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《苏州大学》 2011年
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低信噪比环境下语音增强的研究

陶智  
【摘要】:语音是人类相互之间交流信息最快捷、最重要、最有效和最方便的形式。然而在实际环境下的语音应用过程中,如语音识别、语音编码、语音转换、语音通信等,不可避免地受到来自周围环境的各种噪声影响。噪声严重影响着这些应用技术的性能,甚至导致系统失败。语音增强是解决噪声污染的有效方法,其目的是从含噪语音信号中尽可能提取纯净的语音信号,抑制背景噪声,提高语音的清晰度和可懂度。该技术涉及诸如助听器、电子耳蜗、盲人语音通信、人机交互系统和移动语音通信等多方面的应用。 近年来出现了多种语音增强方法,这些技术在较高信噪比时已取得比较好的效果,然而对弱语音信号或在低信噪比环境下,增强后的语音常伴有无法抑制的残留噪声和背景噪声,同时语音失真度很大。在此背景下,本文研究了低信噪比环境下的语音增强,主要工作如下: 1、在低信噪比环境下,采用传统的算法进行语音端点检测存在正确率低、抗噪性能差等问题。本文研究了一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)瞬时能频值的语音端点检测算法。运用HHT分离出语音的瞬时幅值与频率,提取基于时间-能量-频率特征参数的瞬时能频值,利用该特征值对语音和噪声进行区分,从而进行端点检测。实验结果表明该算法检测的正确率均高于零能法、熵函数法等方法。 2、提出了一种基于约束方差频谱平滑和极小值跟踪(VCSS-ML)的噪声谱估计算法。该方法根据含噪语音子带平滑功率谱与其最小值之间比值,通过加权含噪语音功率谱来估计噪声谱,同时通过含噪语音平滑功率谱的方差对噪声谱进行平滑。该算法可以在很短的语音间隙中更新噪声功率谱,大大提高了算法的适应速度。实验结果表明估计的噪声谱既能快速适应背景噪声的变化,又能保证噪声谱估计的准确性。特别是在强背景噪声和慢变化噪声情况下,性能都得到了明显的提高。 3、提出了一种基于听觉感知小波阈值的清音增强方法。该方法采用听觉感知小波变换对含噪语音分解,得到小波听觉感知子带层系数,采用HHT瞬时能频值进行清浊音判别,对浊音部分采用听觉掩蔽阈值进行处理,对清音部分采用一种基于噪声功率谱估计的改进软限幅阈值算法来进行处理。实验结果表明该方法很好地解决了语音信号的保护和噪声去除之间的矛盾,在抑制噪声的同时清音信号也得到了较好地保留。 4、提出了一种听觉神经模型和量子听觉神经网络相结合的语音增强方法。低信噪比的含噪语音经过听觉神经模型处理后,增强为信噪比较高的语音。采用听觉皮层模型提取每一帧语音信号时频信息,利用量子神经网络的非线性映射和自学习能力来优化减参数,从而进行语音增益估计,实现语音增强。实验结果表明该方法利用神经网络的自适应学习能力,减少了对目标语音信号的失真,在主观和客观的听觉性能指标上都有明显的改进。 5、耳语音是一种低信噪比的弱语音信号,采用传统的谱减类算法进行耳语音消噪时更容易产生令人烦躁的“音乐噪声”。本文提出了一种基于修正Mel域听觉掩蔽模型和无语音概率(SAP)的含噪耳语音增强方法。该方法根据耳语音的发音特点对Mel频率进行修正,对每一帧耳语音信号进行Mel域频带滤波,再通过无语音概率动态地确定每个频带的听觉掩蔽阈值,对不同的听觉掩蔽阈值自适应地调整谱减系数来进行含噪耳语音的增强。实验结果表明,该方法与其它谱减法相比,能将残留噪声和背景噪声控制在人耳掩蔽阈值下,语音失真更小,主观听觉方面也得到了很大的改善。
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TN912.35

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 张涛;基于FPGA的小波提升算法语音去噪系统的设计与实现[D];广西师范大学;2012年
2 翟蓓蓓;基于低信噪比环境下音频净化技术的研究[D];中北大学;2013年
3 孙宝印;电子耳蜗语音增强的研究[D];苏州大学;2013年
4 马纯艳;一种基于GMM的汽车声纹识别锁算法研究[D];南京理工大学;2014年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 胡淑萍;余新晓;王小平;秦永胜;陈俊崎;;人工神经网络在流域植被类型优化中的应用[J];北京林业大学学报;2008年S2期
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10 张琳;;基于神经网络和D-S推理的火灾探测信息处理方法[A];第十届中国科协年会论文集(一)[C];2008年
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1 范迪;沉渣厚度超声检测信号处理技术研究及应用[D];山东科技大学;2010年
2 黄湘松;基于混淆网络的汉语语音检索技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
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6 孙大利;石油价格波动规律研究[D];浙江大学;2010年
7 车勇;轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计[D];武汉理工大学;2010年
8 尹伟;基于模型的语音增强方法及质量评估研究[D];武汉大学;2009年
9 曾庆虎;机械传动系统关键零部件故障预测技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
10 张克俊;基因表达式编程理论及其监督机器学习模型研究[D];浙江大学;2010年
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1 王萍;语音情感识别研究[D];山东科技大学;2010年
