資源描述：
《非平穩(wěn)環(huán)境下譜減語音增強算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要摘要語音增強作為解決噪聲污染并提高通信中語音質(zhì)量的一種有效手段，主要日的是從帶噪語音信號中提取盡可能純凈的原始語音。同時，噪聲環(huán)境的多樣性導(dǎo)致了語音增強算法各不相同。本文在譜減語音增強算法的基礎(chǔ)上，著重研究了非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的語音增強算法。為了在殘留音樂噪聲、語音畸變度以及原有噪聲殘留之間進行有效的折衷，達到最佳增強效果，本文首先從增益函數(shù)、先驗信噪比、平滑系數(shù)、語音存在概率等方面對譜減語音增強算法進行了系統(tǒng)分析，總結(jié)各部分對算法的具體影響，在此基礎(chǔ)上得出譜減語音增強系統(tǒng)去噪性能的優(yōu)劣關(guān)鍵在于先驗無語音概率和噪聲譜估計的準確性和實時性。隨后，在分析了帶噪語音統(tǒng)計模型及現(xiàn)有噪聲潛算法的
2、優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，針對非平穩(wěn)噪聲的特性，提出了一種適合非平穩(wěn)噪聲譜估計的改進算法。該算法先對語音幀進行有／無語音的劃分，再在有／無語音幀分別利用不同的方法估計噪聲譜的，從而能夠快速有效地估計非平穩(wěn)噪聲。其次，為了改善語音的可懂度，在保留較少噪聲的同時取得更清晰的目標語音信號，在語音增強算法中引入了入耳聽覺掩蔽模型。最后，針對目前硬判決估計先驗無語音概率無法準確地處理快速語音變化的問題，提出了一種能夠快速自適應(yīng)跟蹤先驗無語音概率的改進算法，并將其代入增益函數(shù)，同時利用人耳聽覺掩蔽效應(yīng)，對譜減算法中的參數(shù)進行了自適應(yīng)調(diào)整。實驗結(jié)果表明，相對于傳統(tǒng)的譜減法，在幾乎不損傷語音清晰度的前提下，該算法
3、能更好地抑制殘留噪聲和背景噪聲，特別是對低信噪比和非平穩(wěn)噪聲干擾下的語音信號，效果更加明顯。關(guān)鍵詞：語音增強，譜減法，非平穩(wěn)噪聲，人耳聽覺掩蔽特性AbsUactABSTRACTAsakindofvaliditywaytosuppressnoisepollutionandimprovethespeechqualityincommunication，speechenhancementisusedtogetpureoriginalspeechasmuchaspossiblefromthenoisyspeech．Meanwhile，thespeechenhancementalgorismsare
4、differentfromeachotherbecauseofthevarietyofnoises．Thispaperaimsatthespeechenhancementalgorismsonthebaseofspectralsubtractionundernon·stationarynoiseenvironment．Inordertogetthebestenhancementresult,thecompromisemethodamongresidualmusicnoise，speechdistortionandoriginalresidualnoiseisconsidered．Firs
5、t．gainfunction，apriorSNR,thesmoothingparameterandspeechabsenceprobabilityareanalyzedseparatelytogettheireffectsonthealgorithm．Conclusionscomeoutthatthequalityofthespectralsubtractionenhancementdependsontheveracityandrealityofpriorspeechabsenceprobabilityandthenoisespectrumestimate．Then，thestatist
6、icaImodelofnoisyspeechandtheexistednoisespectrumestimatemethodsarediscussed．Afterthat．a(chǎn)nimprovednoiseestimatemethodsuitforthenon．stationarynoiseenvironmentiSproposed,whichfirstdividesthespeechflameintovoicedandunvoiced，thenappliesdifferentestimatorstodifferentconditionstoestimatenon。stationarynoi
7、seinalleffectiveway．Thirdly,auditorymaskingpropertymodelisintroducedtothespeechenhancementalgorithms，whichcouldbringoncleanerspeechandlessnoise．Finally,comparedwithpriorspeechabsenceprobabilityestimationusedhard-decisi
