基于最小均方误差估计的改进语音增强算法

在常规谱减法的理论基础上,针对其去噪中存在的问题,提出一种改进算法,对清音和浊音分别采用高频提升和频带加宽的处理方法,使在消除信号噪声的同时尽可能地保留信号中的弱特征成分.利用LSD和PMD公式从理论和实践两方面证明该方法在有效抑制背景噪声的同时还可以降低音乐噪声,获取最大的信噪比,减少语音失真,实现比常规谱减法更好的语音增强效果.     

基于 UKF滤波算法的语音增强技术

基于卡尔曼滤波算法的语音增强方法在实际应用中得到了比较广泛的应用,但是这种方法要求模型必须是线性的,在实际环境中语音模型一般为非线性,为了解决这一问题,本文提出了基于UKF(Unscented Kalman Filter)滤波的语音增强算法,较好地解决了上述的问题.仿真实验结果表明,该方法在较好地消除背景噪声的同时,能保持较好地语音可懂度.     

采用可调波束形成器的GSC麦克风阵列语音增强方法

基于广义旁瓣抵消器(generalized sidelobe canceller,GSC)算法的麦克风阵列语音增强技术已得到广泛研究,但由于其通常需传统的声源定位方法提供声源方位,语音信号信噪比(SNR)低时声源定位精度将明显下降并影响到语音增强效果.提出了一种新的麦克风阵列语音增强方法,该方法在GSC中引入可调波束形成器估计声源方位以抑制背景噪声影响.不同类型背景噪声下的实验室语音增强结果表明了该方法的有效性.     

白噪声下基于各向异性滤波的语音增强算法研究

通过介绍各向异性滤波的模型,然后用语音信号的幅度去代替图像的梯度,进而利用各向异性滤波在图像处理领域中的滤波原理对语音信号进行处理,分析处理结果,并且将该方法的增强效果与其他三种经典的语音增强算法做了比较.仿真结果表明:在白噪声为背景噪声的情况下,各向异性滤波方法具有较好的滤波性能,并且与其他三种经典的语音增强算法相比,其算法复杂度低,计算量小,运行时间短.     

一种联合GSC麦克风阵列和MMSE-LSA的语音增强系统

单通道语音增强算法自上个世纪60年代已来有了长足的发展,但由于时频域处理的局限性,目前现有的单通道语音增强算法无法有效抑制背景噪声中的突发噪声成分。突发噪声通常表现为短时、能量强、时频域有纹理特征的噪声,在参数上无法和语音进行有效区分。但对于背景噪声中的突发噪声,其在空间上通常是具有方向性。因此,本文提出了一种联合空间和时频域的语音增强系统。即在语音采集的前端使用GSC麦克风阵列形成波束,使主瓣对准期望语音信号、旁瓣对准突发噪声从而从空间上抑制突发噪声,然后对采集到的语音信号进行时频域语音增强处理。本文选取MMSE-LSA作为时频域的处理算法,因其在保留语音的可懂度、自然度方面有突出的性能。实验表明,该系统可以有效地抑制含有突发噪声的背景噪声。     

结合ICA预处理的麦克风阵列语音增强系统

在强背景噪声和强反射环境中,麦克风阵元接收的信号质量很差,从而影响麦克风阵列语音增强系统的性能．我们利用ICA对麦克风阵元接收信号进行分析,这种ICA预处理可以有效抑制背景噪声和回声,真实环境中的实验表明,ICA预处理能够显著改善麦克风阵列语音增强系统的性能．     

融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法

为了提高基于隐含Markov模型的语音识别系统在噪声环境中的稳健性,研究了一种融合语音增强与后续补偿的抗噪声语音识别方法.在前端,语音增强有效地抑制背景噪声,从而提高了输入信号的信噪比.语音增强后的剩余噪声以及语音失真是对语音识别不利的因素,其影响将通过识别阶段的并行模型合并或特征提取阶段的倒谱均值归一化得到补偿.实验结果表明,此方法能够显著地提高语音识别系统在噪声环境中,特别是低信噪比条件下的识别精度,如对-5 dB的自噪声,该方法可将识别精度从11.7%提高至71.0%.     