2 楼侃;基于DSP的语音信号环境噪声降噪处理技术的研究[D];长春理工大学;2010年
3 靳志强;报告厅环境下语音增强方法研究[D];郑州大学;2010年
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6 孙大为;数字化单边带水声语音通信系统的研究与实现[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 王东阳;多智能体调度优化算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张宝峰;基于DSP的语音识别算法研究与实现[D];兰州理工大学;2011年
2 潘阳;钢琴校音计算机软件的设计[D];安徽大学;2011年
3 彭诗雅;基于声纹识别的身份认证技术研究[D];南京航空航天大学;2010年
4 朱健华;语音增强方法的研究[D];大连理工大学;2002年
5 刘永红;说话人识别系统的研究[D];西南交通大学;2003年
6 谭东昱;基于小波变换的语音增强方法研究及实时实现[D];湖南大学;2004年
7 龚李亮;一维连续小波变换低电压低功耗对数域集成电路技术综合[D];湖南大学;2004年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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1 王金明,张雄伟;一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2003年01期
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10 黄磊;刘郁林;徐舜;;一种引入虚拟噪声分量的独立分量分析语音增强算法[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2007年02期
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1 陈凯;俞蒙槐;胡上序;付强;;语音增强系统性能评测方法综述[A];第四届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1996年
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3 徐舒;孙洪;;基于融合迭代的语音增强方法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
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5 国雁萌;;一种极低信噪比条件下的语音增强方法[A];第六届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];2001年
6 江峰;李晓东;;适用于抑制非平稳背景噪声的语音增强算法[A];中国声学学会2003年青年学术会议[CYCA'03]论文集[C];2003年
7 阎兆立;杜利民;;维纳后滤波语音增强算法研究[A];中国声学学会2005年青年学术会议[CYCA'05]论文集[C];2005年
8 刘淑华;胡强;覃团发;万海斌;;语音增强算法的研究[A];2005通信理论与技术新进展——第十届全国青年通信学术会议论文集[C];2005年
9 魏臻;张景达;陆阳;;嵌入式系统中语音增强改进算法的研究[A];2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集(一)[C];2007年
10 杨威明;;基于阈值的小波变换语音增强方法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
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1 欧世峰;变换域语音增强算法的研究[D];吉林大学;2008年
2 尹伟;基于模型的语音增强方法及质量评估研究[D];武汉大学;2009年
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4 方瑜;语音增强相关问题研究[D];北京邮电大学;2012年
5 姚峰英;语音增强系统的研究与实现[D];中国科学院上海冶金研究所;2001年
6 陶智;低信噪比环境下语音增强的研究[D];苏州大学;2011年
7 王娜;基于小波变换与约束方差噪声谱估计的语音增强算法研究[D];燕山大学;2011年
8 赵彦平;基于稀疏表示的语音增强方法研究[D];吉林大学;2014年
9 张丽艳;复杂环境下麦克风阵列语音增强方法研究[D];大连理工大学;2009年
10 袁文浩;基于噪声估计的语音增强方法研究[D];华东理工大学;2013年
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1 熊敏;基于巴克域语音增强算法的研究与实现[D];湖南大学;2009年
2 杨海波;基于耳蜗滤波及谐波特性的语音增强方法研究[D];兰州大学;2010年
3 靳晨升;语音增强算法的研究[D];太原理工大学;2010年
4 孟静;语音增强算法性能的评价研究[D];兰州交通大学;2010年
5 冯岩;基于提升小波的语音增强算法的研究与实现[D];电子科技大学;2010年
6 朱健华;语音增强方法的研究[D];大连理工大学;2002年
7 金学骥;语音增强算法的研究与实现[D];浙江大学;2005年
8 郭宝强;军用通信电台前置语音增强系统的研究与实现[D];大连理工大学;2006年
9 孙晶;语音增强算法研究[D];吉林大学;2006年
10 张宝泉;基于小波的语音增强算法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
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