【摘要】：針對傳統(tǒng)的小波包語音增強(qiáng)算法增強(qiáng)后的語音失真嚴(yán)重的問題,提出了一種基于自適應(yīng)閾值和新閾值函數(shù)的小波包語音增強(qiáng)算法。該算法在小波包域?qū)г胝Z音加窗分幀,基于相鄰幀快速傅里葉變換功率譜的互相關(guān)值,計(jì)算各幀存在語音的概率;然后通過語音存在概率對傳統(tǒng)通用小波包閾值進(jìn)行調(diào)整,使得閾值在非語音幀中較大,在語音幀中較小,實(shí)現(xiàn)閾值的自適應(yīng)調(diào)整,可以在最大程度消除噪聲的同時(shí),盡可能地保留語音,減小語音失真。還設(shè)計(jì)了一種新閾值函數(shù),克服了傳統(tǒng)硬閾值函數(shù)不連續(xù)和軟閾值函數(shù)會帶來恒定偏差的缺點(diǎn),進(jìn)一步減小了語音失真。采用TIMIT和NOISEX-92數(shù)據(jù)庫中的語音和噪聲進(jìn)行了大量的模擬實(shí)驗(yàn),主觀評比和客觀評比結(jié)果均證明提出的語音增強(qiáng)算法比現(xiàn)有的兩種算法有更好的增強(qiáng)效果,采用提出的算法增強(qiáng)后的語音失真更小,聽覺效果更好。
[Abstract]:In order to solve the serious problem of speech distortion after enhancement by traditional wavelet packet speech enhancement algorithm, a new wavelet packet speech enhancement algorithm based on adaptive threshold and new threshold function is proposed. In the wavelet packet domain, the noisy speech is windowed into frames, and the probability of each frame is calculated based on the cross-correlation value of the power spectrum of the FFT power spectrum of adjacent frames. Then the traditional general wavelet packet threshold is adjusted by speech existence probability, which makes the threshold larger in non-speech frames and smaller in speech frames. The adaptive adjustment of threshold value can eliminate the noise at the same time to the greatest extent. Keep the voice as much as possible and reduce the distortion. A new threshold function is also designed, which overcomes the disadvantages of traditional hard threshold function discontinuity and soft threshold function which will bring constant deviation, and further reduces the speech distortion. The speech and noise in TIMIT and NOISEX-92 database are used in a large number of simulation experiments. The subjective and objective evaluation results show that the proposed speech enhancement algorithm has better enhancement effect than the existing two algorithms. The proposed algorithm has less distortion and better auditory effect.
【作者單位】： 安徽師范大學(xué)物理與電子信息學(xué)院;
【基金】：安徽省科技攻關(guān)項(xiàng)目(1501041137) 安徽省教育廳自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(KJ2015A079) 安徽師范大學(xué)博士科研啟動基金資助項(xiàng)目
【分類號】：TN912.35

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本文編號：2418601