基于计算机仿真的语音增强算法研究
一种语音增强算法的研究及实现(硕士论文)200630
吉林大学硕士学位论文
目
录
第一章 绪论 ···································································································1 1.1 课题研究的背景 ···················································································1 1.2 语音增强算法综述 ················································································2 1.2.1 基于多通道输入的语音增强算法 ················································3 1.2.2 基于单通道输入的语音增强算法 ················································4 1.3 全文结构安排 ·····················································································12 第二章 语音增强的基本理论 ······································································14 2.1 语音的特性·························································································14 2.2 噪声的分类及特性 ·············································································16 2.3 语音增强效果的评测方法 ·································································19 2.4 语音增强系统 ·····················································································19 第三章 信号子空间的语音增强算法 ··························································21 3.1 信号子空间原理 ·················································································21 3.1.1 信号和噪声模型 ··········································································21 3.1.2 信号和噪声子空间 ······································································22 3.2 白噪声干扰下信号的线性估计 ·························································24 3.3 有色噪声干扰下信号的线性估计 ·····················································28 小结 ···········································································································29 第四章 基于预处理 VAD 技术和自适应 KL 变换的语音增强算法 ·········30 4.1 有色噪声干扰下的信号估计 ······························································30 4.2 有色噪声的近似模型 ·········································································32 4.3 算法的实现·························································································33 4.3.1 KLT 自适应跟踪算法 ···································································34 4.3.2 噪声和纯净信号能量的估计 ·······················································37 4.3.3 VAD 的实现 ··················································································38
