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1、课程设计论文基于多带谱相减的语音增强方法基于多带谱相减的语音增强方法曾庆宁作品名称:学院/系：指导教师:组长:组员:2010年12月10日摘要Abstract30引言3语音增强算法2多带谱相减算法的原理3噪声估计64音乐噪声的消除75仿真与结果86结束语9References9参考程序9摘要：环境噪声会影响语咅质量，严重的情况下语咅将完全淹没到噪声中，无法分辨。语音增强就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。本文对目前一些主要的语音增强方法做了研究，分析了齐种方法的优缺点。在实际应用时，要根据具体的噪声情况和特定坏

2、境，选用不同的语音增强方法或语音增强方法的组合，来达到最好的语音增强的效果。关键词：语咅增强；去噪；多带谱和减Abstract:Theenvironmentalnoisewillaffectthequalityofspeech,intheseriouscircumstances,itwillsubmergethespeech,sothespeechcan'tbedetected.Thespeechenhancementistogetthespeechasoriginalaspossiblefromthespeechsig

3、nalwithnoise.Thispaperstudiesonthemainmethodsforthespeechenhancement,andanalysestheiradvantageandweakness.Intheactualapplication,forthebesteffectofspeechenhancementitshouldusedifferentmethodsortheircombinationaccordingtothespecificnoiseandthegivenenvironment.Keyw

4、ords:speechenhancement;denoising;signalnoiseratio;intelligibility；multi-bandspectralsubtractionmethod0引言噪咅环境下，许多语咅处理系统的性能急剧下降。语咅增强作为解决噪芦污染的一种有效的预处理技术，一直是语音信号处理研究领域中的热门课题之一，它广泛应用于语音识别和语音编码等数字语音系统屮。语音增强的口的就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音信号，提高信噪比，改善语音质量。冃前常用的语音增强算法一般可分为基于语音生成

5、模型参数和非基于语音生成模型参数2人类。基于语咅生成模型参数方法的特点是对语咅生成模型的参数进行估计和恢复。然而在低信噪比下，很难对模型参数进行准确估计，并且此类算法往往因需要迭代而增加算法的复杂度。非基于语音生成模型参数的语音増强方法主要有自适应噪声滤波法和基于语音短吋谱估计的增强方法。其中谱减法由于较为简单，已经被许多实际数字语音处理系统所釆用。但是由于噪声与语咅信号在频域中的重叠特性,在消除噪声、提高语咅信号信噪比的同时，必然会或多或少地引起原始语音信号的失真。此外，传统谱减法［1-2］还会产生较大的残留音乐噪声。

6、为此文章提岀了一种多带谱相减结合感觉加权滤波的语音增强方法，该方法首先将带噪语音、估计的噪声信号按频率划分成互不交叠的儿个频带进行谱相减，然后根据人耳的听觉掩蔽特性,对多带谱相减后的信号进一步增强。仿真结果表明，该方法在保持了较高语音质量的同吋，能有效地消除背景噪声和音乐噪声。1语音增强算法语音增强是通过对带噪语音信号进行处理以消除噪声、提高语音的町懂度及舒适度的一种技术。通常在10ms-30ms(毫秒)内认为语音和噪声是加性平稳的、不相关的[2],可以假设带噪信号为y(n),它由纯净语咅信号s(n)和不和关的加性噪声d

7、(n)组成，在时域故带噪语音可以表示为：(1)y(n)=s(n)+d(n)因此带噪语咅功率谱可以表示如.卜":IY(k)l2«IS(k)l2+ID(k)12(2)其中S(k)和D(k)分别是纯净语音和噪声的幅度谱值。因为噪声幅度谱不能直接得到，所以要在寂静咅时刻佔计得到，佔计值表示为D(k)0在谱减算法中较为有效的一种算法是Berouti提出的过减法，语音功率谱估计IS(k)I乂可以由下式算得：IS(k)l2=IY(k)l2-al0(k)12(3)式小a是过减因子，它是一个关于此段语音信噪比的函数。过减法的实现是假定噪声

8、对语音信号的影响在整个频带内是一致的。然而实际并非如此，噪声往往对不同频段的影响是不同的，基于噪声对语音影响的非一致性提出了多带谱减算法。2多带谱相减算法的原理假定噪声是加性平稳噪声,并且和纯净语音信号不相关，那么带噪语音为y(n)+n)+d(n)(1)式小y(n)为带噪语音;s(n)为纯净语音;d(n)为噪声。对上