本文關(guān)鍵詞：語(yǔ)音增強(qiáng)中噪聲估計(jì)的研究

  更多相關(guān)文章： 語(yǔ)音增強(qiáng) 噪聲估計(jì) 最小值搜索 最小均方誤差 先驗(yàn)信噪比

【摘要】：語(yǔ)音增強(qiáng)的目的是增強(qiáng)目標(biāo)語(yǔ)音,或者說是減少噪聲,經(jīng)過多年的研究,人們已經(jīng)提出了很多語(yǔ)音增強(qiáng)算法。而對(duì)許多語(yǔ)音增強(qiáng)算法而言,對(duì)噪聲的估計(jì)都是一個(gè)非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。語(yǔ)音是一種不平穩(wěn)信號(hào),但是具有短時(shí)平穩(wěn)性,所以噪聲估計(jì)算法普遍通過對(duì)帶噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)分析,采用隨機(jī)過程和概率統(tǒng)計(jì)等數(shù)學(xué)方法對(duì)噪聲的功率譜進(jìn)行估計(jì)。本文以單聲道語(yǔ)音增強(qiáng)中的噪聲估計(jì)為研究對(duì)象,對(duì)幾種具有代表性的噪聲估計(jì)算法進(jìn)行了介紹分析及仿真。并且對(duì)改進(jìn)的最小值控制遞歸平均(Improved Minima Controlled Recursive Averaging,IMCRA)算法以及基于最小均方誤差(Minimum Mean Square Error,MMSE)的噪聲估計(jì)算法進(jìn)行了改進(jìn)。噪聲的非平穩(wěn)性特點(diǎn)決定了噪聲在帶噪語(yǔ)音的有聲段也會(huì)發(fā)生變化,因而必須對(duì)噪聲的變化做出快速的跟蹤。IMCRA算法在最小值控制遞歸平均(Minima Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法的基礎(chǔ)上采用了兩次平滑和兩次最小值搜索,該算法的最小值搜索采取的是單向搜索,在噪聲功率水平快速上升的情況下,會(huì)出現(xiàn)不能及時(shí)跟蹤噪聲功率的情況,因而會(huì)產(chǎn)生較大的延時(shí)。本文對(duì)IMCRA算法的最小值搜索方法進(jìn)行了改進(jìn),在第一次最小值搜索時(shí)采用前后向搜索的方法得到一個(gè)語(yǔ)音存在的粗略判決,第二次最小值搜索時(shí)采用大小窗雙向并行搜索,結(jié)合第一次的判決給出最小值搜索結(jié)果。仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的方法減少了噪聲估計(jì)的延時(shí),對(duì)噪聲的估計(jì)效果更好�；贛MSE的噪聲估計(jì)算法使用先驗(yàn)信噪比的最大似然估計(jì)來獲得噪聲周期圖的MMSE估計(jì),然而給定的先驗(yàn)信噪比估計(jì)所得到的MMSE估計(jì)是有偏估計(jì),為了補(bǔ)償這個(gè)偏差,需要使用判決引導(dǎo)法對(duì)先驗(yàn)信噪比再作一次估計(jì)。本文改進(jìn)了原始算法,采用基于語(yǔ)音存在概率的軟判決來代替硬判決,因此能夠使估計(jì)無偏。本文的算法與原始的算法相比,改善了估計(jì)效果,減少了計(jì)算量,并且更節(jié)省內(nèi)存。
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)音增強(qiáng) 噪聲估計(jì) 最小值搜索 最小均方誤差 先驗(yàn)信噪比
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN912.35
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 語(yǔ)音增強(qiáng)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 噪聲估計(jì)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要內(nèi)容和章節(jié)安排12-14
• 2 語(yǔ)音特性及語(yǔ)音增強(qiáng)算法14-27
• 2.1 語(yǔ)音信號(hào)及噪聲信號(hào)特性14-16
• 2.1.1 語(yǔ)音信號(hào)特性14
• 2.1.2 噪聲信號(hào)特性14-15
• 2.1.3 人耳感知特性15-16
• 2.2 語(yǔ)音增強(qiáng)算法16-24
• 2.2.1 譜減算法16-18
• 2.2.2 基于統(tǒng)計(jì)模型的算法18-22
• 2.2.3 子空間算法22-24
• 2.3 語(yǔ)音增強(qiáng)算法評(píng)價(jià)24-25
• 2.3.1 主觀評(píng)價(jià)24-25
• 2.3.2 客觀評(píng)價(jià)25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 3 噪聲的估計(jì)27-44
• 3.1 VAD算法27-30
• 3.2 MS算法30-35
• 3.3 基于信號(hào)存在概率的遞歸平均算法35-43
• 3.3.1 似然比算法36-38
• 3.3.2 MCRA算法38-41
• 3.3.3 IMCRA算法41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 4 基于大小窗雙向并行搜索的最小值搜索方法44-50
• 4.1 改進(jìn)的最小值搜索方法44-46
• 4.2 實(shí)驗(yàn)仿真與分析46-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 5 改進(jìn)的基于MMSE的噪聲估計(jì)算法50-58
• 5.1 基于MMSE的噪聲功率譜估計(jì)50-52
• 5.1.1 基于MMSE的VAD51-52
• 5.1.2 追蹤停滯52
• 5.2 基于語(yǔ)音存在概率的軟判決52-54
• 5.2.1 語(yǔ)音存在概率的估計(jì)52-53
• 5.2.2 避免停滯53-54
• 5.3 噪聲估計(jì)算法評(píng)估54-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-59
• 致謝59-60
• 參考 文獻(xiàn)60-63
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果63

【相似文獻(xiàn)】

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