語音信號增強與分離算法研究.pdf

1、近年來，一些語音信號處理技術例如語音編碼、語音合成、語音識別等已經(jīng)實現(xiàn)了商品化，但是噪聲問題在一定程度上阻礙了這些技術在實際生活中更廣泛的應用。這就使得語音增強與分離問題應運而生。 本文主要針對語音分離問題進行研究。目前常用的語音分離方法主要有聽覺場景分析法和盲信號分離法。本課題的研究以這兩種方法為基礎，在對兩種方法進行仿真的同時提出了周期延遲法和時域、頻域相結合的盲信號分離算法。周期延遲算法有錯周期相加和錯周期相減兩種實現(xiàn)方式

2、。它利用基音周期信息，在頻域?qū)Ω黝l率成分的歸屬進行判斷，將屬于目標語音的部分分離出來合成最終的輸出語音，這一點與聽覺場景分析方法相似。盲信號分離算法有時域處理和頻域處理兩種實現(xiàn)方式，但是時域處理方法運算量較大，頻域處理方法分離效果相對較差。而時域、頻域相結合的方法有效利用原有處理方法的優(yōu)點，改進其缺點，達到了更好的處理效果。實驗證明，周期延遲法和時域頻域相結合的盲信號分離算法與兩種常用方法相比，運算量更小，運算時間更短，同時算法的分離效