基于实值离散Gabor变换的语音增强算法的研究.pdf

摘要关键词:现实世界中,语音信号很难避免受到各种噪声源的污染,语音增强的一个主要目的就是从带噪信号中尽可能的恢复出纯净语音信号。语音增强技术在语音信号处理的各个领域比如语音的识别、编码以及声控交互等方面发挥着重要的作用。本文主要研究基于实值离散浠晃7治龉ぞ叩挠镆粼銮糠椒ā论文首先介绍了实值离散浠缓陀镆粼銮康南喙乩砺郏⑼频汲鲈谟音信号的分析和重建时通过实值离散浠缓拖嘤Φ哪姹浠至联合时频域的表达式,介绍在将语音信号将语音从时域变换到其他变换域时,不采用常见的短时加窗傅罩叶变换而采用实值离散浠论文提出了一种新的基于实值离散浠坏钠准醴ㄓ镆粼銮克惴ǎ怂法在联合时频域进行谱减增强,噪声谱估计采用在联合时频域的改进的基于最小统计和最优平滑的算法,增强后的结果采用实值离散姹浠恢建语音信号,实验结果证明,主观测试和客观测试指标均优于传统谱减法和谱减法,且残余音乐噪声更小。论文研究和提出了在过抽样条件下实值离散浠辉谧钚【轿蟛最优对数潜幅度的估计原则下纯净语占时频谱的最优估计,噪声采用改进的最小受控递归平均法性肷坠兰疲实验结果与基于短时傅罩叶变换的等算法的结果进行比较,表明该算法论文提出了~种新的基于拉普拉斯模型的联合时频域的语音增强算法,该算法利用语音信号服从植肌⒃肷覩植嫉募偕瑁岷献钚均方误差理论,得到了纯净语音分量的估计,实验结果表明该算法在与传统算法假设语音和信号噪声均服从分布相比,语音增强效果更佳。实值离散浠唬镆粼銮浚:鲜逼涤颍准醴ǎ钚【轿蟛睿瓽旌戏植的优点。的有效性。
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第一章绪论语音增强简介..镆粼銮克惴ḿ蚪语音是人类进行传播信息和表达感情的主要工具,也是现代信息通信的最基本的手段。语音处理技术在当今数字时代成为一种重要支撑技术,语音处理领域一般可以根据处理目的不同,分为语音编码、语音感知、语音识别和说话人识别以及语音增强等方向¨H欢谑导实挠τ弥校镆舸砩璞讣跋低郴竦煤痛理语音的过程中各种背景噪声的污染,这些噪声最终使语音处理系统接收到的语音不再是纯净原始语音而是含有噪声的语音,许多语音处理系统如语音识别系统在纯净语音的环境下识别率很高,但是在背景噪声存在的情况下,会急剧下降其识别率,因此,严重的背景噪声一方面会引起听觉疲劳,还会影响语音处理的效果【縪语音增强技术就是消除噪声干扰的一种最重要手段,它的一个主要目标就是从带有噪声的语音信号中提取出尽可能的原始纯净语音,语音增强是解决噪声污染的行Х椒ǎ捎诟扇诺姆⑸话愣季哂兴婊裕⑽拗惫酃媛煽裳裕致语音去噪后得到原始纯净语音信号是非常困难的。在这种客观条件的限定下,语音增强的主要能够实现的目标一般来说,就是通过对含噪语音的去噪处理,以尽可能达到消除背景噪声和增加语音质量之问的一种最佳平衡,从而最大幅度的提升语音处理系统的性能。作为语音信号处理的一个关键环节,语音增强这个研究课题早在上个世纪的年代就受到了人们的关注,此后许多人对这一课题进行了研究。最早是实验室研究人员对电话系统的音节清晰度进行了系统的实验。从年提出谱减法语音增强算法丌始,虰岢龅目ǘ瞬ㄋ惴ā谛号子空间算法【ぁ浚死嗵跆匦砸氤鱿值奶跹诒涡в玫挠镆粼銮克惴第一章绪论
谱幅度分布的算澍浚罄碈蚅热耸褂昧擞镆羝追确侠绽于离散余弦变换【,挠镆粼銮克惴ê托〔ū浠挥镆粼銮克惴á榈龋浠挥蛟銮,利用人工神经网络实现语音增强算法【】,盲源分离的语音增强算法等‘,语音增强算法从本质上来看,可以看作是一个预测问题,也就是从含有噪声的语音信号中预测出纯净语音信号。不同的分类标准下,语音增强算法有不同的种类,语音信号和噪声信号在一个通道时对应的是单通道的语音增强算法,与之相对应的是多通道语音增强算法,手机就是典型的单声道语音处理系统。多通道语音增强算法一般是针对多通道的语音系统而言的,多通道语音系统是指由麦克风阵列对语音进行采集,使用阵列处理技术进行处理,代表性算法有自适应波形形成算法等。需要说明的是,单通道语音增强是语音增强的基础,故本文主要针对单通道语音增强进行研究。在语音增强算法中有一类算法取得了突破性进展即基于语音谱幅度的统计模型的语音增强算法,代表算法有语音谱幅度的最小均方误差和对数谱幅度的最小均方误差的语音去噪算法,这两种算法最先由蚆¨孔钕扔年和年提出,之后许多学者进行了改进,如岢龅幕谧钣鸥进对数谱幅度估计算法俊:罄囱д哂指莶煌母怕史植己模拟语音谱幅度分布,于年首先提出使用植甲魑4烤挥镆斯分布进行语音增强处理趌,可以预计这类算法还将在未来一段时间受到学者另外,根据对语音信号的处理的域不同可以把语音增强算法分为变换域语音增强算法以及时域语音增强算法。时域语音增强算法不需要对语音信号先进行变换和逆变换运算,而是在传统的时域直接对含噪语音进行处理,恢复出纯净语音信号的增强算法,代表性算法有参数和模型的