基于多窗譜的單通道耳語(yǔ)音增強(qiáng)的研究.pdf

1、耳語(yǔ)音是人們?cè)诠矆?chǎng)合常使用的一種交流方式。由于發(fā)耳語(yǔ)音時(shí)的呼吸噪聲、背景噪聲以及環(huán)境噪聲,進(jìn)行耳語(yǔ)音處理時(shí)對(duì)含噪耳語(yǔ)音的去噪及增強(qiáng)就顯得極為重要。
　　 目前,耳語(yǔ)音方面的研究很少,很多都是對(duì)耳語(yǔ)音的基本特性的分析,在耳語(yǔ)音增強(qiáng)方面就更少,大多都采用基于短時(shí)幅度譜估計(jì)的算法進(jìn)行耳語(yǔ)音增強(qiáng),其殘留的背景噪聲和音樂(lè)噪聲較大,會(huì)給聽(tīng)覺(jué)質(zhì)量帶來(lái)影響。因此本文從噪聲和先驗(yàn)信噪比估計(jì),增益(加權(quán)規(guī)則)和耳語(yǔ)音的感知特性等方面對(duì)耳語(yǔ)音增強(qiáng)進(jìn)

2、行了研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 針對(duì)基于Fourier變換的周期圖法的譜估計(jì)偏差和方差較大,導(dǎo)致殘留音樂(lè)噪聲的問(wèn)題,本文利用小波閾值多窗譜功率譜估計(jì)法方差小的特點(diǎn),對(duì)噪聲以及含噪耳語(yǔ)音與噪聲之比進(jìn)行估計(jì),實(shí)現(xiàn)先驗(yàn)信噪比的平滑,進(jìn)而采用端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)噪聲進(jìn)行跟蹤,使得估計(jì)的噪聲譜更接近真實(shí)譜。最后利用改進(jìn)的功率譜減法得到增強(qiáng)耳語(yǔ)音。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法使得降噪后的耳語(yǔ)音有較小的語(yǔ)音失真,且有效地抑制了音樂(lè)噪聲。
　　 基于

3、最小均方誤差準(zhǔn)則推導(dǎo)了Wiener濾波的參數(shù)形式,并結(jié)合耳語(yǔ)音聲級(jí)低,信噪比低的特性,進(jìn)一步提出了改進(jìn)的參數(shù)Wiener濾波法。
　　 基于最小量控制遞歸平均算法,從含噪語(yǔ)音的多窗譜估計(jì)噪聲和先驗(yàn)信噪比,并根據(jù)多窗譜方差小的特點(diǎn)對(duì)估計(jì)算法的參數(shù)作了調(diào)整。最終的增強(qiáng)耳語(yǔ)音通過(guò)改進(jìn)先驗(yàn)信噪比估計(jì)增強(qiáng)算法獲得。主客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)表明:高斯白噪聲下,多窗譜和改進(jìn)先驗(yàn)信噪比估計(jì)的結(jié)合能使增強(qiáng)耳語(yǔ)音的質(zhì)量得到較大的改善,幾乎不存在音樂(lè)噪聲。

4、r>　　 由于人耳對(duì)耳語(yǔ)音具有特殊的處理方式,本文采用了聽(tīng)覺(jué)掩蔽模型與符合耳語(yǔ)音感知特性的WSS(whispered sensitive scale)相結(jié)合的處理方法進(jìn)行耳語(yǔ)音增強(qiáng)。首先根據(jù)耳語(yǔ)音的WSS感知特性,對(duì)傳統(tǒng)的臨界頻帶劃分進(jìn)行修正,以適應(yīng)人耳的敏感頻段從耳語(yǔ)音的第一共振峰移到第二共振峰的特點(diǎn),然后基于修正的臨界頻帶計(jì)算聽(tīng)覺(jué)掩蔽閾值,對(duì)不同的聽(tīng)覺(jué)掩蔽閾值動(dòng)態(tài)地調(diào)節(jié)譜減系數(shù)來(lái)進(jìn)行耳語(yǔ)音增強(qiáng)。其中,用于計(jì)算掩蔽閾值的預(yù)增強(qiáng)耳語(yǔ)音