語音增強算法的研究及改進(jìn).pdf

1、語音增強技術(shù)廣泛應(yīng)用于各種實際的語音處理系統(tǒng)中，是語音信號處理的一個重要的分支。在實際應(yīng)用的語音處理系統(tǒng)中，待分析的語音信號通常是被噪聲污染的帶嗓語音，正是由于環(huán)境噪聲的存在，從而嚴(yán)重影響了語音處理系統(tǒng)的性能。為了進(jìn)一步提高語音處理系統(tǒng)的信號處理能力，就必須對帶噪語音進(jìn)行語音增強處理，抑制噪聲，恢復(fù)純凈語音。 本文首先簡要介紹了語音增強技術(shù)的基本概念，概述了語音增強常用的幾種算法以及相關(guān)的評價方案，然后重點研究了基于小波分析技術(shù)

2、的語音增強算法以及譜減語音增強算法。 小波是一種靈活的時頻分析技術(shù)，能夠?qū)π盘栠M(jìn)行有效的時頻分解，適合對語音這類非平穩(wěn)信號進(jìn)行處理，因此本文詳細(xì)介紹了小波和小波包的基本原理和性質(zhì)，并分析了相關(guān)的閾值收縮算法。傳統(tǒng)的基于小波包的語音增強算法存在過度閾值處理的現(xiàn)象，即在信號處理的過程中不但去除了噪聲還將部分有用的語音信息也抑制掉，從而影響了最終的增強結(jié)果。針對這種情況，本文提出了一種改進(jìn)的小波包去噪閾值的計算方法，首先使用聽覺感知小

3、波包對帶噪語音進(jìn)行分解，得到小波包的分解系數(shù)，然后通過跟蹤小波包節(jié)點的時間幀能量的變化來估計語音出現(xiàn)的概率，進(jìn)而利用該概率值調(diào)節(jié)去噪閾值，從而得到小波包去噪的時間自適應(yīng)閾值。最后基于Matlab軟件平臺將改進(jìn)的小波包語音增強方案與傳統(tǒng)的小波包語音增強方案進(jìn)行對比實驗，結(jié)果表明改進(jìn)的閾值更好地避免了語音小波包系數(shù)被過度閾值處理，從而在抑制噪聲的同時保留了更多的純凈語音成分，進(jìn)一步改善降噪效果。 此外，本文還重點研究了譜減語音增強算

4、法，譜減算法是一種傳統(tǒng)的語音增強算法，其計算簡單、實時性好，因此得到了廣泛的應(yīng)用。但是傳統(tǒng)譜減算法中的噪聲功率譜僅僅是通過在無聲段平滑得到的，因此其估計得到的噪聲功率譜與實際值之間存在著較大的差別，從而影響了最終的去噪效果。為了進(jìn)一步提高譜減法的性能尤其是在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下的噪聲抑制能力，本文提出了一種改進(jìn)的譜減語音增強算法，其在進(jìn)行噪聲的功率譜估計時，首先使用頻點方差算法進(jìn)行端點檢測，如果檢測是無聲段則直接更新噪聲的功率譜，否則，則將

5、帶噪語音的功率譜進(jìn)行Bark分帶，然后利用最小統(tǒng)計量控制遞歸平滑的方法估計噪聲的功率譜。由于該算法充分考慮到了語音的頻率特性和人耳的聽覺感知特性，因此能夠更好地跟蹤噪聲變化，而且具有比較好的實時處理能力。此外，改進(jìn)的譜減法還使用了自適應(yīng)的過減因子和頻譜階因子，因此能夠具有更好的去噪性能。最后，基于Matlab環(huán)境分別對傳統(tǒng)的譜減法和本文的改進(jìn)算法在電子耳蝸ACE方案中應(yīng)用進(jìn)行仿真對比實驗，驗證了改進(jìn)譜減算法的有效性和可行性。 論