论文题目: 语音增强算法的研究与实现
论文类型: 硕士论文
论文专业: 通信与信息系统
作者: 金学骥
导师: 顾伟康,叶秀清
关键词: 语音增强,噪声估计,子空间,掩蔽效应
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 语音增强技术是语音处理的一个重要技术，多年来学者们不懈努力，寻求各种优良的语音增强算法。 语音增强算法虽然有许多种，但目标都是为了增强语音的清晰度与理解度，这两个目标并不是相关联的，在有时甚至是矛盾，因此任何一个语音增强系统都是根据不同的应用做适当的折衷。本文将研究与设计一种能自动跟踪噪声并能得到良好语音清晰度的语音增强系统。 一个完整的语音增强系统包括几个必要过程。前期需要对噪声进行估计，将所得噪声估计应用于合适的去噪算法中，这个去噪算法是整个系统的核心部分。最后根据不同增强系统的要求对所得的结果进行后期处理。 一般的噪声估计是对噪声的方差进行估计，所估计的方差的准确性将对后续的处理有重大的影响。本文着重对最小值跟踪法的噪声估计做了详细的研究，通过实验仿真对其估计效果进行评价。最终以最小值跟踪算法作为设计的语音增强系统的噪声估计部分。 在去噪算法上本文重点比较了谱相减法、LOGSTSA-MMSE与子空间方法。综合比较了各自的增强信噪比和主观感受，LOGSTSA-MMSE算法的增强性能最佳，并将其作为整个系统的主要去噪算法。 在后期的处理中，本文主要是为了提高语音的清晰度，要求语音失真要小，并要减少“音乐噪声”对主观听觉的不良影响。本文在后处理中将人耳的掩蔽效应引入增强系统中，最终试验表明掩蔽效应增加了语音的清晰度，提高了舒适度。
论文目录:
第一章 绪论
1．1 引言
1．2 语音的特点
1．3 人耳的感知特性
1．4 噪声的特点
1．5 语音增强算法简介
1．6 本文的主要工作
1．7 本文的组织
第二章 噪声参数的估计
2．1 引言
2．2 最小值跟踪的噪声估计方法
2．2．1 最优平滑
2．2．2 最小功率谱统计跟踪
2．2．3 算法流程
2．3 实验仿真
2．4 小结
第三章 基于短时谱估计的增强方法
3．1 概述
3．2 短时谱计算
3．3 谱相减法
3．3．1 普通谱相减法
3．3．2 改进谱相减法
3．4 维纳滤波
3．5 STSA-MMSE估计
3．5．1 基本原理
3．5．2 Yariv的STSA-MMSE方法
3．6 实验仿真
3．7 小结
第四章 子空间法在语音增强中的应用
4．1 概述
4．2 信号与噪声子空间
4．3 信号子空间估计
4．4 实验仿真
4．5 小结
第五章 掩蔽效应在语音增强中的应用
5．1 引言
5．2 人的听觉系统
5．3 人耳的掩蔽效应
5．4 掩蔽阈值的计算
5．5 掩蔽效应在语音增强中的应用
5．5．1 掩蔽效应与谱相相减法结合方法
5．5．2 与掩蔽概率模型结合的改进MMSE方法
5．5．3 后置感知滤波器结合子空间法
5．6 实验仿真
5．7 小结
第六章 ICA在语音增强上的应用
6．1 概述
6．2 ICA的定义
6．3 ICA估计的原则
6．4 非高斯变量的测量方法
6．4．1 峰度(Kurtosis)
6．4．2 负熵(Negentropy)
6．4．3 负熵的近似
6．4．4 最大似然估计
6．5 ICA求解算法
6．5．1 随机梯度法算法
6．5．2 自然梯度算法
6．5．3 EASI算法
6．5．4 快速ICA算法(FastICA)
6．6 小结
第七章 语音增强的质量评价
7．1 概述
7．2 语音质量的主观评价
7．3 语音质量客观评价
第八章 语音增强系统
8．1 概述
8．2 整体方案设计
8．3 实验结果及评价
第九章 总结与展望
参考文献
致谢
发布时间: 2005-04-15
参考文献
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