离重构输出处理,最终完成语音分离任务。     

基于听觉模型的子波变换语音增强

基于听觉模型的子波变换语音增强林宝成，富煜清黄志同（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）（南京理工大学自控系，南京２１００１４）在许多实际的语音信号处理中，都迫切需要进行语音增强，例如，噪声环境中的语音识别［２］、语音编码、语音合成等。尽管有各种...     

一种基于计算听觉场景分析的语音增强算法

选取ETSI语音增强系统作为研究对象.该系统使用传统维纳滤波方法,在信噪比较高时降噪性能优秀,但在信噪比较低的情况下,降噪能力弱,对于脉冲噪声无较好抑制.而模拟人耳听觉特性的计算听觉场景分析技术能够比较好地弥补这一缺陷.故在ETSI算法的基础上,结合计算听觉场景分析技术,提出一种新的算法,将维纳滤波器参数估计由原本的Mel域变换到Gammatone域,并进一步利用理想率掩蔽估计对带噪信号进行信噪分离,抑制脉冲噪声.该算法在TIMIT语音库上进行了实验,结果证明,与原算法相比,提出的新算法使听觉质量在低信噪比下提升较大,脉冲噪声抑制亦明显.在低信噪比的情况下,后端语音识别系统的识别率得到提升.     

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.     

采用聚类神经网络与分离输出语音重构的语音分离算法

基于听觉现象分析计算模型 ( CASA)的基本原理 ,对仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA计算模型语音分离算法结构 .利用实例说明了算法的具体实现步骤和参数设置 .讨论了该算法结构中各语音听觉感知成分 Segments的聚类过程和对分离输出语音的重构处理部分 ,以及如何采用合适的听觉感知成分聚类规则设计相应的聚类神经网络 ,以完成对应不同输入独立语音源信号的各 Segments的聚类 ,从而实现语音分离任务     

改进最大信噪比的独立成分分析单通道语音增强算法

针对现有基于独立成分分析(ICA)的盲源分离算法在单通道语音增强中的不稳定性和信噪比低的问题,提出了新的基于最大信噪比的ICA语音增强算法.该算法首先用带噪语音直接乘以二维向量,并经过列满秩的转换,得到既具有源信号特性、又不会引入新噪声的二路观测信号,保证了系统的稳定性;再结合用小波系数改进的最大信噪比的ICA算法来实现,为增强的效果和提高信噪比提供了依据.实验结果分析表明,该算法是稳定的,且能有效地提高信噪比的值.