基于粒子濾波器的語音增強(qiáng).pdf

1、在我們生活的環(huán)境中，到處可以發(fā)現(xiàn)噪聲，這些噪聲或強(qiáng)或弱，時時刻刻影響我們的生活。其中就語音通信來講，語音增強(qiáng)技術(shù)是近年來研究的熱點(diǎn)之一。被噪聲污染的語音信號改變了最初的特征，在嚴(yán)重情況下將導(dǎo)致語音處理系統(tǒng)不能正常工作。為了提高語音通信質(zhì)量，學(xué)者對語音增強(qiáng)技術(shù)的研究遍布與很多領(lǐng)域中:比如:語音合成、識別系統(tǒng)等。在語音增強(qiáng)算法中，一般用到隱馬爾科夫原理、卡爾曼濾波、維納濾波等等。其中粒子濾波是語音增強(qiáng)算法中重要的算法之一。在語音信號處理方法

2、中通過抑制背景噪聲，實(shí)現(xiàn)語音去噪。對處理過的含噪語音來說，清晰度明顯提高，通話質(zhì)量明顯改善。
　　本論文研究的是基于粒子濾波器的語音增強(qiáng)算法，通過算法對含噪語音實(shí)現(xiàn)去噪，并顯示良好效果。其中，重點(diǎn)討論的算法是基本粒子濾波器，無跡粒子濾波器，并分別對兩種算法實(shí)現(xiàn)語音的去噪。主要內(nèi)容如下:
　　(1)簡單的研究了各種語音增強(qiáng)方法，主要分為兩種，一種是基于語音生成模型參數(shù)的增強(qiáng)算法（如自適應(yīng)語音增強(qiáng)算法、短時譜估計(jì)增強(qiáng)算法等）;另

3、一種是非基于語音生成模型參數(shù)的增強(qiáng)算法。并詳盡探討了貝葉斯濾波和卡爾曼濾波的原理。
　　(2)通過討論模型和粒子濾波器濾波原理的基礎(chǔ)上，探討了粒子濾波器對TVAR模型參數(shù)的實(shí)時追蹤，以保證跟蹤模型的穩(wěn)定性。對于基于粒子濾波的語音增強(qiáng)算法中，通過對語音信號進(jìn)行處理，信噪比明顯提高，聽覺效果得到很大的改善。
　　(3)在上述工作的基礎(chǔ)上，引入無跡卡爾曼濾波算法，進(jìn)而通過無跡粒子濾波算法，實(shí)現(xiàn)語音更好的去噪效果。并且通過仿真可以明