相干滤波与广义旁瓣相消器结合的小阵列语音增强算法

相干滤波器与广义旁瓣相消器(GSC)是常用的阵列语音增强算法,然而,应用于小阵列中却存在消噪能力不足的问题。针对上述问题,本文提出一种相干滤波与广义旁瓣相消器结合的小阵列语音增强算法。首先,利用广义旁瓣相消器对带噪语音进行初步增强。然后,通过改进的最小搜索算法估计出信号里残余噪声的功率谱密度,从而获得相干滤波器的传递函数。最后,利用相干滤波器对带噪语音进行再次增强。仿真实验表明:在多种不同的噪声环境下该算法具有较好的噪声抑制能力。     

结合GSC与相干滤波器的二元麦克风阵列语音增强算法

提出一种相干滤波器与广义旁瓣相消器结合(GSC)的二元麦克风阵列语音增强算法.将基于噪声谱估计的单通道相干滤波器作为广义旁瓣相消器的后置滤波器,充分利用阵元间蕴含的信号进行噪音抑制,克服经典结合算法无法使用基于噪声谱估计的相干滤波器的缺点.计算机仿真实验表明,该算法明显优于小阵列广义旁瓣相消算法和基于相位差的算法.     

基于CTF-GSC和后置滤波的麦克风阵列语音增强

由于语音环境中各种噪声的特殊性、复杂性和不确定性等因素,尤其在带有混响的复杂环境下,一般的广义旁瓣抵消器语音增强算法的性能严重下降,很难取得较为理想的抑制效果。针对这一情况,该文提出了一种基于改进型归一化最小均方的卷积传递函数广义旁瓣抵消器和改进型后置滤波语音增强算法。该算法利用卷积传递函数近似形式代替传递函数广义旁瓣抵消器中的相乘传递函数近似形式,并结合后置维纳滤波进行语音增强。实验测试结果表明,该算法可以有效抑制相干性和非相干性噪声,提高系统信噪比,减少语音失真。在含有混响的复杂环境中,与其他经典算法对比,该算法的鲁棒性更好,效果更明显。     

基于软语音存在概率的噪声互功率谱估计

针对目前已有的改进相干滤波语音增强系统中噪声互功率谱估计方法运算效率低、准确性不足的问题,提出一种基于软语音存在概率的噪声互功率谱估计方法。通过计算语音信号的固定先验软语音存在概率代替语音活动检测器,得到噪声互功率谱的无偏估计值,以改善估计的准确性,同时还可避免复杂的偏差补偿值计算,使算法计算量得以减小。仿真实验结果表明,所提出的噪声互功率谱估计方法在应用于改进相干滤波语音增强系统时有更好的感知语音质量评价得分,且运算用时更短。     

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。     

一种采用旁瓣增强的麦克风阵列抗混响算法

在音频/视频会议、人机交互、语音识别等领域,严重的混响干扰导致麦克风阵列语音处理性能急剧下降.针对现有逆滤波等抗混响方法需要获得准确的房间传输响应,而波束形成方法抗混响性能有限的问题,基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)结构提出一种采用旁瓣增强的麦克风阵列抗混响算法(Sidelobeenhanceing reverberation mitigation algorithm for microphone array,SERM).该算法首先进行波束形成,初步获得增强的直达语音信号,并对旁瓣获取的混响分量进行自适应迭代增强,再将旁瓣迭代增强的误差信号作为参考噪声进行自适应噪声抵消,最终输出抗混响语音.实验结果表明,在混响环境下该方法能有效改善麦克风阵列的语音信号质量.     

基于递归最小追踪的噪声互功率谱估计算法

针对改进最小追踪噪声互功率谱估计方法存在的噪声过估计的问题。提出一种基于递归最小追踪的噪声互功率谱估计算法。该方法中的平滑因子使用了递归平均技术,在估计噪声互功率谱时,会根据每个频点的实际信噪比作相应的调整。仿真结果表明,该噪声估计算法应用于一个语音增强系统时,取得了较小的噪声均方估计误差及较好的感知语音质量评价(PESQ)得分。     

基于相关矩阵行列式分析的GSC二元麦克风阵列语音增强算法

为了提高广义旁瓣相消器语音增强算法在二元麦克风阵列中的噪声抑制能力,提出了一种基于相关矩阵行列式分析的GSC二元麦克风阵列语音增强算法,该方法首先对二元阵列的输入进行相关矩阵行列式分析,利用基于语音活动检测和信噪比估计确定系数的维纳滤波器改进GSC结构的固定波束成形支路的输出,再利用基于相关矩阵行列式分析的语音活动检测更新自适应噪声抵消器系数,提高GSC结构中自适应支路噪声估计的准确性.实验结果表明,相较于近些年来其他二元麦克风阵列的语音增强方法,该方法在多个噪声源和复杂类型噪声条件下的语音质量更高,信号失真更小,处理后的语音更接近目标语音.     

