双传声器近讲语音增强算法的DSP实现

针对近讲模式,提出了一种可以DSP实现的双传声器语音增强算法,算法在安森美公司的BelaSigna 300DSP平台上进行了实时实现。介绍了该算法的基本原理、BelaSigna 300DSP系统的硬件结构、其软件编写方式及移植到DSP系统上后的算法处理流程和移植过程中的关键点分析。在白噪声、音乐噪声与广播噪声3种噪声环境下进行了实验,并从语谱图、MOS、SNR三个角度将该方法与谱减法、维纳滤波、MMSE进行了比较。实验结果表明,该算法对于3种类型的带噪语音,信噪比均可以最多提高20dB,提高后的信噪比在30dB以上,并能较好地保持目标语音的语音质量。     

单通道语音增强对低信噪比汉语可懂度影响

可懂度是评价语言传递信息能力的重要指标.通过主观实验的方法,对白噪声、粉红噪声、Babble噪声以及时间反转信号四种干扰信号和三种单通道语音增强算法在低信噪比(-15～0 dB)条件下对汉语可懂度的影响进行了测试和评价.结果表明,四种干扰信号的干扰效果差异明显;单通道语音增强算法不能显著提高汉语可懂度;测试语料选择对汉语可懂度的影响很大;时频域二值掩蔽算法对时间反转信号干扰下在维持和提高汉语可懂度方面存在优势.     

一种新的基于数据场的语音增强算法

语音增强是消除噪声干扰的主要手段,在语音处理系统中得到广泛应用。传统语音增强算法认为相邻帧语音幅度谱之间是相互独立的,而研究表明语音幅度谱时频点之间存在相互依赖关系。缺乏对邻域时频结构信息的利用使得传统增强算法的性能难以进一步提高。本文首次将数据场引入到对语音的听觉感知领域,用数据场对语音的时频依赖性进行建模,提出一种新的基于数据场的语音增强算法。该算法通过最小化势场分布的熵确定了时频点之间的相互作用力程,在带噪语音数据场中估计噪声的最小统计量得到二值时频掩蔽值,最后利用二值时频掩蔽消除噪声干扰。实验测试表明,与Martin算法相比,基于数据场的语音增强算法在提高去噪效果的同时能有效减少语音的失真。      

一种基于人耳掩蔽效应和无语音概率的谱减语音增强算法

提出一种基于听觉掩蔽模型和无语音概率的语音增强算法。该算法对听觉掩蔽模型进行了适当的修正,通过引入无语音概率(SAP)思想动态地确定每一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值,有选择性地进行谱减。仿真结果表明所提出的算法优于一般掩蔽增强算法,能够有效地减少音乐噪声并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度。     

一种改进型MMSE语音增强方法

本文提出了一种改进型语音短时谱最小均方误差(MMSE)估计的增强方法。通过在每一帧及帧内每一频点对无音的概率(SAP)进行估计,得到Ephraim和MalahMMSE估计算法的改进形式。对增强后的语音客观和主观测试表明:在低信噪比条件下,相对于传统的谱减法和MMSE估计方法,这种改进的方法能更好的抑制背景噪声和残留的“音乐噪声”。     

基于听觉掩蔽生成对抗网络的单通道语音增强方法

为提高语音识别系统在复杂声学场景下的识别率,出现了以单通道语音增强(Monaural Speech Enhancement)技术作为前端处理的鲁棒语音识别系统.尽管现有的单通道语音增强技术能够提高混响干扰下的识别率,却未能显著提升宽带非平稳噪声干扰下的系统识别率.为此,本文提出基于听觉掩蔽生成对抗网络的单通道增强方法,...     

基于双层字典学习的单通道语音增强方法

为了提升复杂噪声环境下语音增强效果,该文提出了一种基于双层字典学习的单通道语音增强方法。在训练阶段首先采用干净语音和噪声训练初始化特征子字典,然后基于区分性约束和抗混淆约束的优化函数训练双层联合字典,第一层字典表达语音信号和噪声的可区分分量,而第二层字典表达语音信号和噪声的易混淆成分。在测试阶段含噪语音在双层联合字典上投影得到稀疏系数矩阵,然后重构得到增强后的语音。该方法利用目标优化函数的约束性减少"交叉投影"现象的发生,降低了信号在联合字典的混淆,从而进一步提升了语音增强的效果。实验结果表明,从语谱图、全局信噪比(SNR)、主观语音质量评估(PESQ)和对数频谱距离(LSD)四个方面评价,相比于基于稀疏约束非负矩阵分解和改进的维纳滤波的语音增强方法,该方法具有更好的性能,能够更有效地去除噪声。     

一种基于高斯分布模型的语音增强方法

对背景噪声的估计,关键是使算法能跟得上噪声变化,以及时更新噪声的估计值。为了增强对非平稳噪声的跟踪估计能力,在Imrca算法的基础上,提出了基于前向和后向最小值搜索相结合的改进算法。验证实验内容包括：用改进算法、原Imrca算法,基本谱减法对含同种噪声不同信噪比的含噪语音处理后,恢复出来的语音的对比;以及在低输入信噪比情况下,对加入babble噪声的含噪语音经改进算法、原Imrca算法、基本谱减法处理后,所得到的平均分段信噪比的对比。实验结果表明,该改进算法对含噪语音的处理效果要优于原算法,对含有非平稳的噪声的含噪语音,取得了较好的增强效果。     

