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基于听觉掩蔽效应和噪声估计的语音增强算法

谱减法在增强语音、提高信噪比的同时,残留的音乐噪声较大。在利用听觉掩蔽阈值对谱减系数进行修正的基础上,采用实时噪声估计来减少谱  (本文共4页) 阅读全文>>

江南大学
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基于听觉掩蔽效应的数字助听器算法研究及DSP的实现

耳聋已成为一个世界性的问题,解决耳聋问题的最直接手段是给耳聋患者戴上助听器,提高人耳对语音感知。数字助听器最大的优点是能够植入各种语音处理算法,改变语音的分布,提高人耳感知语音的舒适度和分辨率。数字助听器的诞生给耳聋患者带来了希望。本文重点研究了数字助听器的核心算法。将人耳的听觉掩蔽效应应用到数字助听器的核心算法中去,直接从人耳的听觉生理上出发,改善人耳对声音的听觉舒适度,并且把此算法在DSP上实现。本文首先分析了数字助听器三个核心算法:语音增强,宽动态压缩和移频压缩。传统的数字助听器算法忽略了人耳的生理特性,语音听觉舒适度没提高,针对算法的缺点,提出用基于听觉掩蔽效应的语音增强算法取代原语音增强算法。这样利用人耳的生理特性降低噪声,提高语音感知的舒适度。针对听觉掩蔽效应的语音增强算法,本文首先对噪声的估算运用了实时噪声估计,提高了噪声估计的准确性,降低了语音失真。还对原有算法中的听觉掩蔽阈值计算不准确,从而引起了谱减系数计算误...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

电子科技大学
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非平稳噪声环境中的语音增强技术研究

日常生活中,语音使得人与人之间的交流变得高效。但是,噪声往往会对语音信号造成干扰,降低语音的质量,影响人们之间的交流。通常,噪声具有的不同特性和随机性使得完全消除噪声是不可能的,尤其在非平稳噪声环境中。因此,语音增强的目的是减少语音中含有的噪声,提高语音信号的质量和可懂度。本文从研究传统的语音增强算法入手,分析了一些算法的优缺点。在人耳听觉掩蔽效应的基础上,对一种单通道语音增强算法提出了一些改进。针对语音和噪声同时进入人耳的噪声环境,本文提出了一种基于感知失真测度的语音增强算法,实现了在噪声环境中对语音信号进行增强的目的。本论文主要的工作和创新点如下:1.基于噪声去除的语音增强1)针对增强过程中容易产生语音失真的问题,本文介绍了一种低失真语音估计器。但是,该语音估计器的计算复杂度较高,且在低信噪比情况下,不能准确去噪。针对该问题,本文引入一个过减因子,降低了该语音增强的算法复杂度。改进后,该估计器能够根据信噪比的大小及时调整去噪...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

华东理工大学
华东理工大学

听觉特性及噪声估计在语音增强算法中的研究

由于噪声存在的必然性引起了语音系统性能急剧恶化的现象,从而直接地影响到语音重建的质量,导致通话质量的迅速降低。然而,如何尽可能的从带噪的语音信号中去除噪声、提取出纯净及有用的语音信号就成为目前语音信号处理领域中的一个热门话题,语音增强便成了语音信号处理的关键技术之一本文以语音增强为研究课题,在谱减法的基础上,提出了基于人耳的听觉特性及噪声估计在语音增强中的应用。该方法将一种在低信噪比非平稳环境中较为优越的噪声估计算法结合了入耳的听觉掩蔽效应来实现语音增强思想,所以该方法在大大减少了残留“音乐噪声”影响的同时也降低了增强后的语音的失真度,从而提高了增强语音质量。最小值控制递归平均法是一种新兴并且有效的噪声估计方法。它不需要语音的有声/无声判决,所以它比传统的语音活动检测噪声估计法更接近于软判决方法。而且该方法对每一帧都重新计算其噪声功率谱,使得噪声谱在所有的帧中能不断地的更新,实现实时跟踪噪声变化的需求。因而,基于最小值控制递归平...  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安电子科技大学
西安电子科技大学

单通道语音增强算法的研究与应用

语音增强的目的是从带噪语音信号中尽可能提取纯净语音来改善语音的自然度和可懂度。它是一种有效解决噪声污染、提高信噪比的重要手段,近年来在语音通信及语音识别等方面得到了应用。本文讨论了语音信号和噪声信号的特点,分析了语音活性检测技术和噪声估计算法,研究了在不同噪声环境下适用的多种语音增强算法。基于以上讨论,本文提出一种结合自适应滤波的基于听觉掩蔽效应的单通道语音增强算法,并结合一种能够快速跟踪噪声变化的噪声估计算法,设计了一种新的语音增强系统。实验表明,本文设计的增强系统具有以下优点:(1)可以快速跟踪噪声谱的变化,能够准确估计噪声参数;(2)算法复杂度较小,实时性好;(3)可以在时变信道和低信噪比条件下取得良好的增强效果;(4)去除噪声效果明显,能够掩蔽音乐噪声,兼顾语音可懂度和自然度。本文设计的单通道语音增强系统已经应用到对短波电台的语音降噪中。  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

广东工业大学
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语音增强技术的算法改进研究

在实际的语音应用过程中,如语音通信、语音合成、语音识别等,所使用的语音信号不可避免的受到外来的各种各样的噪声干扰,这些干扰将严重影响语音设备功能的发挥。因此,有必要对被噪声干扰的语音信号进行去噪处理,即我们所说的语音增强。语音增强的算法多种多样。本文首先介绍了语音增强的来源、发展历程等,重点讨论了几种常用的基于短时谱的语音增强算法,以及语音和噪声模型,讨论了噪声估计的方法。一般的噪声估计是对噪声的方差进行估计,所估计的方差的准确性将对后续的处理有重大的影响。本文着重对基于最小值跟踪法的噪声估计做了详细的研究,通过实验仿真对其估计效果进行评价。最终以最小值跟踪算法作为改进的语音增强方法的噪声估计部分。本文主要是为了提高语音的清晰度,要求语音失真要小,并且减少“音乐噪声”对主观听觉的不良影响。利用人耳的语音感知特性,本文提出一种基于听觉掩蔽效应的改进谱相减语音增强方法。仿真结果表明:改进后的算法性能明显优于改进前的算法。在后续处理中...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>