基于雙態(tài)維納濾波的語音增強算法研究.pdf

1、現(xiàn)實生活和工作中，人們的學習、工作及娛樂活動多以語音的傳輸為橋梁，但語音在傳輸過程中不可避免地會受到外界噪聲的干擾，從而導致最終接收到的語音信號質量與可懂度下降，嚴重影響人們的工作和生活品質。而要使接收到的語音信號質量和可懂度得到提高、更符合人耳的主觀感受，就必須對被污染的語音進行去噪處理。語音增強即是對帶噪語音信號進行處理，以盡可能地消除背景噪聲、恢復出原始語音信號的過程。目前，按照語音信號處理方式的不同可以將語音增強算法分為兩大類，

2、即時域語音增強算法和變換域語音增強算法。由于變換域中語音和噪聲能量更集中、兩者之間的特征信息相對時域更便于處理，故在變換域中實現(xiàn)語音增強的算法已成為目前國內外學者研究的重點。
　　本文研究工作主要在離散余弦變換(DCT, Discrete Cosine Transform)域內圍繞基于維納濾波的語音增強技術展開，通過分析和研究現(xiàn)有語音增強算法中增益因子的不足和缺陷，基于語音信號的統(tǒng)計模型，采用雙態(tài)維納濾波技術對其進行改進，提出了新

3、型的語音增強算法，并從理論和實驗仿真兩個方面驗證了提出算法的性能。本文的主要研究和創(chuàng)新工作具體如下：首先，對現(xiàn)有變換域中語音增強算法中增益因子的取值問題進行了研究，利用實際的語音及噪聲數(shù)據(jù)重點分析了DCT域中純凈語音系數(shù)和噪聲系數(shù)之間的符號關系，發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)維納濾波語音增強技術中存在的不足；其次，基于前文的實驗分析結果，采用雙態(tài)維納濾波對原有算法進行了有效改進，同時結合DCT域中常用的高斯及拉普拉斯模型分別對語音和噪聲信號進行建模，設計出