移動環(huán)境下語音增強算法的研究.pdf

1、　　人們在語音通信過程中，常常會受到環(huán)境噪聲的干擾而使通話質(zhì)量下降。噪聲不儀影響語音的質(zhì)量和清晰度，而且還造成人耳的聽覺疲勞，妨礙正常的語音通信。在這種情況下，有必要采用語音信號處理的方法對帶有噪聲的語音進行增強處理，抑制背景噪聲，提高語音通信質(zhì)量。因此，研究移動環(huán)境下語音增強算法在實際中有廣泛的應(yīng)用價值。語音增強是一種當語音通信系統(tǒng)的輸入或輸出信號受到噪聲干擾時提高其性能的技術(shù)。它的主要目的是降低背景噪聲，提高語音質(zhì)量或抑制同聲道語音

2、干擾。簡單的講，就是從帶噪聲語音信號中提取盡可能純凈的原始語音。本文對語音增強方法進行了較深入的研究。首先分析了基于語音短時譜估計的語音增強方法，其中主要研究了基于譜相減的語音增強方法和基于維納濾波的語音增強方法。然后討論了一種基于語音生成模型的增強方法：卡爾曼濾波法。在本文的第五章，提出了一種多帶譜相減結(jié)合感覺加權(quán)的語音增強方法，該方法綜合了多帶譜相減方法和人耳聽覺掩蔽效應(yīng)的優(yōu)點，首先把帶噪語音信號分成幾個子帶，根據(jù)每個子帶內(nèi)帶噪語音

3、相對于噪聲的信噪比來進行譜相減；然后又根據(jù)人耳的聽覺掩蔽效應(yīng)，把經(jīng)過多帶譜相減后的輸出信號進行感覺加權(quán)來進一步降低背景噪聲和音樂噪聲。在該方法中采用了一種不需要靜音檢測(VAD)的噪聲估計方法，該方法能比較準確的估計出噪聲的功率譜，算法簡單有效。然后在本文的第六章中，用MATLAB在背景噪聲分別為高斯白噪聲(White)、Volvo汽車噪聲，F(xiàn)16噪聲、某工廠噪聲(Factory)下進行了仿真。仿真結(jié)果表明，該語音增強方法能有效的消除背