本文選題：隨機共振 + 譜減算法　； 參考：《天津工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：本文針對譜減算法在低信噪比環(huán)境下由于音樂噪聲和相位噪聲的干擾導致語音增強與檢測效果不佳的問題,提出了一種基于雙穩(wěn)隨機共振理論與譜減算法的復合型語音增強算法。在對相位噪聲的幾何分解研究后發(fā)現(xiàn),噪信號相位與純凈相位之間的差值與信號的初始信噪比成負相關,而復合方法利用隨機共振在微弱信號處理方向上的獨特優(yōu)勢對含噪語音進行預處理,將噪聲的能量往低頻的語音信號上轉(zhuǎn)移,實現(xiàn)不損傷語音信號的同時提升語音信號的信噪比,從而減小譜減算法中相位噪聲的影響。另外,在對預處理過后的語音信號進行譜減時采用自適應增益平均的方式對增益函數(shù)做時域上的平滑處理,以此降低譜減算法對語音信號的損傷程度。實驗采取Matlab仿真的方式,對含噪語音信號分別通過復合方法語音處理系統(tǒng)與譜減算法語音處理系統(tǒng),并詳細對比分析復合方法與譜減算法輸出語音的分段信噪比以及感知語音質(zhì)量評估得分。經(jīng)大量實驗仿真發(fā)現(xiàn),復合方法與譜減算法對比優(yōu)勢明顯,在初始信噪比低于-7dB時復合方法效果尤為顯著,可將初始信噪比低至-15dB的含噪語音信號分段信噪比提升至OdB左右,信噪比增益高達15dB。實驗結(jié)果表明,隨機共振與譜減算法結(jié)合的復合方法可明顯提升低信噪比環(huán)境下語音信號的輸出分段信噪比及感知語音質(zhì)量。
[Abstract]:In this paper, the problem of speech enhancement and detection caused by music noise and phase noise in low signal-to-noise ratio (SNR) environment is discussed.A hybrid speech enhancement algorithm based on bistable stochastic resonance theory and spectral subtraction algorithm is proposed.After studying the geometric decomposition of phase noise, it is found that the difference between the phase and pure phase of the noise signal is negatively correlated with the initial signal-to-noise ratio of the signal.The composite method uses the unique advantage of stochastic resonance in the direction of weak signal processing to preprocess noisy speech and transfer the energy of noise to the low frequency speech signal.The signal-to-noise ratio of the speech signal can be improved while the speech signal is not damaged, and the effect of phase noise in the spectral subtraction algorithm can be reduced.In addition, the adaptive gain averaging method is used to smooth the gain function in the time domain in order to reduce the damage degree of the speech signal caused by the spectral subtraction algorithm.The experiment adopts the method of Matlab simulation. The speech processing system of noisy speech signal is composed of speech processing system with compound method and speech processing system with spectral subtraction algorithm.The segmented signal-to-noise ratio (SNR) and perceptual speech quality evaluation score of the speech output from the composite method and the spectral subtraction algorithm are compared and analyzed in detail.A large number of experiments show that the hybrid method has obvious advantages compared with the spectral subtraction algorithm, especially when the initial SNR is less than -7dB, and the segmental SNR of the noisy speech signal with initial SNR as low as -15dB can be increased to about OdB.The SNR gain is up to 15 dB.The experimental results show that the combination of stochastic resonance and spectral subtraction algorithm can significantly improve the output segmented signal-to-noise ratio and perceptual speech quality of speech signal in low SNR environment.
【學位授予單位】：天津工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN912.35

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