一種聽覺(jué)掩蔽效應(yīng)和維納濾波的語(yǔ)音增強(qiáng)算法

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1、Compu~rEngineeringandApplications計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用一種聽覺(jué)掩蔽效應(yīng)和維納濾波的語(yǔ)音增強(qiáng)算法李寧，蔣建中，郭軍利LINing，JIANGJianzhong，GUOJunli解放軍信息工程大學(xué)，鄭州450002PLAInformationEngineeringUniversity，Zhengzhou450002，ChinaLINing．JIANGJianzhong．GUOJunli．SpeechenhancementalgorithmbasedonauditorymaskingeffectandWi

2、ener腳一ter．ComputerEngineeringandApplications．2011，47(29)：161—163．Abstract：Thenon—stationarynoiseestimationalgorithmandthenoisemaskingprobabilitywhichisbasedonauditorymask—ingareusedintheWienerfilterspeechenhancementalgorithm．Thispaperproposesamethodbasedonauditoryma

3、skingef-fectandtheWienerfilterspeechenhancementalgorithm．ObjectivemeasuredemonstratesthattheproposedmethodnotonlyenhancestheSNRbutalsoreducesthevoicedistortionsignificantly．Keywords：speechenhancement；non—stationarynoiseestimation；auditorymaskingeffect；maskingprobabi

4、lity；Wienerfilter摘要：將非平穩(wěn)噪聲估計(jì)算法以及基于聽覺(jué)掩蔽效應(yīng)得到的噪聲被掩蔽概率應(yīng)用于維納濾波語(yǔ)音增強(qiáng)中，提出了一種聽覺(jué)掩蔽效應(yīng)和維納濾波的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。幾種噪聲背景下對(duì)語(yǔ)音增強(qiáng)的客觀測(cè)試表明，提出的算法相比較于傳統(tǒng)的維納濾波語(yǔ)音增強(qiáng)算法而言不但可以提高語(yǔ)音信噪比，而且可以明顯減少語(yǔ)音失真。關(guān)鍵詞：語(yǔ)音增強(qiáng)；非平穩(wěn)噪聲估計(jì)；聽覺(jué)掩蔽效應(yīng)；被掩蔽概率；維納濾波DOI：10．3778／j．issn．1002—8331．2011．29．046文章編號(hào)：1002—8331(2011)29—0161—03文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：

5、A中網(wǎng)分類號(hào)：TP3l1l引言2維納濾波語(yǔ)音增強(qiáng)算法語(yǔ)音增強(qiáng)就是運(yùn)用某種算法來(lái)降低受到噪聲干擾而失真由于語(yǔ)音信號(hào)是長(zhǎng)時(shí)非平穩(wěn)、短時(shí)平穩(wěn)的典型信號(hào)，因此處的語(yǔ)音信號(hào)，提高其信號(hào)質(zhì)量。對(duì)于長(zhǎng)期受到噪聲困擾的人理時(shí)一般選擇加窗短時(shí)傅里葉變換，文中選取的窗為漢明窗，窗們來(lái)說(shuō)，例如長(zhǎng)期在噪聲工廠上班的工人、在坦克、潛艇等工長(zhǎng)為20ms，各相鄰幀之間有半數(shù)樣點(diǎn)重疊。加窗分幀后的語(yǔ)作人員等，好的語(yǔ)音增強(qiáng)算法可以明顯地降低他們的疲勞度，音信號(hào)可以認(rèn)為是平穩(wěn)的，從而可以對(duì)每一幀進(jìn)行維納濾波。提高他們的工作效率。語(yǔ)音增強(qiáng)算法可以明顯地去除噪聲，設(shè)

6、()為帶噪語(yǔ)音，(n)為噪聲，()為純凈語(yǔ)音，r(co)、因此也可以稱作語(yǔ)音去噪。一般來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音和噪聲在單通道D(CO)、(∞)分別是y(n)、d(n)和(n)的傅里葉變換。則維納的情況最為普遍，也最難解決。因?yàn)楹芏嗾Z(yǔ)音增強(qiáng)系統(tǒng)需要濾波器的傳遞函數(shù)為)l~xx1．Ogk)，其中實(shí)時(shí)性處理，因此算法的復(fù)雜度和實(shí)時(shí)性是需要考慮的重點(diǎn)。P(co)、Pt)分別為純凈語(yǔ)音和噪聲的功率譜，P(co)不維納濾波語(yǔ)音增強(qiáng)算法一直是語(yǔ)音增強(qiáng)的主要算法之能直接得到，只能通過(guò)粗估計(jì)得到，P(co)也是通過(guò)噪聲估一，相比較譜減法而言，它增強(qiáng)后的語(yǔ)音信

7、號(hào)是通過(guò)最小均方計(jì)算法得到，該方法得到的增強(qiáng)語(yǔ)音殘留的“音樂(lè)噪聲”現(xiàn)象誤差優(yōu)化而來(lái)的，并且算法的復(fù)雜度比較低，適合于實(shí)時(shí)的語(yǔ)嚴(yán)重。Tsoukalas將聽覺(jué)掩蔽門限和維納型函數(shù)引入語(yǔ)音增強(qiáng)音增強(qiáng)系統(tǒng)中。長(zhǎng)期以來(lái)一直受到人們的重視。但是傳統(tǒng)的中來(lái)抑制“音樂(lè)噪聲”，它的算法主要步驟如下：維納濾波一般會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的“音樂(lè)噪聲”，文獻(xiàn)[2．6】分別(1)對(duì)帶噪語(yǔ)音分幀加窗后進(jìn)行傅里葉變換，得到帶噪語(yǔ)用維納型濾波的不同改進(jìn)方式抑制殘留“音樂(lè)噪聲”一定程度音功率譜P，)，并且保存其相位。上都取得了一些效果，但是依然沒(méi)有在抑制背景噪聲和減小

8、(2)假設(shè)前六幀信號(hào)為噪聲信號(hào)，以此進(jìn)行平穩(wěn)噪聲估計(jì)語(yǔ)音失真之間取得很好的折中。其中Tsoukalas提出了一種基然后進(jìn)行譜減得到純凈晤音能量譜的一個(gè)粗估計(jì)戶(co)。于聽覺(jué)掩蔽效應(yīng)和維納型函數(shù)語(yǔ)音增強(qiáng)算法來(lái)抑制“音樂(lè)噪(3)利用上一步得到的戶(co)計(jì)算出初步聽覺(jué)掩蔽門限聲