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语音增强算法的研究与实现

作　者: 陈欣
导　师: 周利清
学　校: 北京邮电大学
专　业: 电路与系统
关键词: 语音增强噪声估计谱减法掩蔽效应小波变换 Bark子波
分类号: TN912.35
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 412次
引　用: 6次
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内容摘要

语音增强目前已发展成为语音信号数字处理的一个重要分支。它的主要作用是降低噪声、增强语音的清晰度，主要应用于语音识别和语音编码系统的预处理。语音增强算法有许多种，目标都是为了增强语音的清晰度与理解度，这两个目标并不是相关联的，有时甚至相互矛盾，因此任何一个语音增强系统都是根据不同的应用做适当的选择和折衷。本文从语音和噪声的特性以及人耳对语音的感知特性入手，在分析并比较了现有的各种语音增强方法之后，重点研究了基于基本频谱相减法的增强算法。以最大限度减少残留噪声和背景噪声为目的，采用Bark子波分析的方法模拟人耳基底膜的频率分析特性来进行语音增强，重点研究了利用听觉掩蔽模型来确定除噪阈值的算法，取得了较好的实验结果。此外，还利用小波变换这一数学工具，借助谱减法和听觉掩蔽模型的理论思想，对在小波域的谱减算法进行了研究，尤其是利用在感知特性上与人耳的听觉系统相吻合的Bark子波对增强后的语音进行分解和重构，能够使增强后的语音更加符合人耳的听觉感知。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-11
  1.1 选题背景及研究意义  8-9
  1.2 研究现状及存在的问题  9
  1.3 本文的主要工作  9-10
  1.4 本文的组织  10-11
第二章语音感知及噪声特性  11-15
  2.1 语音特性  11
  2.2 噪声特性  11-13
  2.3 人耳的感知特性  13-15
第三章语音信号的数字处理和分析  15-24
  3.1 预加重  15-16
  3.2 加窗分帧  16-17
  3.3 短时分析  17-19
    3.3.1 短时能量和短时平均幅度  17-18
    3.3.2 短时过零率  18-19
  3.4 端点检测  19-20
  3.5 噪声参数的估计  20-24
    3.5.1 最优平滑  20-21
    3.5.2 最小功率谱统计跟踪  21-24
第四章语音增强技术综述  24-35
  4.1 基于短时谱估计的语音增强算法  24-28
    4.1.1 短时谱计算  25
    4.1.2 谱相减法  25-27
    4.1.3 改进谱相减法  27
    4.1.4 基于短时谱的维纳滤波  27-28
  4.2 常见的语音增强滤波器  28-34
    4.2.1 自适应噪声抵消法  28-29
    4.2.2 自相关法  29-30
    4.2.3 谐波增强法  30-31
    4.2.4 基于语音生成模型的维纳滤波器法  31-32
    4.2.5 卡尔曼滤波法  32-34
  4.3 其它理论在语音增强领域的应用  34-35
    4.3.1 小波变换法  34
    4.3.2 听觉模拟法  34-35
第五章基于听觉掩蔽效应的改进谱减法  35-45
  5.1 听觉掩蔽效应  35-37
  5.2 临界带宽和 Bark频率群  37-38
  5.3 噪声掩蔽闭值的计算  38-40
  5.4 掩蔽效应在语音增强中的应用  40-42
    5.4.1 掩蔽效应与谱减法结合  41
    5.5.2 谱减系数的确定  41-42
  5.5 实验结果与讨论  42-45
第六章基于小波变换的语音增强方法  45-53
  6.1 小波基本理论  45-46
  6.2 经典小波去噪方法  46-50
    6.2.1 模极大值去噪法  46-48
    6.2.2 小波阈值去噪法  48-50
  6.3 Bark子波变换的应用  50-53
    6.3.1 Bark子波变换与听觉掩蔽模型  50-52
    6.3.2 Bark子波函数的构造  52-53
第七章语音增强的质量评价  53-57
  7.1 概述  53-54
  7.2 语音质量的主观评价  54-55
    7.2.1 MOS得分法  54
    7.2.2 判断韵字测试  54
    7.2.3 判断满意度测量  54-55
  7.3 语音质量客观评价  55-57
    7.3.1 信噪比  55
    7.3.2 坂仓距离度量  55-57
结束语  57-58
参考文献  58-60
致谢  60

语音增强算法的研究与实现

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