本文關鍵詞：語音增強中噪聲估計的研究

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【摘要】：語音增強的目的是增強目標語音,或者說是減少噪聲,經過多年的研究,人們已經提出了很多語音增強算法。而對許多語音增強算法而言,對噪聲的估計都是一個非常關鍵的環(huán)節(jié)。語音是一種不平穩(wěn)信號,但是具有短時平穩(wěn)性,所以噪聲估計算法普遍通過對帶噪語音信號進行短時分析,采用隨機過程和概率統(tǒng)計等數學方法對噪聲的功率譜進行估計。本文以單聲道語音增強中的噪聲估計為研究對象,對幾種具有代表性的噪聲估計算法進行了介紹分析及仿真。并且對改進的最小值控制遞歸平均(Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA)算法以及基于最小均方誤差(Minimum Mean Square Error,MMSE)的噪聲估計算法進行了改進。噪聲的非平穩(wěn)性特點決定了噪聲在帶噪語音的有聲段也會發(fā)生變化,因而必須對噪聲的變化做出快速的跟蹤。IMCRA算法在最小值控制遞歸平均(Minima Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法的基礎上采用了兩次平滑和兩次最小值搜索,該算法的最小值搜索采取的是單向搜索,在噪聲功率水平快速上升的情況下,會出現不能及時跟蹤噪聲功率的情況,因而會產生較大的延時。本文對IMCRA算法的最小值搜索方法進行了改進,在第一次最小值搜索時采用前后向搜索的方法得到一個語音存在的粗略判決,第二次最小值搜索時采用大小窗雙向并行搜索,結合第一次的判決給出最小值搜索結果。仿真結果表明改進后的方法減少了噪聲估計的延時,對噪聲的估計效果更好。基于MMSE的噪聲估計算法使用先驗信噪比的最大似然估計來獲得噪聲周期圖的MMSE估計,然而給定的先驗信噪比估計所得到的MMSE估計是有偏估計,為了補償這個偏差,需要使用判決引導法對先驗信噪比再作一次估計。本文改進了原始算法,采用基于語音存在概率的軟判決來代替硬判決,因此能夠使估計無偏。本文的算法與原始的算法相比,改善了估計效果,減少了計算量,并且更節(jié)省內存。
【關鍵詞】：語音增強 噪聲估計 最小值搜索 最小均方誤差 先驗信噪比
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.35
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現狀10-12
• 1.2.1 語音增強研究現狀10-11
• 1.2.2 噪聲估計研究現狀11-12
• 1.3 本文主要內容和章節(jié)安排12-14
• 2 語音特性及語音增強算法14-27
• 2.1 語音信號及噪聲信號特性14-16
• 2.1.1 語音信號特性14
• 2.1.2 噪聲信號特性14-15
• 2.1.3 人耳感知特性15-16
• 2.2 語音增強算法16-24
• 2.2.1 譜減算法16-18
• 2.2.2 基于統(tǒng)計模型的算法18-22
• 2.2.3 子空間算法22-24
• 2.3 語音增強算法評價24-25
• 2.3.1 主觀評價24-25
• 2.3.2 客觀評價25
• 2.4 本章小結25-27
• 3 噪聲的估計27-44
• 3.1 VAD算法27-30
• 3.2 MS算法30-35
• 3.3 基于信號存在概率的遞歸平均算法35-43
• 3.3.1 似然比算法36-38
• 3.3.2 MCRA算法38-41
• 3.3.3 IMCRA算法41-43
• 3.4 本章小結43-44
• 4 基于大小窗雙向并行搜索的最小值搜索方法44-50
• 4.1 改進的最小值搜索方法44-46
• 4.2 實驗仿真與分析46-49
• 4.3 本章小結49-50
• 5 改進的基于MMSE的噪聲估計算法50-58
• 5.1 基于MMSE的噪聲功率譜估計50-52
• 5.1.1 基于MMSE的VAD51-52
• 5.1.2 追蹤停滯52
• 5.2 基于語音存在概率的軟判決52-54
• 5.2.1 語音存在概率的估計52-53
• 5.2.2 避免停滯53-54
• 5.3 噪聲估計算法評估54-57
• 5.4 本章小結57-58
• 結論58-59
• 致謝59-60
• 參考 文獻60-63
• 攻讀學位期間的研究成果63

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本文編號：1091796