一种基于改进型谱减法的语音增强新算法

文章主要研究基本谱减法及其改进算法在语音增强中的应用,阐述了基本谱减法的原理,并在此基础之上提出了一种改进型谱减法。在此改进型算法中,通过采用端点检测法来确定“寂静段”（纯噪声段）,然后对“寂静段”噪声进行重新估计,以减小噪声估计的误差,并对基本谱减法中引入的音乐噪声进行了处理。通过对两者的对比仿真和结果分析比较,发现改进型谱减法在噪声减少的程度、声音的清晰程度和SNR（信噪比）上都较基本谱减法有明显改善。     

基于谱减法的一种改进语音增强算法

对语音信号进行处理一个很重要的问题就是噪声的滤除,噪声降低了语音的信噪比和可懂性。多年来,人们针对加性宽带噪声提出了各种语音增强算法,其中谱减法因其具有简单和易于实现的优点而被广泛的采用。但是,一般的谱减法都会带来较为严重的“音乐”噪声,为减弱这种噪声,本文提出了一种改进的语音增强算法——多带谱减法(multi-bandspectrumsubtraction)。实验结果表明,多带谱减法明显的削弱了一般谱减法所带来的音乐噪声,对带噪语音质量的增强效果显著。     

基于改进谱减法的语音识别系统去噪

为消除语音识别系统中的噪声干扰,研究了传统谱减法和改进的谱减法,描述了两种算法的原理和特点,并对两种算法进行了编程实现。matlab仿真结果表明,改进的谱减法不仅可以消除噪声,还可以抑制＂音乐噪声＂的产生,比传统谱减法更具优势。     

基于谱减法语音增强研究

文章以传统的谱减法为基础,介绍了几种改进的方法,比较详细地叙述了谱减法的基本原理和降低音乐噪声的方法。最后综合几种改进的方法,提出基于端点检测的近似估计谱减法。相对于传统的谱减法,该算法能更好地抑制残留噪声和背景噪声,特别是低信噪比下的语音信号。     

一种基于谱减的语音增强算法改进

为进一步降低噪声对采集语音的干扰,提出了一种新的谱减改进方法。采用阈值法对非平稳背景噪声信号进行估计,计算出先验信噪比,得到还原的纯净语音信号。用MATLAB实现了整个算法的仿真,并与传统谱减法结果相比较,仿真结果表明,该算法对非平稳噪声追踪性较好,在抑制背景噪声,减少音乐噪声前提下,提高了语音的可懂度,其计算复杂度也可以接受。     

盲分离技术在语音信号处理中的研究与应用

盲分离技术是信号处理领域研究的热点问题,在源信号和混合过程未知的情况下,从混合信号中分离出源信号.重点研究了混合语音信号的盲分离方法,对语音信号进行加窗傅立叶变换,采用定点ICA算法对混合语音信号进行分离.最后使用Matlab软件对算法进行了仿真.     

一种改进GSC自适应语音增强方法

传统广义旁瓣抵消器在阻塞目标信号时,目标信号对消及波束形成方向固定,缺乏灵活性,为此,本文提出基于麦克风阵列技术的一种新型广义旁瓣抵消器自适应语音增强方法。该方法利用自适应阻塞矩阵级联自适应抵消器来估计出维纳滤波器输出信号中的残余噪声,并与输出信号进行对消,然后后续一个谱减法进一步去除可能留有的残余噪声。分析了改进算法的性能,并与传统广义旁瓣抵消器进行了仿真比较。     

基于去噪的ACF-CEP基音检测算法

基音参数检测是对基音周期的估计分析,这在语音信号处理中特别是在语音识别、语音信号的合成、还有编码方面,都起着举足轻重的作用。倒谱法是频域估计法中相对成功的一种方法。本文在结合基于加窗语音的倒谱模型,分析模型的声门激励倒谱和声道脉冲响应倒谱的特点,根据其倒谱特征,改进基音检测算法,并取得良好的效果。     

基于Mel倒谱特征顺序统计滤波的语音端点检测算法

为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效.     

基于麦克风阵列的语音增强算法概述

麦克风阵列语音增强技术是将阵列信号处理与语音信号处理相结合,利用语音信号的空间相位信息对语音信号进行增强的一种技术。文章介绍了各种基于麦克风阵列的语音增强基本算法,概述了各算法的基本原理,并总结了各算法的特点及其所适用的声学环境特性。     

基于短时谱估计的三种语音增强技术降噪效果的比较

语音增强的目的是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音.目前语音增强的方法很多,本文对一段未知的带噪语音信号采用基于短时谱估计的改进的谱减法、维纳滤波法、最小均方误差法这三种常用的语音增强技术进行降噪处理,并根据实验结果对这三种语言增强技术的降噪效果进行了比较.     

ICA在信号分离和消噪中的应用

在语音处理及应用的众多领域中，语音信号经常会被噪声或其他语音干扰。讨论了一种快速独立分量分析算法，并将其应用到混合语音信号的分离及语音中噪声的消除。实验结果表明算法取得了良好的效果。     

EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取

针对语音信号降噪和提取算法存在降噪效果不佳等问题,已经无法满足现在社会的需求。本文提出一种基于改进EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取方法,首先针对EMD算法在语音信号降噪可能破坏噪声特性的问题,利用全局阈值选择去噪的方法对其进行改进,然后引入Hil-bert算法将其与EMD算法融合,对语音信号进行降噪和提取。利用仿真实验可以发现:将EMD算法和Hilbert算法进行混合优化,和传统的小波变换语音信号降噪算法,不容易出现差错并且具有更好的降噪性能。     

汉语语音合成的算法研究

本文主要完成基于原型波形内插(PWI)算法的语音编码和基于这一算法在汉语语音合成中声调调整方面的研究.用原型波形内插方法进行声调调整,与LPA频谱特性与信号谱匹配得很好,内插过程也保持了原语音信的谱特性,也提高了合成语音的质量.     

基于神经网络的语音增强系统设计

利用神经网络设计语音信号增强处理系统,在无噪和含噪条件下,提取语音信号的MFCC系数,用于BP神经网络的训练和识别,最终达到语音信号消噪和提高可懂度的目的。自适应神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的不确定性。仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单,而且节省运行时间,语音增强效果很好。     

基于语音特点的小波阈值去噪算法分析

小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。     

基于语音特点的小波阈值去噪算法分析

小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。     

基于小波分析的清浊音检测问题及算法

语音信号特征的提取是语音信号处理的基础.文章叙述了语音信号特征提取的过程,对语音信号中短时能量的特点进行了详细分析,基于子波变换实现了清浊音的检测和判决.     

小波变换模极大值点在信号去噪中的应用

如何去除信号中的噪声．得到纯净的信号是信号处理过程中一个热点技术。本研究根据噪声与信号的小波变换模极大值点在多尺度空间上具有不同的特性,对信号进行了噪声消除。试验结果表明,使用傅里叶变换和coif2小波模极大值点法对信号去噪,都能够有效地去除信号中的噪声,且重构后的信号非常逼近原始信号．但coif2小波模极大值点法去噪效果更好。     

RLS双麦克风噪声对消技术

本文介绍的主要是采用RLS算法来进行双麦克风噪声对消技术的原理。一路麦克风采集带有噪声的语音信息,一路麦克风采集噪声。将两路数据传输到服务器,通过RLS算法来进行信号的对消,还原出原始语音信号。