基于单AVS的空间目标语音增强方法

空间目标语音增强技术在移动语音应用中具有重要价值。为有效抑制空间干扰语音和背景噪声,采用声学矢量传感器(acoustic vector sensor,AVS),利用其结构的特殊性和各输出分量间的三角函数关系,引入阻塞矩阵,推导目标语音信号的功率谱,从而实现对AVS全向分量的最佳Wiener滤波获得增强语音。仿真实验表明,该方法能够有效抑制空间语音干扰和背景噪声。该方法采用单AVS,计算复杂度低,具备移动设备上的应用优势。     

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。     

一种联合广义旁瓣抵消麦克风阵列和MMSE-LSA的语音增强系统

单通道语音增强算法自20世纪60年代以来有了长足的发展,但由于时频域处理的局限性,现有的单通道语音增强算法无法有效抑制背景噪声中的突发噪声成分。突发噪声通常表现为短时、能量强、时频域有纹理特征,在参数上无法和语音进行有效区分。但背景噪声中的突发噪声,在空间上通常具有方向性。因此,提出了一种联合空间和时频域的语音增强系统。即在语音采集的前端使用GSC麦克风阵列形成波束,使主瓣对准期望语音信号、旁瓣对准突发噪声从而从空间上抑制突发噪声,然后对采集到的语音信号进行时频域语音增强处理。选取MMSE-LSA作为时频域的处理算法,因其在保留语音的可懂度、自然度方面有突出的性能。实验表明,该系统可以有效地抑制含有突发噪声的背景噪声。     

基于WGAN的语音增强算法研究

带噪语音可看成由独立的噪声信号和语音信号经某种方式混合而成,传统语音增强方法需要对噪声信号和干净语音信号的独立性和特征分布做出假设,不合理的假设会造成噪声残留、语音失真等问题,导致语音增强效果不佳。此外,噪声本身的随机性和突变性也会影响传统语音增强方法的鲁棒性。针对这些问题,使用生成对抗网络来对语音进行增强,给出一种基于Wasserstein 距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial nets, WGAN)的语音增强方法来加快训练速度和稳定训练过程。该方法无需人工提取声学特征,且使语音增强系统的泛化能力得以提升,在匹配噪声集和不匹配噪声集中都有良好的增强效果。实验结果表明,使用训练出的端对端语音增强模型后,语音信号的客观评价标准(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)平均得到23.97%的提高。     

自适应高斯混合模型语音增强方法

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．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

动态阈值谱法语音增强

根据人耳能从噪声中提取有用信息的听觉特征，并结合语音信号的基本特征，提出并研究了一个适合于语音增强的听党内模型；实验结果表明，这个方法不仅在提高语音信噪比方面，而且在减小语音失真度方面均有较好的改善。     

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     

基于时域与小波域相结合的语音增强技术

实地采集的语音信号往往含有周期性噪声和随机的背景噪声,单一的时域增强法去噪效果不佳.对此,提出了时域和小波域相结合的联合增强方案并用MATLAB进行了计算机仿真;结果表明该技术能达到有效增强的目的.     

基于EMD的前后置滤波语音增强算法

针对低信噪比下语音增强困难的问题及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在语音增强中的有效应用,提出了一种基于EMD的前后置滤波语音增强算法.将含噪语音信号进行卡尔曼滤波后做EMD分解,采用能量阈值法判断出含有残余噪声的本征模态函数(IMF),对其小波变换后与其余IMF重构为最终的语音增强信号.实验表明,在输入信噪比为-10~5dB的不同噪声环境下,以时域分段信噪比及语音质量感知评测PESQ作为评价指标,效果均优于单独的EMD、小波软阈值法及卡尔曼滤波算法,是一种有效的语音增强算法.     

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.