發(fā)布時(shí)間：2018-01-21 19:35

  本文關(guān)鍵詞： 雙通道后濾波 能量差 相干性　出處：《信號(hào)處理》2014年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：雙通道能量差后濾波語音增強(qiáng)算法在語音通信系統(tǒng)的噪聲抑制技術(shù)中有較好的應(yīng)用前景,然而其理論性能和局限性還未得到充分研究。為此,本文采用統(tǒng)計(jì)分析方法研究了雙通道能量差后濾波語音增強(qiáng)算法的性能,分析了相干性、平滑因子及噪聲估計(jì)誤差對(duì)算法的影響。理論和仿真結(jié)果表明,噪聲估計(jì)誤差和平滑因子嚴(yán)重影響該算法的降噪性能。依據(jù)此分析結(jié)果,本文提出一種基于非平穩(wěn)噪聲估計(jì)和功率譜自適應(yīng)平滑的雙通道能量差后濾波算法。測(cè)試結(jié)果表明,本文提出的算法在不增加語音失真的前提下,能更有效地抑制非平穩(wěn)噪聲,段信噪比提高(SegSNRI)和語音質(zhì)量感知評(píng)估(PESQ)等客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)都表明本文的算法優(yōu)于其他幾種經(jīng)典的后濾波算法。
[Abstract]:The dual-channel post-filter speech enhancement algorithm has a good application prospect in the speech communication system noise suppression technology, but its theoretical performance and limitations have not been fully studied. In this paper, we use statistical analysis method to study the performance of two-channel post-filter speech enhancement algorithm, and analyze the effects of coherence, smoothing factor and noise estimation error on the algorithm. The theoretical and simulation results show that. The noise estimation error and smoothing factor seriously affect the performance of the algorithm. This paper presents a two-channel energy difference post-filtering algorithm based on non-stationary noise estimation and power spectrum adaptive smoothing. The test results show that the proposed algorithm does not increase the speech distortion. It can restrain non-stationary noise more effectively. The objective evaluation indexes such as segment SNR (SegSNRI) and speech quality perception evaluation (PESQ) show that the proposed algorithm is superior to other classical post-filtering algorithms.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院聲學(xué)研究所通信聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院上海高等研究院聲學(xué)與信息技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61201403,61302126)
【分類號(hào)】：TN912.3
【正文快照】： 1引言語音增強(qiáng)是語音信號(hào)處理的重要組成部分,在語音識(shí)別、語音編碼以及語音通信領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用。語音增強(qiáng)是降低噪聲干擾,提高通話清晰度和可懂度的有效手段,按通道數(shù)目可分為單通道語音增強(qiáng)[1]和多通道語音增強(qiáng)[2],其中多通道語音增強(qiáng)在抑制非平穩(wěn)噪聲和提高語音可懂

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