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.     

一种基于功率因数补偿的谱相减算法改进

对带噪语音进行传统谱减增强后,会引入"音乐噪声",并造成语售可懂度急剧下降.针对这一缺点,本文提出了一种采用功率因数补偿的过减形式的谱相减算法,以提高语音可懂度.采用MATLAB对算法进行了仿真,仿真结果表明:该算法有效的抑制了背景噪声、减少了"音乐噪声",比传统谱相减算法有较大优越性.     

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。     

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。     

基于参数自适应的改进谱减法

针对基本谱减法的噪声残留以及损伤语音的可懂度和自然度等问题,在基本谱减法原理基础上,提出了基于参数自适应的改进谱减法。引进谱减功率系数和谱减噪声系数,以增强后语音信号的信噪比为输出,以变化的谱减功率系数和谱减噪声系数为输入,自动控制选择最优参数,并且将其与带噪语音输入信噪比相匹配。对信号进行语音增强时,通过计算其输入信噪比,利用最优参数曲线得到最优参数值,然后结合平滑处理的过程实现语音增强最大化。实验表明,本文算法有效提高了基本谱减法的语音增强性能。     

基于谱减平滑算法的语音窄带干扰抑制技术

针对传统谱相减法所带来的噪声谱估计不能及时更新和＂音乐噪声＂比较明显等问题,引入了话音激活检测,设计了新的检测方法.在传统的谱减运算基础上增加了平滑运算,提出了一种新的基于改进的谱相减法--谱减平滑算法的语音窄带干扰抑制技术,并对传统算法和新算法进行仿真比较.结果表明,新算法较好地解决了传统算法存在的问题,比传统算法有更优的频谱特性、更高的输出信噪比和更好的听觉性能.     

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。     

一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳滤波语音增强算法

传统的倒谱平滑维纳滤波算法在求取选择性平滑范围时,噪声会对维纳增益函数的倒谱产生影响,使估计出的选择性平滑范围不正确,进而导致此传统算法在平滑掉音乐噪声的同时也影响了噪声抑制效果。为此提出了一种基于修正倒谱平滑技术改进的维纳语音增强算法,该算法先用最大似然准则估计出纯净语音的倒谱,然后在纯净语音倒谱中求取基频和共振峰的位置,进而得到选择性平滑的范围。该方法提高了选择性倒谱平滑的准确性,进而改善了传统倒谱平滑维纳滤波语音增强算法的噪声抑制效果。最后在不同的噪声场景中对传统算法和改进算法进行了仿真对比,表明该算法能够在去除噪声的同时更好地保留语音的特征结构,较好地提高了带噪语音的质量。     

用于语音识别的减谱结合RASTA的抗噪声方法

主要论述加性和卷积性噪声条件下语音识别的抗噪方法．在特征提取阶段，用功率谱短时均值相减的谱减方法补偿加性噪声的影响，用在Mel频标倒谱域RASTA(relative specllral)滤波补偿卷积性噪声对语音识别系统的影响．在汉语非特定人孤立数字识别实验中，使用该方法的误识率比未使用该方法要低，并且需要很小的噪声先验知识和假设，运算简单．实验证明，提出的减谱结合RASTA的方法是一种比较有效地削减噪声的方法。     

基于倒谱处理的先验信噪比估计算法

单通道语音增强中,已有的先验信噪比算法能有效地去除噪声,提升语音增强算法性能;但是由于在噪声功率谱估计不准确,造成噪声功率出现过估和低估的情况,造成了语音失真和保留较多残留噪声。通过倒谱处理能在含噪语音段中抑制语音中的谐频成分和在纯噪声段中避免部分较强的噪声成分误判为语音信号,准确地估计出噪声功率谱,同时语音失真不大。在多种噪声背景下的客观评价指标分析表明,经过倒谱处理后的先验信噪比估计算法能提高先验信噪比算法的估计性能。     

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。     

基于“音乐噪声”的修正谱减法算法分析

在传统谱减法语音增强的基础上,针对不同性别带噪语音信号采用传统的谱减法后残余音乐噪声过强的问题,提出采用被减项加权处理和功率谱修正处理相结合的改进方法,采取Matlab实验仿真分析,实验结果表明,该方法降低了音乐噪声,改善了语音信号的输出信噪比,达到了抑制纯音噪声的目的。     

一种改进的基于子带谱熵的语音激活检测方法

语音信号的激活检测(voice activity detection,VAD)是变速率语音编码的关键技术,用来检测通信时是否有语音片存在。在有噪环境下对语音信号的激活检测是非常重要而困难的。对传统子带谱熵算法进行了改进,提出了一种能够用于语音激活检测的新算法。该算法利用语音谱熵和噪声谱熵分布的不同,将信号的数字特征(方差、均值等)与传统子带谱熵相结合,用于区分语音段和非语音段。计算机仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,改进后的子带谱熵算法能很好地区分说话人的语音段和非语音段,在某种程度上解决了传统语音激活检测算法结构复杂、参数难调、易受噪声影响等问题。     

基于矢量泰勒级数的鲁棒语音识别

矢量泰勒级数是一种有效的抗噪声鲁棒语音识别算法.然而在对数谱域,美尔滤波器组的不同通道之间有较强的相关性,因而难以从含噪语音中准确估计噪声的方差.提出了一种基于矢量泰勒级数的倒谱域特征补偿算法.该算法在倒谱域,用一个高斯混合模型描述语音倒谱特征的分布,通过矢量泰勒级数从含噪语音中估计噪声的均值和方差.实验结果表明,此算法能明显提高语音识别系统的性能,优于基于矢量泰勒级数的对数谱域特征补偿算法.     

一种改进的基于子带谱熵的语音激活检测方法

语音信号的激活检测(voice activity detection,VAD)是变速率语音编码的关键技术,用来检测通信时是否有语音片存在.在有噪环境下对语音信号的激活检测是非常重要而困难的.对传统子带谱熵算法进行了改进,提出了一种能够用于语音激活检测的新算法.该算法利用语音谱熵和噪声谱熵分布的不同,将信号的数字特征(方差、均值等)与传统子带谱熵相结合,用于区分语音段和非语音段.计算机仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,改进后的子带谱熵算法能很好地区分说话人的语音段和非语音段,在某种程度上解决了传统语音激活检测算法结构复杂、参数难调、易受噪声影响等问题.     

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。     

基于谱增益迭代的先验信噪比估计语音增强算法

结合经典的谱增益算法和迭代算法,提出了一种基于谱增益迭代的先验信噪比估计语音增强算法.也就是通过谱增益的循环迭代,实现纯净语音信号估计逐步逼近真正的纯净语音,然后根据先验信噪比定义更新先验信噪比的估计值,反过来,又更新了谱增益值,从而实现噪声消除.同时这种方法解决了基于直接判据算法,先验信噪比估计值比后验信噪比估计值延迟一帧的问题,从而有效地消除"音乐噪声".试验表明,这种算法能够有效地消除噪声.     

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。