语音增强算法的研究与实现的开题报告
语音增强算法的研究与实现的开题报告一、选题背景随着语音人机交互技术的不断发展，如今的语音应用场景越来越广泛。
但是，由于录音环境的复杂性和录音设备的差异性，很多语音数据存在着各种噪声干扰，导致语音信号质量下降，进而影响语音识别和语音合成等技术的准确性和稳定性。
因此，语音增强算法成为语音信号处理中的一个重要环节，在提高语音质量和降低噪声干扰方面发挥着重要的作用。
二、选题意义语音增强算法的研究与实现有以下几个方面的意义：1. 提高语音质量：语音增强算法可以有效去除噪声干扰，提高语音信号的质量，进而提升语音识别和语音合成等技术的准确性和稳定性。
2. 保证语音通信的质量：在语音通信、网络电话等实时语音应用中，语音增强算法可以平滑话音，避免语音中断和失真，提升语音通信质量。
3. 丰富语音应用场景：语音增强算法可以使得语音应用能够在更加复杂的环境中应用，比如在嘈杂的街头、公交车、火车等场景中，提升语音交互的便捷性和可靠性。
三、研究内容本次论文的主要研究内容包括：1. 对语音信号进行预处理，包括语音信号的分帧、时域和频域特征提取等操作。
2. 综合比较不同的语音增强算法，主要包括基于频域的算法、基于时域的算法和混合算法等，选择适合当前任务的算法作为研究对象。
3. 对所选算法进行优化，改善算法的性能和效果，比如增强算法的稳定性、抗干扰能力以及各项性能指标。
4. 对所选算法进行仿真和测试，验证算法的性能和可行性，比如算法的增强效果、运行速度以及稳定性等指标。
四、研究方法本论文采用如下研究方法：1. 文献调研：综合调查语音增强算法的理论研究和实践应用，深入分析各类算法的原理、特点和局限性，从中挑选出适合当前任务的算法。
2. 数据收集：收集各种噪声干扰的语音数据集，并根据任务需求生成相关的数据集，用于算法验证和实验测试。
3. 算法设计：在语音信号预处理的基础上，细化具体的算法设计思路，在考虑算法的性能和效果的前提下，优化算法的参数和结构。
语音增强算法的研究与实现
语音增强算法的研究与实现
近年来，随着网络技术的发展，人们对语音信号处理技术的重视也在不断增加。
在这样的情况下，语音增强算法受到了越来越多的关注，并成为当今互联网技术发展中的热点。
语音增强算法是一种处理语音信号的算法，它能够增强信号的信噪比，降低噪声的影响，从而提高信号的质量。
现在，该算法在实际应用中得到了广泛的应用，如在实时语音识别、语音合成、音频处理等方面都发挥着重要作用。
在中国，研究者们从语音增强算法的技术原理入手，对语音增强算法技术进行了深入研究，并进行了实际的实现。
语音增强算法的技术原理是利用信号处理技术，通过对信号的处理和变换，从而提高信号的信噪比，增强语音的质量。
研究者们开发了一些语音增强算法，分别是：基于局部噪声抑制的语音增强算法，基于多通道的语音增强算法，以及基于统计模型的语音增强算法。
目前，随着各类研究的不断深入，语音增强算法已经取得了较大的发展，并且在实际应用中取得了不错的效果。
同时，它也可以为其他语音信号处理技术提供有效的参考。
未来，语音增强算法将继续得到发展，成为互联网技术发展的重要组成部分。
一种改进的维纳滤波语音增强算法
|
|
2 ì ̂ ïξ = SNR = α. S k - 1( ω) + (1 - a) × max[SNR - 1 0] prio post 2 ï k N̂ k ( ω) ï （6） í 2 ï Y k (ω) | | ïγ k = SNR post = 2 ï N̂ k ( ω) î
|
|
| | | | | | | |
（2） （3）
根据文献[4]， 得到对纯净语音信号频谱的估计： Ŝ ( ω) = G ( ξ γ ) × Y (ω)
k k k k
|
|
2 NIS
与当前帧
2 new
的功率谱做平滑处理， 更新对噪声功率谱的估计| N k ( ω) | 。
式中Y k (ω)和 Ŝ k ( ω)分别表示第 k 帧带噪语音和纯净语音傅里叶 变换的估计， G ( ξ k γ k )表示谱增益函数 [8-9]， 其中 ξ k γ k 分别表示 先验信噪比和后验信噪比。 Ŝ k ( ω)的相位谱用 Ŝ k ( ω)的相位谱 来近似代替， 最后由反傅里叶变换得到降噪以后的语音信号 的时域表示：
由此， 可以看出， 在维纳滤波算法中， 关键是对G ( ξ γ )的求 解。基于最小均方误差的判别方法[3]， 维纳滤波的谱增益函数为： SNR ξ prio G ω ( ξ k γ k ) = k = （5） 1 + ξ k 1 + SNR prio
5] 根据 “直接判决” 的方法[2， 计算先验信噪比和后验信噪比：
