基于噪聲譜估計和信噪比約束的語音增強(qiáng)研究.pdf

1、語音信號一直是人類進(jìn)行信息交流的最普通的方式。然而，語音信號會不可避免地受到來自周圍環(huán)境的干擾。因此，需要對混入干擾信號的語音信號做增強(qiáng)處理。尋求一種有效的算法以達(dá)到較高去噪效果的研究意義很大。在單通道語音增強(qiáng)算法中，去噪過程分為估計噪聲譜和根據(jù)估計的噪聲譜去噪兩個步驟。噪聲譜估計的準(zhǔn)確性會影響去噪效果，而語音譜幅度增益函數(shù)也會影響增強(qiáng)后語音的質(zhì)量。本文圍繞單通道語音增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行研究，主要研究工作如下:
　　1)提出了一種改進(jìn)的I

2、MCRA(Improved Minima Controlled Recursive Averaging)噪聲譜估計方法。IMCRA算法是目前單通道語音增強(qiáng)中較流行的一種噪聲譜估計方法，然而IMCRA算法假設(shè)語音出現(xiàn)時噪聲譜與前一幀相同，不能及時跟蹤噪聲的變化來有效地估計噪聲譜。本文提出的改進(jìn)IMCRA噪聲譜估計方法中，在語音出現(xiàn)時利用前一幀相鄰頻點處的噪聲譜來估計當(dāng)前頻點的噪聲譜。實驗結(jié)果表明，采用本文提出的算法處理后的語音質(zhì)量要高于I

3、MCRA噪聲譜估計方法。
　　2)提出了一種基于信噪比約束的統(tǒng)計語音增強(qiáng)方法
　　基于統(tǒng)計模型的單通道語音增強(qiáng)算法通過語音估計譜與真實語音譜之間最小均方誤差(Minimum Mean-Square Error,MMSE)導(dǎo)出語音譜增益函數(shù)，將其跟含噪語音幅度譜值相乘，就能獲得增強(qiáng)后的語音信號，而基于最小均方誤差的短時譜幅度估計法(MMSE-STSA)沒有區(qū)分干凈語音幅度譜和估計的語音幅度譜的差值正負(fù)，使得增強(qiáng)后的語音信號中殘