失真控制下的短时谱估计语音增强算法

针对传统谱估计增强算法易产生语音畸变、导致语音清晰度低的问题,提出了一种失真控制下的短时谱估计语音增强的新算法.该算法首先引入语音畸变的客观度量参数,并根据这一参数得到抑制语音畸变的约束条件,然后结合人耳听觉掩蔽特性和无语音概率参数,修正最小均方误差对数谱估计函数,最后联立约束条件和估计函数,得到增强后的语音,从而实现了在噪声抑制和语音畸变之间的折中,改善了语音增强的效果.主观试听和客观测试结果均表明,与其他谱减法相比,在相同的信噪比和去噪度条件下,新算法的语音畸变度最小且几乎察觉不到音乐噪声.     

基于NPEC-OMP的语音增强算法

在基于压缩感知的语音增强技术中,由于传统OMP算法的去噪是通过经验选择阈值或者控制迭代次数实现的,去噪效果不是很稳定,提出了基于噪声功率谱估计终止准则的OMP算法(OMP algorithm based on termination criterion of noise power spectrum estimate,NPEC-OMP),该算法将改进的最小控制递归平均算法得到的噪声功率谱估计值作为OMP算法的迭代终止阈值,然后应用于不同噪声源和信噪比的语音增强处理中。通过该算法和传统的谱减法、子空间法在语音增强中应用对比,结果表明所提方法在不同噪声条件下的语音增强效果都高于其它两种,可以适应的信噪比范围大于传统去噪方法。     

基于GSC结构的多通道语音补偿算法研究

广义旁瓣抵消器自适应波束形成算法对受固定干扰源影响的目标语音有良好的消噪效果,但在自适应抵消模块不可避免地存在语音泄漏,使目标语音受到一定损失,且残留部分背景噪声.文中先对传统的GSC结构自适应波束形成算法进行研究,分析语音泄漏的原因,并提出一种多通道语音补偿方法对GSC结构消噪后的语音进行补偿.对不同频段的噪声帧和语音帧做针对性处理,同时在对语音进行分割时保护共振峰,防止其发生偏移和变形,仿真实验与测试结果表明,该方法可以有效地补偿语音泄漏,消除残留噪声,提高语音可懂度.     

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。     

基于小波阈值多窗口功率谱估计的语音增强

提出一种有效的先验信噪比平滑方法.该方法从先验信噪比的定义出发,使用小波阈值多窗口功率谱估计方法减小语音功率谱和噪声谱的方差,从而实现先验信噪比的平滑.实验证明,该先验信噪比平滑方法解决了直接判决法在语音开始端能量较大情况下的先验信噪比延时问题,并且提高了先验信噪比的准确性;同时结合该平滑方法的语音增强方法能有效抑制“音乐噪声”,尤其在低输入信噪比时效果明显.     

两种基于分数低阶统计量波束形成的推广

为抑制脉冲稳定分布噪声对波束形成的影响,通常采用分数低阶统计量进行处理,将现存的两种基于分数低阶统计量的波束形成方法分别进行推广,证明了两种推广后算法对应的协方差矩阵是互为共轭的,并且对协方差矩阵的非奇异性进行了讨论.仿真实验表明:与传统的线性约束最小功率波束形成相比,两种推广的波束形成算法,在脉冲稳定分布噪声下能够保证无畸变输出,并且具有更低的旁瓣.     

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     

用于去除心电信号工频干扰的多阶自适应滤波器阶数确定策略研究

工频干扰是微弱生物信号采集过程的常见噪音源之一,特别会造成像心电之类信号的信噪比的显著下降.自适应滤波技术对于去除心电信号工频干扰噪音有着显著的效果,但自适应滤波技术中的自适应滤波器阶数确定是关键问题.本文提出了多阶自适应滤波器中适于去除心电信号的阶数选择策略.在以单路正弦波为模拟工频干扰信号源进行实验中,根据提出的阶数选择策略,确定5阶自适应滤波器对心电信号的工频干扰有着明显的抑制效果.同时,实验还证明,与自适应滤波器中的对消器相比,策略所确定的5阶自适应滤波器具有更快的收敛速度,并且还能在工频波动处取得更好的处理增益.