均得到初始噪声功率谱； 其次， 计算语音段间带噪语音功率谱， 并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱， 更新了噪声功率 谱； 最后， 考虑了某频率点处噪声急剧增大的情况， 通过计算带噪语音功率谱与噪声功率谱的比值， 自适应地调整噪声功率谱。 将该算法与其他基于短时谱估计的语音增强算法进行了对比实验， 实验结果表明： 该算法能有效地减少残留噪声和语音畸变， 提 高语音可懂度。 关键词： 语音增强； 维纳滤波； 先验信噪比； 直接判决 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.26.040 文章编号： 1002-8331 （2010） 26-0129-03 文献标识码： Ａ 中图分类号： TP391.4
基于深度学习的语音增强算法研究
基于深度学习的语音增强算法研究深度学习技术的不断发展为语音增强算法的研究提供了新的机遇和挑战。
语音增强算法是一种通过对原始语音信号进行处理，提高语音信号质量和可理解性的技术。
在实际应用中，由于环境噪声、麦克风质量等因素的影响，语音信号常常存在着噪声、回声等问题，这对于人们的正常交流和机器识别造成了困扰。
因此，研究和开发高效可靠的语音增强算法对于提升人机交互体验、改善通讯质量具有重要意义。
在过去几十年中，研究者们提出了许多不同类型的语音增强算法。
传统基于信号处理方法主要包括降噪滤波器、频谱估计等技术。
这些方法通常基于统计学原理或者模型假设，并通过滤波或者频谱变换等方式对原始信号进行处理。
然而，在复杂环境下这些方法往往效果有限，并且很难适应不同类型噪声。
近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，也为语音增强算法的研究带来了新的思路和方法。
深度学习算法能够自动学习和提取输入数据的高层次特征，并且能够处理非线性问题。
这些特点使得深度学习在语音增强领域具有巨大潜力。
基于深度学习的语音增强算法主要包括自编码器、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
这些算法通过对大量带有噪声的语音数据进行训练，能够学习到噪声和干净语音之间的映射关系，并且生成高质量、清晰可辨的增强语音信号。
自编码器是一种常用于无监督学习任务中的神经网络模型，其主要目标是将输入信号通过编码器映射到一个低维潜在空间中，并通过解码器将其重构回原始空间。
在语音增强任务中，自编码器可以用于提取输入信号中与噪声无关的特征，并且通过解码器重构出清晰可辨的干净信号。
卷积神经网络是一种能够有效处理空间相关性的神经网络模型。
在语音增强任务中，卷积神经网络可以通过卷积层和池化层等操作，对输入语音信号进行特征提取和降维，从而提高增强效果。
此外，卷积神经网络还可以通过堆叠多个卷积层和全连接层等结构，构建深层网络模型，进一步提高语音增强的性能。
语音增强算法的研究与实现
ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， ２ ０ １ ６ ， ４ ０ （ １ ２ ） ： ４ ０ — ４ ２ ．
中图分类 ： Ｔ Ｎ ９ １ ２ ． ３
文献 ３ １ １ ／ ｊ ． ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｅ ． ２ ０ １ ６ ． １ ２ ． ０ ９
了理 论 分 析 。 最 后 以 基于 统计 模 型 的语 音 增 强 算 法作 为例 子 进 行 仿 真 ， 验 证 了语 音 增 强 效 果 。
关键词 ： 语 音增 强； 语 音信号处理 ； 谱减 法； 维纳滤波算法
Ｒｅ ｓ ｅ ａｒ ｃ ｈ ａ ｎｄ ｉ ｍ ｐｌ ｅ ｍｅ ｎｔ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎｈ ａｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎｔ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｓ ａ ｎ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ；ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｓ ｉ ｇ ｎ ｌ ａ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ；ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ；ｗ ｉ ｅ ｎ ｅ ｒ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
matlab基于语音增强的研究
