基于普通話時(shí)頻特性的語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)及增強(qiáng)算法研究.pdf

1、語(yǔ)音信號(hào)處理是數(shù)字信號(hào)處理的重要組成部分。語(yǔ)音通信過(guò)程中，由于背景噪聲和傳輸中噪聲的干擾，信號(hào)處理受到很大的影響，降低了語(yǔ)音質(zhì)量。在保證語(yǔ)音可懂度和清晰度的基礎(chǔ)上對(duì)語(yǔ)音增強(qiáng)算法進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)處理有非常積極的意義。
　　普通話作為漢語(yǔ)的必然發(fā)展趨勢(shì)，也是國(guó)家重點(diǎn)推廣的語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)，具有廣泛的受眾。當(dāng)前語(yǔ)音增強(qiáng)算法多針對(duì)外文環(huán)境，因此，針對(duì)普通話的語(yǔ)音特征，設(shè)計(jì)專用的語(yǔ)音增強(qiáng)算法，具有很高的應(yīng)用價(jià)值。
　　當(dāng)前語(yǔ)音增強(qiáng)算法涉及

2、方法多樣，性能不一，但是多存在兩方面的不足:一是對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力差，表現(xiàn)為當(dāng)背景噪聲發(fā)生改變時(shí)，算法性能下降;二是對(duì)噪聲能量要求高，表現(xiàn)為當(dāng)信噪比下降時(shí)，算法性能不穩(wěn)定。為了提升這兩方面的不足，本文針對(duì)普通話的時(shí)頻特征，結(jié)合人耳處理語(yǔ)音信息的機(jī)制，提出了一種過(guò)程簡(jiǎn)單、性能穩(wěn)定的基于語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法。具體工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括:
　　1.通過(guò)閱讀大量文獻(xiàn)資料，對(duì)當(dāng)前語(yǔ)音增強(qiáng)算法進(jìn)行了分析和總結(jié)，對(duì)其算法理論和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較，并對(duì)

3、語(yǔ)音增強(qiáng)的研究趨勢(shì)進(jìn)行了探討。本文同時(shí)總結(jié)了人耳對(duì)于聲音的感知特性，分析了不同類型噪聲對(duì)語(yǔ)音造成的影響，并以此作為語(yǔ)音增強(qiáng)的基礎(chǔ)。
　　2.本文針對(duì)普通話的時(shí)頻特征，結(jié)合噪聲的特點(diǎn)，提出了一種適應(yīng)變化環(huán)境和變化信噪比的語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)算法-子帶檢測(cè)法。該算法結(jié)合基音檢測(cè)，通過(guò)分析語(yǔ)音信號(hào)通過(guò)濾波器組后各個(gè)子帶的能量變化，獲得語(yǔ)音活動(dòng)的檢測(cè)結(jié)果。為了解決閾值判定時(shí)出現(xiàn)的模糊區(qū)域，提出雙閾值判定的方法。為了適應(yīng)多變的環(huán)境，設(shè)置參數(shù)更新模式

4、。對(duì)該算法性能進(jìn)行測(cè)試，獲得了較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，驗(yàn)證了算法的設(shè)計(jì)。
　　3.在語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了基于側(cè)抑制效應(yīng)的語(yǔ)音增強(qiáng)改進(jìn)算法。該算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的低中頻區(qū)域應(yīng)用改進(jìn)的側(cè)抑制算法，加強(qiáng)基音和諧波所在子帶的能量，保留其特征，并衰減其他子帶的噪聲能量;對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的高頻區(qū)域應(yīng)用改進(jìn)的譜減法，在盡量保留高頻語(yǔ)音特性的基礎(chǔ)上去除噪聲。通過(guò)驗(yàn)證，該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，可以達(dá)到在較低失真的前提下實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)、降低噪聲的目的。