基于形态学的数字助听器单频段压缩放大算法

为改善数字化助听器产品的语言识别,提出了一种单频段压缩放大方法。该方法利用数学形态学方法定位共振峰和频谱包络特征,通过对特征点处增益值进行插值的方法得到放大后的频谱,再利用Fourier变换实现单频段压缩放大。该算法中谱特征定位只需逻辑判断和加法即可实现,其计算量低于同类线性预测编码(LPC)算法。仿真结果表明,该算法对声谱特征点定位完整、准确,放大后谱特征保存完好。言语测试结果表明,该方法相对于传统的多频段压缩放大方法,可提高中重度聋患者的辅音识别效果和噪声背景下的言语识别率,且减小计算量,有实用价值。     

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.     

一种基于幅度谱偏度的语音激活检测算法

根据语音信号偏离高斯分布程度大而背景噪声信号偏离高斯分布程度小这一特征,提出一种改进的以语音短时幅度谱偏度为特征参数区分语音段和噪声段的语音激活检测算法,并应用到2.4 kbit/s混合激励线性预测(mixed excitation linear prediction,MELP)声码器中.通过与自适应多速率(adaptive multi-rate,AMR)语音编码标准中的语音激活检测算法相比较,该算法复杂度较小,且对背景噪声服从高斯分布的语音信号具有更好的端点检测性能.实现了可变速率MELP声码器的平均输出码率下降为1.9 kbit/s,通过非连续传输后合成的语音具有良好的舒适性和连续性.     

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.     

一种改进的适用于数字助听器的基于非线性频率压缩的多通道响度补偿方法

为了改进数字助听器中的响度补偿, 并提高高频部分的语音可懂度, 提出一种基于非线性频率压缩的多通道响度补偿的综合方法。首先, 为了避免语音的频率畸变, 基于语音可懂度进行频谱的多通道划分。然后, 采用一种非线性的频率压缩方法, 将高频部分的声音压缩至患者能听到的低频部分。所提出的非线性频率压缩方法是基于不同频段对语音理解度的贡献占比来改变频率压缩比。最后, 为了实现自适应的响度补偿同时防止传统宽动态范围压缩的固定压缩比降低语音质量, 采用一种随时间可变压缩比的自适应宽动态范围压缩方法。实验结果表明, 相对于传统的宽动态范围压缩和频率压缩方法, 该方法可以改善20%的语音鉴别准确率。     

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     

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.     

采用DTW算法和语音增强的嵌入式声纹识别系统

动态时间规整(dynamic time warping,DTW)是一种相对简单成熟的算法,广泛用于语音识别系统中.针对环境噪声对声纹识别系统性能的影响,用信噪比关联谱减及自适应门限端点检测进行抗噪声处理,在此基础上采用DTW算法设计了基于嵌入式ARM9平台的声纹识别实现方案,并给出了带噪环境下的声纹识别实验结果.     

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.     

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。     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

G.729.1 算法的改进与 DSP 全汇编优化设计

在G．729．1宽带语音编码算法中,时域混叠编码器的谱包络编码根据帧内子带的相关性,采用差分霍夫曼编码来减少编码的比特分配。针对相邻帧对应子带的谱包络存在相关性,给出了在原有谱包络编码模式的基础上,增加一种帧间对应子带差分霍夫曼编码的模式来进一步减少谱包络的编码比特数,从而提高合成语音的质量。由于G．729．1可以根据信道的特征随时调整编码速率以取得更好的宽带语音质量,这使得该编码算法具有很高的复杂度。为了能在数字信号处理器（digital signal processor,DSP）上实时实现G．729．1,结合TMS320VC5505数字信号处理器对G．729．1算法采用全汇编实现,并对汇编后的G．729．1代码做了进一步的汇编优化,优化后的G．729．1算法在保证了高质量语音输出的同时,提高了编码效率,实现了对语音信号的实时处理。     

一种新的鉴别汉语语音信号起止点的有效算法

提出短时能频值（ＥＦＶ）的新概念，设计了用短时能频值的参量来估计语音起止点的新的有效算法，提高了语音信号与背景噪声的分辨力。运用基于短时能频值ＥＦＶ估计语音起止点的算法，研究汉语普通话音素的区别特征，上机计算分析证明了ＥＦＶ门限能够很好地从噪声中分辨出语音信号，有着较好的稳定性和较高的语音－噪声分辨力。     

Robust Speech Recognition Using a Harmonic Model

Automatic speech recognition under conditions of a noisy environment remains a challenging problem. Traditionally, methods focused on noise structure, such as spectral subtraction, have been employed to address this problem, and thus the performance of such methods depends on the accuracy in noise estimation. In this paper, an alternative method, using a harmonic-based spectral reconstruction algorithm, is proposed for the enhancement of robust automatic speech recognition. Neither noise estimation nor noise-model training are required in the proposed approach. A spectral subtraction integrated autocorrelation function is proposed to determine the pitch for the harmonic model. Recognition results show that the harmonic-based spectral reconstruction approach outperforms spectral subtraction in the middle- and lowsignal noise ratio (SNR) ranges. The advantage of the proposed method is more manifest for non-stationary noise, as the algorithm does not require an assumption of stationary noise.     

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。     

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。     

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。     

实时低速率语音压缩编码的算法研究

针对数字化通信网及多媒体应用中低速率数字语音编码问题，以多带激励（ＭＢＥ）声码器为模型，采用了一些新算法去降低编码速率和改善音质。利用动态规划算法对基音周期进行平滑，去除了声码器中常有的音调噪声。利用ＬＰＣ全极点模型谱逼近ＭＢＥ谱包络，并采用共振峰增强技术来补偿模型误差，有效地降低了编码速率。为了能够实时实现这个编码系统，采用了分裂矢量量化，多级矢量量化和前向多层人工神经网络等技术进行优化和改善，使之在２．４ｋｂｉｔ／ｓ，１．２ｋｂｉｔ／ｓ及８００ｂｉｔ／ｓ等速率上实时实现了较高质量的语音压缩编码。     

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。