幾種語音增強和再消噪算法的研究與改進.pdf

1、語音增強是解決噪聲污染的有效方法，它的首要目標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。實際語音增強的目標主要是提高語音質(zhì)量和可懂度這兩個指標。本文對加性噪聲下的語音增強技術做了較為仔細的討論，首先給出語音信號處理的基本理論，它是語音增強算法研究和實現(xiàn)的基礎，其后對傳統(tǒng)的語音增強算法--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)譜減法進行語音增強具有明顯“音樂噪聲”的缺陷，提出一種譜減改進的方法，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)，采用該方法進行語音增強時“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節(jié)的缺點，采用將能量分布統(tǒng)計特性和互除法相結合的去噪算法，更有效地限制噪聲，且使得信號的細節(jié)部分更清晰，對提高重構信號的信噪比更有效；針對自適

3、應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)自適應盲分離，有效地減少了計算量；針對小波閾值函數(shù)導數(shù)不連續(xù)的缺點，提出了改進的閾值函數(shù)，仿真結果表明，改進后的算法性能明顯優(yōu)于改進前的算法；針對伯恩斯坦預測算子特定的數(shù)據(jù)序列自適應匹配問題，將自適應離散小波變換應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的MMSE語音增強