谱衰减法语音增强研究

论文摘要

随着模式识别、人工智能等领域的不断发展,人们对语音信号处理效果以及语音质量的要求不断提高,但是,在现实技术应用中,语音信号不可避免地受到各种噪声的干扰,噪声的存在严重影响语音信号处理系统的性能。语音增强就是专门研究从带噪语音信号中尽可能无失真恢复原始语音的技术。如何简单且高效地消除噪声的影响一直是语音增强技术的一大难题,谱衰减语音增强算法是一种性能优异而且易于实现的方法,在这一框架下有很多的语音增强方法都取得了不错的效果。但是,谱衰减算法中先验信噪比的准确估计问题以及语音失真问题一直未能很好解决。本论文针对这些问题主要开展了如下研究:（1）分析了传统谱减法语音增强后产生“音乐噪声”的原因,在此基础上提出一种基于先验信噪比的谱减法。首先,采用先验信噪比估计算法得到先验信噪比,接着,根据先验信噪比和后验信噪比之间的关系,将传统谱减法增益函数中的后验信噪比用先验信噪比替代得到基于先验信噪比的增益函数。利用该方法对带噪语音处理能有效抑制“音乐噪声”,提高语音可懂度。（2）提出利用MMSE来估计先验信噪比进行语音增强。在建立语音和噪声模型的基础上,运用最小均方误差准则直接从带噪信号中估计先验信噪比。通过仿真实验对比,证明该方法能有效克服DD（decision-directed）先验信噪比估计方法存在估计滞后一帧以及非因果先验信噪比估计方法不具实时性的缺点,阐明了该方法的有效性。（3）针对语音增强时谐波成分丢失导致语音失真的问题,提出自适应谐波再生语音增强方法。通过对增强语音进行非线性变换得到谐波恢复信号,结合信噪比相关的自适应因子,得到一个由增强语音和谐波信号调整的谐波再生增强语音。它有效地克服了采用固定调整因子的传统谐波再生方法对信噪比较低区域恢复能力不足的缺陷。通过观察语谱图和进行可懂度测试等,证明了该方法能有效地恢复增强语音中丢失的谐波成分,减少语音失真。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 语音增强技术的背景和意义
• 1.2 语音增强技术的研究现状与存在的问题
• 1.2.1 语音统计模型
• 1.2.2 语音增强算法
• 1.2.3 噪声估计
• 1.2.4 语音评价
• 1.3 论文主要工作
• 1.4 论文的主要研究内容与章节安排
• 第2章 谱衰减语音增强算法
• 2.1 原理
• 2.2 谱衰减语音增强算法
• 2.2.1 谱减法
• 2.2.2 维纳滤波
• 2.2.3 最小均方误差估计（MMSE）
• 2.2.4 其它谱衰减法
• 2.3 影响谱衰减语音增强算法效果因素分析
• 2.4 基于先验信噪比估计的谱减法
• 2.5 仿真实验与分析
• 2.5.1 三种谱衰减语音增强方法增强效果对比
• 2.5.2 传统谱减法与基于先验信噪比估计的谱减法增强效果对比
• 2.6 本章小结
• 第3章 基于MMSE 先验信噪比估计的语音增强方法
• 3.1 DD 先验信噪比估计
• 3.2 非因果先验信噪比估计
• 3.3 MMSE 先验信噪比估计
• 3.4 仿真实验与结果分析
• 3.4.1 信噪比分析
• 3.4.2 失真度分析
• 3.4.3 信号时域波形和语谱图分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 自适应谐波再生语音增强方法研究
• 4.1 谐波再生语音增强
• 4.2 自适应谐波再生语音增强
• 4.4 仿真实验与结果分析
• 4.4.1 HRNR 与AHRNR 效果比较
• 4.4.2 不同增强算法与AHRNR 结合
• 4.4.3 不同先验信噪比估计算法与AHRNR 结合
• 4.4.4 AHRNR 加MMSE 先验信噪比估计方法语音增强实验
• 4.5 本章小结
• 第5章 总结和展望
• 5.1 全文工作总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 个人简历
• 附录B 攻读硕士学位期间撰写的论文
• 附录C 论文中的用图
• 附录D 论文中的用表