语音增强算法的研究与实现

【摘要】：语音增强是语音信号处理的一个重要分支,它常广泛应用于语音编码,语音识别系统中作为前端的语音处理。随着DSP芯片的不断发展以及配套开发工具的不断完善,实时语音增强在不同场合得到了很好的实现和应用。实际语音增强的目标主要是从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音,改进语音质量和消除背景噪声,使听者愿意接受且不感觉疲劳,提高可懂度,方便听者理解。 语音增强算法首先需要对噪声谱进行估计,它的准确性直接影响了最终的语音增强效果。在论文中介绍了能量阈值VAD检测法和最小值约束递归噪声功率谱估计法,二者各有优缺点,但因为后者可调参数过多,在后面的Matlab仿真和DSP实时实现时选用的是能量阈值VAD检测法。 论文系统的研究了单通道短时谱幅度语音增强的两种典型方法,谱减法和维纳滤波法,分析了各自的优点和缺点,并对这两种增强算法都做了适度的改进,将街道采集的实时噪声和Neospeech语音库的纯语音按不同信噪比混合通过Matlab进行仿真,信噪比范围为-5 dB~20 dB,最终采用主观评价和客观评价两种方式对增强的语音进行评估,评估结果良好。 论文介绍了基于TMS320C5402 DSP和TLV320AIC23语音增强系统的硬件和软件设计,在硬件部分主要介绍了AIC23和DSP的接口设计及其相关的寄存器设置,并对AIC23的外围模块电路作了简单介绍,通过最终的回放检测,语音增强系统的硬件部分工作正常;在软件部分,语音增强算法选用谱减法在语音增强系统上实时实现,并对实现的代码优化,通过CCS的结果表明达到了一定的优化效果。