基于短時譜估計的語音增強方法研究.pdf

1、通常情況下，在移動環(huán)境中使用的設備例如移動電話、車載電話等都采用的是線性預測編碼方式(LPC)對語音信號進行編碼的，但是LPC方法對噪聲很敏感，因此，在噪聲環(huán)境中，特別是在強噪聲干擾下采用LPC方法編碼傳輸的語音信號常常是不能接受的。語音增強從帶噪語音中提取出純凈語音，而且處理方法對噪聲也不敏感。因此，語音增強算法的研究對移動通信系統(tǒng)具有重要的意義。 語音增強算法的前期需要對噪聲進行估計，然后將其應用到合適的去噪算法中，去噪算法

2、是整個算法的核心部分。 一般的噪聲估計通常假設噪聲的均值是零，需要估計的參數就是噪聲的方差，所估計的方差的準確性將對后續(xù)的去噪算法有重大的影響。本文首先對經典的噪聲估計算法-最小值跟蹤法進行了研究，通過MATLAB仿真軟件進行仿真，結果發(fā)現這種噪聲估計算法對平穩(wěn)噪聲的估計是比較準確的，但是對于非平穩(wěn)噪聲估計效果就不好了。針對非平穩(wěn)噪聲，本文研究了一種估計算法-基于統(tǒng)計信息的非平穩(wěn)噪聲自適應算法，利用幀間相關性估計純凈語音存在概率

3、，基于語音存在概率來計算時頻平滑參數，從而更新噪聲參數。通過實驗仿真表明這種算法對非平穩(wěn)噪聲的估計比較準確，及時跟蹤上了噪聲的突變。 在去噪算法上本文重點研究了譜減法及其改進形式、STSA-MMSE去噪算法，用MATLAB工具仿真了這些算法。在此基礎上本文對STSA-MMSE經典算法進行了改進，將基于統(tǒng)計信息的非平穩(wěn)噪聲自適應算法應用到STSA-MMSE去噪算法中，有效地抑制了背景噪聲和原算法中殘留的“音樂噪聲”;將人耳的掩蔽效

4、應引入增強算法中，從而提高語音的清晰度和舒適度。綜合比較了各自的增強信噪比、坂倉距離、PESQ值和主觀感受，改進的STSA-MMSE無論從客觀評價標準還是從主觀感受上都比原來的算法有了明顯的提高。 本文最終設計了一個真實的語音通信系統(tǒng)，包括聲學回聲消除(AEC)、語音增強和自動增益控制(AGC)三部分。AEC消除了近端講話中遠端講話的回聲；語音增強消除了近端講話中的噪聲干擾；AGC解決了近端耳機語音的忽大忽小問題，因為在遠端講話