本文關(guān)鍵詞：特定人語音增強算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息化的發(fā)展,語音通信成為人們?nèi)粘Ｗ罨镜臏贤ǚ绞?但在實際環(huán)境中會不可避免的受到各種噪聲的影響,導致語音質(zhì)量和系統(tǒng)性能的下降,因此很多學者致力于研究高效的語音增強算法。目前,越來越多的電子設(shè)備被“私有化”,即在日常生活中,僅被一個人或固定的幾個人長期使用,所以根據(jù)這個特點,我們考慮在語音增強算法中引入特定說話人的特征信息,進而提高噪聲的抑制能力。本文通過分析幾種經(jīng)典語音增強算法,給出了一種基于特定人特征的改進算法。在語音存在與否的雙狀態(tài)模型下,最優(yōu)修正的最小均方差對數(shù)幅度譜估計(OMLSA)算法與改進的最小值控制的遞歸平均(IMCRA)算法相結(jié)合的方法,相對于其他經(jīng)典算法在噪聲抑制方面具有明顯優(yōu)勢。因此,本文在IMCRA-OMLSA算法的基礎(chǔ)上,引入特定說話人的特征信息。在特定人語音增強算法中,特定人特征信息是經(jīng)過大量特定人的語音訓練后得到的高斯混合模型(GMM)。根據(jù)語音存在概率對不同信號譜的估計過程和權(quán)重系數(shù)的影響,分別從先驗信噪比估計、IMCRA噪聲估計和OMLSA語音估計三個角度,利用特定人的GMM模型對該算法進行了改進。在多種噪聲類型和輸入信噪比條件下,利用六種客觀評價指標對所提出的特定人語音增強算法和其他經(jīng)典算法進行了對比測試。通過實驗結(jié)果表明,本文所給出的特定人語音增強算法無論在噪聲抑制還是語音失真方面,均優(yōu)于其他經(jīng)典算法。
【關(guān)鍵詞】：語音增強技術(shù) 特定說話人 高斯混合模型 OMLSA
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.35
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 語音增強算法的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 課題的研究內(nèi)容及目標14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 語音增強技術(shù)的概述17-33
• 2.1 譜減法18-19
• 2.2 維納濾波算法19-21
• 2.3 基于統(tǒng)計的MMSE算法21-25
• 2.3.1 基于短時頻譜幅度的MMSE估計器21-23
• 2.3.2 對數(shù)MMSE估計器23-24
• 2.3.3 結(jié)合語音存在概率的對數(shù)MMSE估計器24-25
• 2.4 噪聲估計算法25-29
• 2.4.1 最小值跟蹤算法26-27
• 2.4.2 最小值控制的遞歸平均MCRA算法27-29
• 2.5 語音增強的其他優(yōu)選算法29-31
• 2.5.1 信號子空間算法30
• 2.5.2 基于HMM的語音增強算法30-31
• 2.6 本章小結(jié)31-33
• 第三章 特定人語音增強系統(tǒng)33-41
• 3.1 特定人語音增強的總體框架33
• 3.2 前端去噪預處理算法33-34
• 3.3 說話人識別算法34-36
• 3.4 基于特定人的語音增強算法36-37
• 3.5 去噪預處理的測試結(jié)果及性能分析37-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于GMM和OMLSA的特定人語音增強算法41-61
• 4.1 基于MFCC和GMM的說話人特征提取方法42-43
• 4.1.1 MFCC參數(shù)的GMM模型建立42-43
• 4.1.2 說話人特征信息的頻域轉(zhuǎn)換43
• 4.2 基于特定人特征的IMCRA噪聲估計器43-49
• 4.2.1 IMCRA噪聲估計器44-45
• 4.2.2 基于特定人特征改進的SD-IMCRA方法45-47
• 4.2.3 特征系數(shù)的選取47-49
• 4.2.4 基于特定人的IMCRA噪聲估計性能分析49
• 4.3 基于特定人特征的先驗信噪比估計方法49-53
• 4.3.1 先驗信噪比估計的直接判決法51
• 4.3.2 基于特征人特征改進的先驗信噪比估計SD-DD方法51-52
• 4.3.3 特征系數(shù)的選取及應(yīng)用擴展52-53
• 4.4 基于特定人特征的OMLSA語音估計器53-59
• 4.4.1 OMLSA語音估計器54-56
• 4.4.2 基于特定人信息改進的SD-OMLSA語音估計56-58
• 4.4.3 特征系數(shù)的選取和分析58-59
• 4.5 本章小結(jié)59-61
• 第五章 測試結(jié)果及性能分析61-75
• 5.1 語音增強算法的性能評估方法61-64
• 5.1.1 主觀音質(zhì)評估方法61-63
• 5.1.2 客觀音質(zhì)評估方法63-64
• 5.2 基于特定人的語音增強算法的測試結(jié)果64-73
• 5.2.1 測試環(huán)境64
• 5.2.2 基于特定人的SD-IMCRA-OMLSA算法性能測試64-68
• 5.2.3 基于通用說話人特征的USD-IMCRA-OMLSA算法性能測試68-69
• 5.2.4 基于特定人先驗信噪比的維納濾波算法性能測試69-70
• 5.2.5 特定人語音增強算法性能分析70-73
• 5.3 本章小結(jié)73-75
• 第六章 工作總結(jié)與展望75-77
• 6.1 本文的主要研究成果75-76
• 6.2 后續(xù)研究工作76-77
• 參考文獻77-81
• 攻讀碩士學位期間已發(fā)表或錄用的論文81-83

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