幾種語音增強(qiáng)和再消噪算法的研究與改進(jìn).pdf

1、語音增強(qiáng)是解決噪聲污染的有效方法，它的首要目標(biāo)就是在接收端盡可能地從帶噪語音信號中提取純凈的語音信號，改善其質(zhì)量。實際語音增強(qiáng)的目標(biāo)主要是提高語音質(zhì)量和可懂度這兩個指標(biāo)。本文對加性噪聲下的語音增強(qiáng)技術(shù)做了較為仔細(xì)的討論，首先給出語音信號處理的基本理論，它是語音增強(qiáng)算法研究和實現(xiàn)的基礎(chǔ)，其后對傳統(tǒng)的語音增強(qiáng)算法--譜相減法、小波變換法、最小均方誤差等方法作了簡要的介紹，比較了它們的優(yōu)缺點，并針對除噪效果和主觀試聽效果不佳情況，進(jìn)行了深入研

2、究。 本論文主要針對以下幾個方面做了研究：針對傳統(tǒng)譜減法進(jìn)行語音增強(qiáng)具有明顯“音樂噪聲”的缺陷，提出一種譜減改進(jìn)的方法，使在消除噪聲的同時保留信號中的弱特征成分，通過理論與實驗分析發(fā)現(xiàn)，采用該方法進(jìn)行語音增強(qiáng)時“音樂噪聲”明顯減弱，提高了語音的可懂度；針對互除去噪法在保留信號的同時模糊了細(xì)節(jié)的缺點，采用將能量分布統(tǒng)計特性和互除法相結(jié)合的去噪算法，更有效地限制噪聲，且使得信號的細(xì)節(jié)部分更清晰，對提高重構(gòu)信號的信噪比更有效；針對自適

3、應(yīng)盲分離計算量大的缺點，利用代價函數(shù)的極值點特性分別獲得混合和白化信號的特征向量矩陣實現(xiàn)自適應(yīng)盲分離，有效地減少了計算量；針對小波閾值函數(shù)導(dǎo)數(shù)不連續(xù)的缺點，提出了改進(jìn)的閾值函數(shù)，仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法性能明顯優(yōu)于改進(jìn)前的算法；針對伯恩斯坦預(yù)測算子特定的數(shù)據(jù)序列自適應(yīng)匹配問題，將自適應(yīng)離散小波變換應(yīng)用于信號去噪方法中，去噪后信號的信噪比要比采用普通小波變換法的更高；針對MMSE算法失真較大的缺陷，采用基于聽覺掩蔽效應(yīng)的MMSE語音增強(qiáng)