基于人耳掩蔽效应的谱减算法的研究与实现

论文摘要

近年来,随着物联网的提出和兴起,语音在通信和信号处理领域的重要性愈发显著,对语音处理后的效果要求也逐渐提高。本文主要研究了在低信噪比和非平稳噪声情况下的基于掩蔽效应的谱减算法,其中深入研究了单通道的谱减算法,同时初步研究了双通道谱减算法的消噪和去干扰性能。文中简单介绍了两种不同的双通道谱减算法的思想和结构,并通过实验仿真分析提出了一些看法。文中采用的基于人耳掩蔽效应的单通道谱减算法,与Virag提出的算法相比,主要有三处改进。首先,通过对两种经典的噪声估计算法(OSMS算法和MCRA算法)的研究和对比分析,选用最小控制递归平均(MCRA)噪声估计算法来替代用语音活动检测(VAD)估计背景噪声；其次,改进了谱减增益函数的形式,将过衰减因子乘上一个正数来提高噪声衰减程度,减小残余噪声；第三,在输入信号进行高通预加重前,先经过一个高通滤波器来去除低频噪声。最后,本文改进的算法通过客观和主观两种性能评价方式在不同噪声背景下来进行评判,其结果验证该改进的算法在低信噪比和非平稳噪声背景下的性能比较优越,噪声衰减较大、语音保留度较高、音乐噪声较少,更符合现代听者的需求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 应用背景及研究意义
• 1.2 研究现状及存在的问题
• 1.3 本文主要工作及结构安排
• 2 语音信号的声学基础及噪声特性
• 2.1 语音信号的产生及特性
• 2.2 噪声特性
• 2.3 语音信号的感知
• 2.3.1 听觉系统
• 2.3.2 听觉特性
• 2.3.3 掩蔽效应
• 2.4 本章小结
• 3 背景噪声功率估计
• 3.1 概述
• 3.2 基于最优平滑和最小统计特性噪声估计方法
• 3.3 基于最小值控制递归平均噪声估计方法
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 4 基于掩蔽效应的单通道改进谱减算法
• 4.1 谱减法语音增强
• 4.2 基于掩蔽效应的谱减法
• 4.2.1 掩蔽阈值的计算
• 4.2.2 减参数的调节
• 4.3 算法的改进
• 4.4 实验结果与分析
• 4.4.1 实验仿真1
• 4.4.2 实验仿真2
• 4.4.3 实验仿真3
• 4.5 本章小结
• 5 基于掩蔽效应的双通道谱减算法
• 5.1 概述
• 5.2 一体化式简单的双通道谱减算法
• 5.3 级联式的双通道谱减算法
• 5.4 实验结果与分析
• 5.5 本章小结
• 6 语音增强的性能评价
• 6.1 概述
• 6.2 客观评价方法
• 6.2.1 信噪比改善
• 6.2.2 语音失真度
• 6.2.3 语谱图
• 6.3 主观评价方法
• 6.4 本章小结
• 7 结论与展望
• 致谢
• 参考文献