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1、在不利的聲學(xué)環(huán)境下,語(yǔ)音通信系統(tǒng)的性能受到嚴(yán)重的影響。噪聲的存在會(huì)降低語(yǔ)音質(zhì)量與語(yǔ)音可懂度。這也使得語(yǔ)音通信系統(tǒng)的在現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的應(yīng)用受到了限制。因此,語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)對(duì)于提升語(yǔ)音通信系統(tǒng)的性能十分重要。
依據(jù)算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)處理方式的不同,語(yǔ)音增強(qiáng)算法可以分為兩類(lèi):時(shí)域語(yǔ)音增強(qiáng)算法和變換域語(yǔ)音增強(qiáng)算法。本文從這個(gè)角度,全面回顧了經(jīng)典的語(yǔ)音增強(qiáng)算法。時(shí)域語(yǔ)音增強(qiáng)算法多利用語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)平穩(wěn)性等特點(diǎn)來(lái)對(duì)噪聲進(jìn)行抑制。變換域的語(yǔ)音增強(qiáng)算法
2、依賴于特定的變換,例如離散傅立葉變換(Discrete Fourier Transform,DFT)、離散余弦變換(DiscreteCosine Transform,DCT)等。通過(guò)這些變換,語(yǔ)音與噪聲能夠更好地被區(qū)分。本文詳細(xì)介紹了譜減法、基于最小均方差(Minimum Mean-Square Error,MMSE)短時(shí)幅度譜估計(jì)法(Short Time Spectral Amplitude,STSA)等變換域的語(yǔ)音增強(qiáng)算法,并討論了
3、各種語(yǔ)音增強(qiáng)算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
語(yǔ)音信號(hào)可以被分解成調(diào)制信號(hào)和載波信號(hào)。研究表明,語(yǔ)音信息的主要載體是調(diào)制信號(hào)。為了對(duì)語(yǔ)音的調(diào)制信號(hào)進(jìn)行處理來(lái)提高含噪語(yǔ)音質(zhì)量,本文提出了一種基于調(diào)制濾波的語(yǔ)音質(zhì)量增強(qiáng)算法。調(diào)制濾波首先利用一個(gè)濾波器組將語(yǔ)音信號(hào)分解成各個(gè)子頻帶信號(hào);其次,利用包絡(luò)檢波技術(shù)對(duì)各個(gè)子頻帶信號(hào)的調(diào)制信號(hào)進(jìn)行估計(jì);最后對(duì)子頻帶調(diào)制信號(hào)進(jìn)行頻率分析。本文在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)使用短時(shí)傅立葉變換對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的頻帶進(jìn)行等分,采用各個(gè)子頻
4、帶信號(hào)的幅度值作為調(diào)制信號(hào);最后,利用傅立葉變換對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行頻率分析。在對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻率分析時(shí),采用譜減法作為濾波技術(shù),產(chǎn)生了調(diào)制譜減法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,調(diào)制譜減法能夠有效地減小背景噪聲,并能抑制音樂(lè)噪聲。
大部分語(yǔ)音增強(qiáng)算法能夠提高含噪語(yǔ)音的質(zhì)量,但是卻不能提高含噪語(yǔ)音的可懂度。語(yǔ)音增強(qiáng)算法對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行處理會(huì)引入語(yǔ)音畸變。當(dāng)增強(qiáng)語(yǔ)音的幅度譜大于純凈語(yǔ)音的幅度譜時(shí),增強(qiáng)語(yǔ)音具有放大畸變;當(dāng)增強(qiáng)語(yǔ)音的幅度譜小于純凈語(yǔ)音的幅度譜時(shí),增
5、強(qiáng)語(yǔ)音具有衰減畸變。經(jīng)典語(yǔ)音增強(qiáng)算法盡量減小純凈語(yǔ)音與增強(qiáng)語(yǔ)音之間的總畸變。但不同類(lèi)型的語(yǔ)音畸變對(duì)于語(yǔ)音可懂度的影響是不同的。未區(qū)分語(yǔ)音畸變的類(lèi)型是大部分語(yǔ)音增強(qiáng)算法無(wú)法提高含噪語(yǔ)音可懂度的一個(gè)重要原因。為了提高含噪語(yǔ)音的可懂度,本文提出一種基于畸變控制的語(yǔ)音可懂度增強(qiáng)算法。利用含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比和經(jīng)典算法的增益函數(shù)來(lái)估計(jì)語(yǔ)音的頻域信號(hào)畸變比(Signal Distortion Ratio,SDR),根據(jù)SDR的值判斷產(chǎn)生語(yǔ)音畸變的類(lèi)
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