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基于时域滤波器的语音增强算法研究
作 者: 张涛
导 师: 李辉
学 校: 中国科学技术大学
专 业: 电路与系统
关键词: 语音增强 维纳滤波器 先验信噪比 卡尔曼滤波器
分类号: TN912.35
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
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引 用: 4次
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内容摘要
现实生活中,语音通常会受到环境噪声的污染,使得许多语音处理系统的性能急剧恶化。语音增强作为一种有效的预处理技术,通常应用于其它语音处理系统的前端处理中。语音增强的目的就是消除环境噪声的影响,改善语音的质量。基于时域滤波器的语音增强方法通常是在时域某种误差准则下的语音信号估计方法,是目前应用最广泛的方法之一。这种语音增强方法通常需要获得精确的参数估计,然后在时域某种误差准则下获得期望的估计语音。本文立足于跟踪国内外的最新技术,系统地研究了基于时域滤波器语音增强方法中的各个技术环节,主要实现工作如下:1.由于直接判决法只是利用了当前帧和当前帧之前的信息,这样得到的结果对于信号的突变不能很好的估计,并且这种方法在低信噪比区域的平滑程度也不够。因此在维纳滤波语音增强方法中,采用直接判决法不能够准确地估计出先验信噪比。针对上述两个缺点,本文提出了一种基于非因果先验信噪比估计器的维纳滤波语音增强方法,这种方法是利用了当前帧之前、当前帧和当前帧之后的信息来联合估计先验信噪比。由于利用了当前帧之后的信息,这种方法能够对信号的突变进行很好的估计,并且在低信噪比区域对后验信噪比进行了深度平滑。实验结果表明,采用本文的方法能够获得更好的增强效果。2.卡尔曼滤波语音增强方法是利用语音生成模型,在最小均方误差准则下,跟踪干净语音的方法。对于这种语音增强方法而言,模型参数估计的准确与否,直接影响到语音增强的质量。由于卡尔曼滤波语音增强方法需要获得干净语音的线性预测系数,因此需要先对带噪语音进行预处理。针对谱减法处理带噪语音后在频谱上出现随机尖峰的缺点,本文给出了一种短时对数谱幅度的MMSE估计(MMSE-LSA)和卡尔曼滤波语音增强相结合的方法。实验结果表明,采用本文的方法优于谱减和卡尔曼滤波语音增强相结合的方法。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-9 第一章 绪论 9-20 1.1 课题背景 9 1.2 语音增强的基本理论 9-13 1.2.1 语音信号产生的数字模型 9-11 1.2.2 语音特性 11 1.2.3 噪声特性 11-12 1.2.4 带噪语音信号模型 12-13 1.2.5 随机理论中的参数估计 13 1.3 语音增强的发展现状 13-15 1.4 语音增强质量评估 15-18 1.4.1 主观评价 15-16 1.4.2 客观评价 16-18 1.5 本文主要研究工作和结构安排 18-19 1.6 本章小结 19-20 第二章 噪声功率谱估计 20-30 2.1 基于语音活动检测的噪声功率谱估计 20-21 2.2 基于最小值统计跟踪的噪声功率谱估计 21-25 2.2.1 最优平滑 22-23 2.2.2 偏差补偿 23-24 2.2.3 最小值统计跟踪 24-25 2.3 基于最小值约束递归平均的噪声功率谱估计 25-27 2.4 实验仿真 27-29 2.5 本章小结 29-30 第三章 基于先验信噪比估计的维纳滤波语音增强方法 30-41 3.1 维纳滤波法 31-32 3.2 音乐噪声 32-33 3.3 先验信噪比估计 33-38 3.3.1 直接判决法 33-36 3.3.2 非因果的先验信噪比估计器 36-38 3.4 噪声功率谱估计 38-39 3.5 实验仿真 39-40 3.6 本章小结 40-41 第四章 基于卡尔曼滤波的语音增强方法 41-57 4.1 语音信号的线性预测分析 41-42 4.2 卡尔曼滤波语音增强 42-50 4.2.1 卡尔曼滤波 42-44 4.2.2 卡尔曼滤波用于语音增强 44-50 4.3 预处理 50-54 4.3.1 谱减法 51-52 4.3.2 MMSE-LSA 52 4.3.3 多带谱减及AR 参数平滑的方法 52-54 4.4 噪声功率谱估计 54 4.5 实验仿真 54-56 4.6 本章小结 56-57 第五章 总结与展望 57-59 参考文献 59-63 致谢 63-64 攻读硕士学位期间发表的学术论文 64
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理 > 语音增强
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