語音增強算法的研究及實現(xiàn).pdf

1、語音是人類相互之間進行交流的最自然和最方便的形式之一?，F(xiàn)實生活中的語音不可避免的要受到周圍環(huán)境的影響，語音增強則是解決噪聲污染的有效方法，其目標就是從帶噪語音信號中盡可能提取出原始語音。 本文首先對語音增強發(fā)展歷程以及增強算法的基本理論做了介紹，討論了語音和噪聲模型及語音增強過程中的一些關鍵技術。從基本的自適應濾波器理論開始，對線性均方準則和基于此準則的梯度最小均方（LMS）算法和遞歸最小二乘（RLS）算法進行了研究及實驗，比較了

2、他們的優(yōu)缺點。其后對自適應濾波理論的一個重要分支，卡爾曼濾波算法進行了詳細的研究分析，將譜減法和聽覺掩蔽效應算法應用于卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了卡爾曼濾波語音增強算法的改進。該算法采用了基于譜減法的AR參數(shù)估計，與傳統(tǒng)的AR參數(shù)估計相比較降低了復雜度和計算量；利用得到的AR參數(shù)對語音信號進行卡爾曼濾波，然后通過結合人耳聽覺掩蔽特性設計的后置感知濾波器，使得從卡爾曼濾波獲得的估計誤差低于人耳掩蔽閾值，在去噪和語音失真之間取較好的折中。