基于小波-卡尔曼的语音增强方法研究

提出了一种基于小波变换和卡尔曼滤波相结合的语音增强方法,这样既保留了小波变换对自相似过程的去相关作用和多分辨分析的功能,同时又保持了卡尔曼滤波器对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点,可以有效地减小非平稳噪声;并引入基于声学模型的感知滤波器,以提高语音信号的可懂度。实验证明该方法对于低信噪比的有色噪声干扰条件下的语音信号的增强效果要优于一般的语音增强系统。     

基于深度神经网络的单通道语音增强方法回顾

语音增强是一种试图从噪声中分离出语音的技术,目的是提高语音的质量和可懂度。在过去的几十年里,人们提出了多种类型的语音增强方法,但这些方法在非平稳噪声环境中的表现还未达到最佳程度,因为他们没有充分利用语音和噪声的先验信息。近年来,随着深度学习的发展,深度神经网络已成为当下实现语音增强的主流方法,在改善语音质量和提升可懂度方面发挥了积极作用。本文从深度神经网络的结构出发,回顾了基于深度学习的单通道语音增强方法。首先,介绍了语音增强的背景;其次,详细描述了四种不同类型神经网络实现语音增强的方法;最后,给出了未来语音增强方法的建议和本文的结论。      

听觉场景分析的研究进展

本文综述了当前听觉场景分析的研究进展与发展方向。听觉场景分析包含心理听觉场景分析和计算听觉场景分析,前者揭示了人对声音的心理感知过程以及多声音信息流检测分离的规律;后者的目标是用计算机模仿人类听觉系统的处理机制,在噪声背景下分析提取所需声音信息,最终使机器具有听觉智能。     

基于听觉掩蔽效应的语音增强算法的研究

提出了一种基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。算法对含噪语音的增强包括谱减法语音增强和感知加权语音增强两个步骤,分别从客观和主观两方面来提高含噪语音的质量。在谱减法阶段考虑了语音和噪声谱的交叉项,有效地减少了增强语音中的残余噪声;在感知加权处理中充分利用了人耳的掩蔽效应,设计了感知加权滤波器,对谱减法增强后的语音进行滤波,进一步消除残余噪声。对算法进行了数值实验,实验结果表明该算法能有效提高含噪语音的质量,比传统的谱减法有较大改进。     

基于最小统计和人耳掩蔽特性的语音增强算法

提出了一种基于最小统计和人耳掩蔽特性的语音增强算法,通过最优平滑和最小约束递归平均从含噪语音中估计噪声的均值,推导出一种新的基于掩蔽特性的谱减系数计算公式。实验结果表明,该算法优于传统的掩蔽特性算法,含噪语音经过增强后,残留的音乐噪声更小。     

基于听觉掩蔽效应和噪声估计的语音增强算法

谱减法在增强语音、提高信噪比的同时,残留的音乐噪声较大.在利用听觉掩蔽闻值对谱减系数进行修正的基础上,采用实时噪声估计来减少谱减法噪声估计误差,并对谱减后的语音信号进行感知滤波来进一步抑制残留音乐噪声.实验结果表明,该算法能去除噪声,增强语音,并在不影响信噪比的同时降低语音失真测度值.主观测听表明语音音质有明显提高.     

非平稳环境下基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强

传统的语音增强算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的音乐噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法对传统谱减法的功率谱估计算法进行改进,根据最小均方误差原则和语音信号的听觉掩蔽阈值调整功率谱估计的参数,并引入了基于最小值统计特性的噪声估计算法,使估计的噪声更好地跟踪噪声的变化。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都得到较好的增强效果,且较好地抑制了音乐噪声。     

基于噪声被掩蔽概率的优化语音增强方法

利用听觉系统的掩蔽特性,提出了一种优化的语音增强方法。研究表明,噪声被语音掩蔽的概率是噪声强度和听觉掩蔽阈值的函数。考虑到噪声在带噪语音中的出现具有不确定性,各语音谱分量的最终估计由对带噪语音的谱分量和用传统的增强方法估计的谱分量的加权求得,加权因子由噪声被掩蔽概率确定。语音增强性能的评估结果表明,这种优化的语音增强方法在减少语音失真与加强噪声抑制之间取得了良好的折衷,减少了语音的听觉失真, 有效地抑制了音乐噪声,提高了增强语音的清晰度。     

基于人耳掩蔽效应的子空间语音增强算法实现

宽带语音增强在改善语音质量方面有着广泛的应用.传统的减谱技术虽然去噪明显,但在听觉上留下了不舒适的"音乐噪声".为了在主客观上得到更好的折衷,引入了子空间技术,将带噪信号分解为不相关的信号空间和噪声空间,并结合人耳掩蔽效应,在主客观上得到了较好的折衷.     

坦克舱强噪声背景下利用掩蔽效应的语音增强

采用了一种基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法通过计算每一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值,动态地调整谱减系数,有选择性地进行谱减。通过对采集的坦克舱内含强噪声的语音信号的计算机仿真表明,该算法优于基本谱减法,不仅信噪比有较大的提高而且有效地减少了主观听觉的失真和残留音乐噪声。