基于谱减法语音增强效果研究

文章就语音增强的发展历程以及面向藏语语音的研究现状和语音特征作了介绍和分析,并选择藏语拉萨话作为语音增强实验的语种.文章选择经典的谱减法作为语音增强方法,并介绍了谱减法原理,同时设计实验方案,实验语料使用纯净语音和噪音混合成的带噪语音,按照不同信噪比进行语音测试,得到了大量数据结果.在分析结果的基础上得出结论:使用谱减法能够明显提升语音质量,提升效果随着噪音语音相关度的多少而变化.     

一种改进的基于谱熵实时噪声估计的谱减法

语音增强的目标是从含有噪声的语音信号中提取尽可能纯净的原始语音.在实际应用中,需要对背景噪声进行预估计,以达到改善语音质量.目前常用的语音增强方式是谱减法,但由于该算法在低信噪比环境下的效果较差,所以限制了其应用范围.该文将实时噪声估计同谱减法相结合,针对谱减法在低信噪比下效果不明显的缺点,给出一种新的语音增强方案.该方案的目的是优化传统谱减法的性能,对噪声进行更为准确的实时估计;该方案的特点就是利用谱熵对噪声进行估计,通过谱熵估计每一帧语音的噪声,再利用谱减法达到降噪的目的.实验结果表明,该方法与传统的谱减法相比,在低信噪比环境下均能得到较好的去噪效果.     

基于帧间重叠谱减法的语音增强算法及实现

采用短时谱分析，合成技术，对含噪语音进行帧间重叠谱减法消除噪音，这种算法符合语音特性连续变化的特点。实验证明，该方法有效去除了噪声干扰，得到了增强语音，保证了话音的可懂度和自然度不受损失。     

基于压缩感知的自适应谱减法语音增强算法

针对在压缩感知框架下,噪声的影响会被扩大这个问题,提出了一种新的基于压缩感知的语音增强算法。该方案利用压缩感知下的行阶梯观测矩阵能够保留大部分语音特性的特点,对观测序列进行谱减法消噪,再对得到的观测序列进行基于输入信噪比的自适应重构,最后通过低通滤波器对重构语音进行平滑滤波,除去高频成分。实验结果表明:提出的语音增强方法具有较强的抗噪能力,重构速度快,输出的信噪比高,鲁棒性能好。     

基于正交小波变换和谱减法的语音增强研究

随着语音处理技术研究的深入和实际应用的增多,各种语音处理系统面临着进一步提高性能的问题。语音增强技术广泛地用来提高语音处理系统前端预处理的抗噪声能力和输入信号的信噪比,改善语音质量、可懂度和系统的性能,而作为预处理或前端处理模块存在于语音处理系统中。因此,对语音增强技术的研究具有十分重要的意义。本文基于正交小波变换理论和谱减法对语音增强问题进行了研究。     

基于谱减法和经验模式分解的语音增强

本文提出了一种基于谱减法和经验模式分解的语音增强算法。在低信噪比的情况下用谱减法可以去除语音信号中的大部分背景噪声,再对已处理过的信号进行经验模式分解,对前几个IMF进行阈值处理可以进一步增强语音。实验表明:本算法去噪效果优于传统方法。     

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。     

基于谱减法的语音增强算法在DSP环境下的实时实现

实际环境中,语音总会受到外界噪声不同程度的干扰和影响.文章采用TMS320VC5416 DSP和TLV320AIC23 Codec组成实时系统,实时实现了基于卡尔曼滤波的谱减法的实时语音增强系统,能够实时、有效地提高语音信噪比,增强语音可懂度,改善语音质量.     

联合波束形成与谱减法的麦克风阵列语音增强算法

考虑到封闭环境的散射噪声场中,传统波束形成方法及单通道谱减法对噪声抑制的局限性,提出一种将波束形成方法与谱减法相结合的麦克风阵列语音增强方法．该方法首先通过波束形成器的空间滤波作用,将波达方向不同的语音信号和噪声信号加以区别,再经过延时补偿单元的相应处理,从而达到衰减噪声的目的,然后采用谱减法对波束形成器输出端的残留噪声进行后置处理．仿真实验结果表明。在小房间混响情况下,与其他方法相比,该方法不仅运算量小。而且具有良好的噪声抑制性能．     

用于语音识别的基于高谱分辨率的谱减法

提出了一种新的基于高谱分辨率的谱减法,通常噪音帧和带噪语音帧具有相同的长度且都是短时帧,对短的噪音帧和带噪语音帧做傅立叶变换得到的谱分辨率低导致谱减法性能下降严重。基于平稳或接近于平稳的背景噪音下合并所有噪音帧再做傅立叶变换以提高噪音帧的谱分辨率;通过对带噪语音信号在时域进行前向和后向的延拓再做傅立叶变换以提高带噪语音信号的谱分辨率,在有效抑制噪音的同时减少了语音谱的失真并提高了系统识别率。     

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     

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。     

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。     

调制域谱减法用于鲁棒性语音识别

针对语音识别在实际环境中缺乏稳健性的问题,提出了将调制域谱减法应用于语音识别前端的方法。先将语音信号变换到调制域,在调制域用谱减法将信号增强,在减少语音畸变的基础上提高信噪比,然后再进行识别。仿真实验表明,调制域谱减法能在较大的信噪比区间内提高系统识别率,证明此方法能显著提高语音识别系统的抗噪声能力。     

基于Matlab仿真的语音信号增强算法研究

语音增强技术是语音信号处理的一个重要分支,也是语音识别系统的重要组成部分。简单介绍了现有的各种语音增强算法,并对目前应用最为普遍的谱相减法作了系统的描述。对传统型、增强型、改进型的谱相减法进行了探讨验证,提出了一种基于C语言环境的算法程序,详细地介绍了该程序并画出了它的算法流程图,而且进行了算法仿真,通过分析它在-5dB,0dB,5dB的信噪比下的输入输出波形,证明了该程序可以较好地实现语音增强。     

基于小波阈值法的语音增强算法研究

随着小波变换理论的不断发展,小波变换去噪法不断丰富,小波阈值去噪法以算法简单、计算量小,吸引了众多研究者。通过对小波阈值去噪法传统阈值函数的研究,发现软硬阈值函数都存在着缺点;改进的半软阈值法综合了两者的优点,改正了两者的缺陷,明显改善了语音增强效果。并提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法,在较低信噪比下进行仿真,很好地抑制背景噪声和音乐噪声,减少语音信号的失真。     

基于调制域谱减法的鲁棒性说话人识别

针对说话人识别性能在噪声环境下急剧下降的问题,提出了基于调制域谱减法的鲁棒性说话人识别方法。首先在说话人识别前端通过调制域谱减法对含噪语音进行增强处理,然后通过Gammatone滤波器组提取对噪声具有抑制作用的特征,最后与说话人模型进行匹配识别。仿真结果表明,运用此方法能显著抑制噪声对说话人识别系统的影响,提高系统的识别率。