m a t l a b基于语音增强的研究Prepared on 21 November 2021基于MATLAB语音增强的研究摘要：目前的语音识别系统大都是在安静环境中工作的，但实际工作中在噪声环境中尤其是强噪声环境下，语音识别系统的识别率将受到严重影响。
谱减法语音增强是一种对数字语音识别系统的预处理和线性预测编码的预处理，能有效抑制背景噪声，提高语音质量。
基于此文中提出并研究语音数字信号增强处理方法及其Matlab 实现，旨在通过理论探讨和实例分析，获知适用的增强语音数字信号的方法和技术。
关键词:谱减法、语音增强。
1.引言研究语音增强技术在实际中有重要价值。
目前，语音增强己在很多方面得到广泛的应用例如语音处理系统、通信、多媒体技术、数字化家电等领域。
语音增强的一个主要目标，就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。
根据与输入语音信号的关系，噪声可分为加性噪声和非加性噪声两类。
对某些非加性噪声而言，可以通过一定的变换转换成加性噪声。
非加性噪声主要是残响和传送网络的电路噪声等。
加性噪声通常分为宽带噪声、冲激噪声、语音干扰噪声、周期噪声等。
简介MATLAB是MATrix LABORATORY的缩写，是一款由美国THE MathWorks公司出品的商业数学软件。
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互环境。
除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言编写的程序。
3.语音特性语音具有被称为声学特征的物理性质。
语音既然是人的发音器官发出来的一种声波，它就和其他各种声音一样，也具有声音的物理属性。
它具有以下一些特性：1音质。
它是一种声音区别于其他声音的基本特征。
2音调。
就是声音的高低。
音调取决于声波的频率：频率快则音调高，频率慢则音调低。
3声音的强弱。
音调即音量，又称响度。
它是由声波振动幅度决定的。
4声音的长短。
基于深度学习的语音增强算法研究
基于深度学习的语音增强算法研究摘要：语音增强是一项重要的研究领域，旨在提高语音信号的质量和清晰度。
深度学习技术在语音增强领域中取得了显著的进展。
本文基于深度学习算法，对语音增强技术进行了研究和分析。
首先，介绍了语音增强的背景和意义；然后，详细介绍了深度学习算法在语音增强中的应用；最后，对目前存在的问题进行了总结，并提出了未来进一步研究的方向。
1. 引言随着通信技术和人工智能领域的快速发展，人们对于高质量、清晰度高、抗干扰能力强的语音信号需求日益增长。
然而，在实际应用中，由于各种环境因素（如噪声、回声等）以及设备本身限制等原因导致录制或传输得到的语音信号质量较差。
因此，如何提高语音信号质量成为一个重要而具有挑战性问题。
2. 传统方法回顾在过去的几十年里，许多传统的语音增强方法被提出和研究，如频域滤波、时域滤波、谱减法等。
这些方法在一定程度上提高了语音信号的质量，但仍然存在一些问题，如增强效果不理想、抑制语音信号等。
因此，研究人员开始探索新的方法来解决这些问题。
3. 深度学习在语音增强中的应用深度学习技术由于其出色的特征提取和模式识别能力，在语音增强中得到了广泛应用。
深度学习模型通常包括自编码器、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3.1 自编码器自编码器是一种无监督学习模型，在语音增强中被广泛应用。
通过训练自编码器网络来提取输入特征，并通过解码器重构输入信号。
自编码器能够学习到信号中的高级特征，并生成高质量的输出。
3.2 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种用于图像处理和模式识别任务的深度学习模型，在语音增强中也得到了应用。
通过卷积层和池化层的组合，CNN能够有效地提取语音信号中的特征，从而实现语音增强。
3.3 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型，被广泛应用于语音增强。
RNN通过将前一时刻的输出作为当前时刻的输入，能够捕捉到序列数据中的时序特征，并对输入信号进行增强。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（ １ 一 ｌ ／ ） ”
式 （ ７ ）
由式（ ７ ） 可 以清楚地看出谱相减 的物理意义： 它相当于对带噪语
和语 音为加性信号 且彼此不相关。 此时带噪语音信号可表示为 ：
音 的每 一个频谱分量乘 以一个系数 当信 噪比高时， 含语音 的可
一
减去 噪声频谱估值 ， 而得到纯净语音 的频谱 。 宽带 噪声通常可 以假 可为 负， 此时修改式（ ５ ） 为 定为高斯噪声和 白噪声 。 它 的来源很多 ， 包括 空气流动 、 呼吸噪声和 ２
一
般 随机 噪声源 。 量化噪声通常作 为 白噪声来处理 ， 也可 以视为宽
