自适应小波阈值语音增强新方法

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1、第46卷第4期大连理工大学学报Vol.46No.42006年7月JournalofdalianuniversityoftechnologyJul.2006文章编号:1000-8608(2006)04-0561-06自适应小波阈值语音增强新方法马晓红1宋辉2殷福亮1(1.大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116024;2.清华大学电子工程系北京100084)摘要:针对单一小波阈值语音增强方法降低语音可懂度这一问题提出一种基于自适应小波阈值的语音增强新方法.根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型即是白噪声(含频响曲线比较平整的有色噪声)还是频响曲线不

2、平整的有色噪声.由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阈值对带噪语音信号进行增强处理.用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试实验结果表明在两种实验数据情况下该方法均具有较好的噪声抑制能力.关键词:语音增强;自适应小波阈值;小波变换中图分类号:TN912.3文献标识码:AO引言示.利用噪声频谱的平整性对带噪语音信号的背景噪声类型进行判别用以指导阈值处理部分的语音信号经常会受到背景噪声的干扰导致软阈值函数;同时对带噪语音信号进行小波变换语音处理系统无法正常工作.解决这一问题

3、的有得到带有噪声的小波系数;然后根据噪声的类型效方法是对带噪语音信号进行增强处理从中提分别选用相应的自适应阈值对含噪小波系数进行取尽可能纯净的原始语音.语音增强的目的有两处理得到小波系数的估值;最后对这些估值进行个:一是抑制背景噪声改善语音质量;二是提高小波反变换得到重建信号.语音的可懂度.现有的语音增强方法较多大体上可以分为两大类:一类是时域方法如基于参数和模型的方法[1~3];另一类是频域方法如谱相减法[415][6][7]1短时谱幅度估计1对数谱幅度估计以及基于马尔柯夫模型滤波算法[8]等.图1自适应小波阈值语音增强方法框图fig.1Schem

4、aticsofadaptiveWaveletthreshold小波分析又称为多分辨率分析是一种有力speechenhancementmethod的时-频分析工具.它既可以分析信号的概貌又可以分析信号的细节;用软阈值函数处理小波1.1噪声类型判别方法系数是较为广泛的一种小波语音增强方法该方根据有色噪声的幅频特性可知不同频率处法对所有尺度的小波系数采用单一阈值进行处的噪声幅度是不同的.有些有色噪声的幅度相差理而不考虑输入噪声的类型.这种方法虽然可很大而有些有色噪声幅度则相差很小接近于白以降低噪声但同时也会抑制一部分语音信号从噪声.前者的频响曲线极不平整'

5、而后者的频而降低语音的可懂度.本文提出一种基于自适应响曲线比较平整'.因此可以用噪声频响曲线小波阈值的语音增强新方法它不同于文献[9]的平整度'来描述其频率特性.频响曲线越平中介绍的多尺度多阈值方法.该方法根据噪声类整则越接近白噪声;频响曲线越不平整说明噪型的不同采用不同的自适应小波阈值对带噪信声特性越差.号进行增强处理.通过计算噪声帧每个频率点处幅度值与平均1自适应小波阈值语音增强方法幅度差值的平均值将噪声区分为白噪声(含频响曲线比较平整的有色噪声)和频响曲线不平整的自适应小波阈值语音增强方法框图如图1所有色噪声两类.该平均值描述了噪声频响曲线的收

6、稿日期:2005-01-19;修回日期:2006-05-22.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60575011;60372082).作者简介:马晓红(1967-)女博士副教授;殷福亮(1962-)男教授博士生导师.562大连理工大学学报第46卷起伏程度9定义为谱的平整度.如果该平均值小9g(z)选取主要基于三点考虑2(1)噪声小波说明谱的平整度好9则为白噪声(含频响曲线比较系数随尺度增加而减小9因此应满足递减性质.平整的有色噪声);如果该平均值大9说明谱的平(2)对不同尺度下白噪声小波系数跟踪并研究其整度不好9则为频响曲线不平整的有色噪声.具变化

7、规律9发现小波系数除了与尺度有固定的关体步骤如下2系之外9随着尺度的增加9其下降速度并不相同.(1)对带噪语音信号进行有音/无音检尺度越大9下降速度越快.(3)对多组数据分析表测10;明9它近似满足对数函数分布的形式.综合考虑z-1(2)对噪声帧进行加窗傅里叶变换;以上因素9本文实验中选取g(z)=1/(22ln(1+(3)计算其频响曲线的平均幅度cf;z)).(4)计算谱的平整度7;1.2.2频响曲线不平整的有色噪声情况因为(5)如果小于一个特定的阈值9则认为是白有色噪声的Lipschitz指数并不总是小于零9因噪声(含频响曲线比较平整的有色噪声)

8、9否则认此9如果仍采用随尺度增加而减小的阈值函数进为是频响曲线不平整的有色噪声.行处理9则有可能漏掉某些噪声