基于改進(jìn)噪聲功率譜估計(jì)的單通道語(yǔ)音增強(qiáng)研究.pdf

1、現(xiàn)實(shí)生活中的語(yǔ)音不可避免的要受到周圍環(huán)境的影響，很強(qiáng)的背景噪聲例如機(jī)械噪聲、其他說話者的話音等均會(huì)嚴(yán)重地影響語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量：此外傳輸系統(tǒng)本身也會(huì)產(chǎn)生各種噪聲，因此在接收端的信號(hào)為帶噪語(yǔ)音信號(hào)。正是由于這些噪聲的存在，從而嚴(yán)重影響了語(yǔ)音處理系統(tǒng)的性能。為了提高語(yǔ)音處理系統(tǒng)的性能，從帶噪語(yǔ)音中盡可能的恢復(fù)原始純凈語(yǔ)音、去除噪聲信號(hào)就成了語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理過程中的重要環(huán)節(jié)。
　　 本文首先簡(jiǎn)單介紹了語(yǔ)音增強(qiáng)的背景意義和現(xiàn)行的研究狀況。在第

2、二章中對(duì)語(yǔ)音增強(qiáng)涉及的基本概念進(jìn)行了闡述。概述了語(yǔ)音增強(qiáng)常用的幾類算法。然后重點(diǎn)研究了噪聲功率譜估計(jì)算法。此外，本文還重點(diǎn)研究了改進(jìn)的譜估計(jì)分別和譜減法、維納濾波法相結(jié)合的算法。譜減法是一種傳統(tǒng)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法，由于其復(fù)雜度小，因此應(yīng)用廣泛。然而，傳統(tǒng)譜減法僅僅利用無(wú)聲段估計(jì)噪聲功率譜，估計(jì)值與實(shí)際值之間誤差較大，從而導(dǎo)致去除噪聲效果不佳。為了提高譜減法的性能，特別是在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的降噪性能。本文提出了一種改進(jìn)的噪聲功率譜估計(jì)算法，即

3、時(shí)間回歸的最小值跟蹤算法（TimeRecursiveMinimalTracking，TR-MT）。該算法充分考慮了頻帶之間的相關(guān)性，通過局部能量的平滑，保護(hù)強(qiáng)語(yǔ)音后面出現(xiàn)的弱語(yǔ)音，減少了過估計(jì)；同時(shí)采用非固定窗長(zhǎng)的跟蹤最小值算法，降低了跟蹤時(shí)延，引入了與語(yǔ)音存在概率相關(guān)的平滑因子，對(duì)帶噪語(yǔ)音加權(quán)后采用時(shí)域遞歸方法計(jì)算出噪聲功率譜。然而，采用譜減法增強(qiáng)后語(yǔ)音的殘留噪聲類似“音樂噪聲”，易引起入耳的聽覺疲勞。采用維納濾波的好處是增強(qiáng)后語(yǔ)音的