带噪声 。 由于宽 带噪声与语音信号在 时域和频域上完全重叠 ， 因而 消除它最为 困难 。 由于人耳对语音频谱分量 的相位不敏感 ， 所 以谱 减法 主要针对短 时幅度 谱。
而 为零均值 的高斯 分布 ， 所 以有 ： 种改进也称为被减项权值处理 。
Ｅ ［ ｔ ￣ Ｉ 。 ］ Ｅ ［ １ ｓ 『 ］ ＋ ￡ 门
式 （ ３ ）
同时， 将式（ ５ ） 中的功率谱计算 及 改为ｌ Ｉ 和Ｉ ， Ｉ ／ ｍ 计算（ 这
人耳对语音相位不敏感（ 相聋） 这一特点。 因为噪声是局部平稳的 ， 故
式 中 ｅ为一个大于０ 的常数 ， 它由试验确定 。 定义第ｋ 个频谱分
Ｉ Ｉ． ． ． ．
量 的 增 益 函 数Ｇ ｝ ＝ ｌ ｌ ／ ｌ ｌ 以 及 后 验 信 噪 比 ＝ ｌ Ｉ ／ 《 ｋ ） ，
则 式（ ５ ） 可 以改写为 ：
２语音增强算法
２ ． １传 统 谱减 法
１引 言 语音增强 已发展 为语音信号数字处理 的一个重要分支。 语音增
ｌ ［ １ ｉ 一 日 Ｉ ｆ ｝ ９ ｆ ～ ｛ 。
¨
，
式 （ ５ ）
强中的谱减法是处理宽带噪声的最通 用技术 ， 即从带噪语音估值 中
实际计 算中， 也可能出现 Ｉ ｌ 一 ４ ＂ ， Ｔ － ２ 《 膏 ） 的 情况， 因 此功 率谱不
、 ｆ ７ ／ ＇ ０＂ 来自幢 式 （ ８ ） ｓ （ ” ） 的 傅里叶系数为： ＝ ｆ ］ ｅ ｘ ｐ ｌ ｊ ｏ ＇ ￣ Ｉ
ｄ（ ” ） 的傅里叶系数为 ： 由（ １ ） 式， 则有： 一 十
其 中， ｍ为ｘ 的均值 ， ｏ为标准偏差 。 噪声的帧功率谱 随机变化 范 围很宽 ， 在频域 中的最大 、 最小值之 比往往达到几个数量级 ， 而最
只 要 从 Ｉ 中 减 去 ｌ Ｉ 便 可 恢 复 ｌ 之 所以 能 这 样是 基 于 理。 经分析和试验得知 ， 当ｍ＞２ 时， 它具有与被减项加权处理相 同的
“ 音 乐噪声” 。 为有 效地 减少宽带和音乐噪声 ， 可对谱减法进行改进 。 噪声的
） 经Ｆ Ｆ Ｔ 后， 有 ＝ ＋ ， 由此可得
ｆ ＝ ｝ ｆ ＋ ｌ ｛ ＋
十
式（ ２ ）
能量往往分布于整个频谱范围 ， 而语音能量 则较集 中于某些频率或
式中 ＋ 表示 复共 轭。 因 为假定噪声是不相关的， 即 ｓ （ ” ） 与ｄ （ ， ， ） 频段 ， 尤其在元音 的共振峰 处。 因此可在元音段等幅度较高 的时帧 独立 ， 不 会出现信号和噪声 的乘积值 ， 则互 谱的统计均值 为０ 。 去除噪声时， 减去， ｌ ’ 五（ ｌ ， 则可更好地相对突出语音的功率谱。 这
用－ ’ ’ 《 ， ， ） 代表加窗后的带噪信号。
分析 帧的噪声 频谱 ， 而实际上噪声频谱服从高斯分布
ｙ （ ” ） ＝ｓ 《 ， ， ） ４ － ｄ （ ， ｆ ）０ ≤ Ｎ ≤ Ｎ— ｌ
设 。 《 ， ｜ ） 的 傅里 叶 系 数 为：
ｌ ｌ ｅ ｘ ｐ ｝
ｐ ㈤ 一 １ 一 ｅ
式（ １ ） 能性很大 ， 衰减小 。 反之 ， 则认为含有语音 的可能性小 ， 衰减则增大 。 ２ ． ２改 进 的谱 减 法 式中， ｓ （ Ｉ 为纯 净语音信号， ｄ 《 ” ） 为 平稳加性高斯噪声。 实际 式（ ５ ） 中 的 五 《 七 ） 是以 无声 期间 的统 计平均的噪 声方差代 替当 前 上， 为避免分帧时的截断效应， 应对Ｙ ｆ ） 加窗。 为了书写方便， 这里
计出 。 由 于人耳对相位不敏感， 所以 只要估计出 ｆ ， 然后 借用带
噪语音相 位 ， 进行反傅里 叶变换后就 可得 到增强的语音 。
～８ 倍。 因而 ， 在减去噪声谱后 ， 会有 些较大的 而语音增强的任务就是利用 已知 的噪声功率谱信 息， 从 中估 大值与均值之 比也达６ 功率谱分量 的剩余部分， 在频谱上呈现 出随机 出现 的尖峰 ， 在 听觉 上形成残 留噪声 。 这种 噪声具有～定 的节 奏性 起伏 感 ， 所 以称 之为
Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｏ ｖ ｅ ｒ ｖ ｉ ｅ ｗ 信 息 技 术 与应 用
基于计算机仿真的语音增强算法研究
张 冰
（ 酒泉职业技术学 院， 甘肃酒泉 ７ ３ ５ ０ ０ ０ ）
【 摘 要】 在 语 音通 信过程 中不可避 免地 会 受到 来 自 周 围环 境 、 传输媒 介 引入 的噪 声、 通信 设备 内部 电噪 声 、 乃 至其 它讲话 者的 干扰 。 这 些干 扰 最终 将使接 收者接语 音收 到的语 音是非 纯净的原 始语音信 号， 而是 受噪声 污染的带噪语 音信 号。 语音增 强是解 决噪 声 污染的一种有 效方 法， 是从 带 噪语 音 信号 中提 取尽 可能 纯净 的原始语 音， 本文研 究的是 一种基 于普 减法 的改进语 音增 强算 法 。 【 关键词】 语音增 强 谱 减法 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