本文選題：語(yǔ)音增強(qiáng)　切入點(diǎn)：有色噪聲　出處：《福州大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：語(yǔ)音增強(qiáng)是從含噪語(yǔ)音中提取原始語(yǔ)音信號(hào)的技術(shù),在很多工程領(lǐng)域中有廣泛應(yīng)用。實(shí)際中,污染噪聲通常是有色噪聲。目前,有色噪聲下的語(yǔ)音增強(qiáng)尚需進(jìn)一步研究和完善。本文通過(guò)研究經(jīng)典的語(yǔ)音增強(qiáng)算法如維納濾波、譜減法、信號(hào)子空間和卡爾曼濾波,發(fā)現(xiàn)它們?cè)诎自肼暻樾斡休^好的恢復(fù)效果,但在有色噪聲情形,由于其統(tǒng)計(jì)學(xué)上的非平穩(wěn)性這些語(yǔ)音增強(qiáng)算法不能有效地去除帶噪語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。本文提出有效的預(yù)白化技術(shù)來(lái)提高語(yǔ)音增強(qiáng)算法的去噪性能,更能有效地處理有色噪聲環(huán)境下的帶噪語(yǔ)音。本文的主要工作有兩個(gè)：第一,提出一個(gè)改進(jìn)的子空間方法；第二,提出了一個(gè)改進(jìn)的卡爾曼濾波算法。在改進(jìn)的子空間方法中,針對(duì)有色噪聲我們構(gòu)造出一種白化矩陣,使得原來(lái)帶噪語(yǔ)音中的噪聲變?yōu)榘自肼�。這個(gè)白化矩陣是基于有色噪聲的AR模型來(lái)形成的。然后我們就可以利用白噪聲下的子空間算法來(lái)估計(jì)白化后的語(yǔ)音,再通過(guò)逆白化獲得原語(yǔ)音信號(hào)。這種方法能有效解決噪聲協(xié)方差矩陣難于估計(jì)的問(wèn)題。在改進(jìn)的卡爾曼濾波算法中,我們同樣采用預(yù)白化法來(lái)處理有色噪聲干擾的語(yǔ)音信號(hào)。先通過(guò)白化矩陣作用于帶噪語(yǔ)音得到白噪聲下的帶噪語(yǔ)音,再利用標(biāo)準(zhǔn)的卡爾曼濾波算法來(lái)恢復(fù)信號(hào)。與現(xiàn)有的卡爾曼濾波算法相比,我們并沒(méi)有對(duì)卡爾曼狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行增廣,減少了計(jì)算量。同時(shí),也給出一種激勵(lì)噪聲方差估計(jì)的方法�？傊�,本文提出了兩個(gè)改進(jìn)算法并給出了理論分析。進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)仿真證實(shí)我們算法比當(dāng)前熱點(diǎn)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法在提高語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量上更有優(yōu)勢(shì)。另外,我們成功地將改進(jìn)算法應(yīng)用在信號(hào)時(shí)間延遲估計(jì)上,相比去噪前,去噪后的時(shí)間延遲估計(jì)得到較大改善,并且比現(xiàn)有的去噪方法更準(zhǔn)確。
[Abstract]:Speech enhancement is a technique to extract the original speech signal from noisy speech. It is widely used in many engineering fields. In practice, the contaminated noise is usually colored noise. Speech enhancement under colored noise still needs further research and improvement. By studying classical speech enhancement algorithms such as Wiener filter, spectral subtraction, signal subspace and Kalman filter, it is found that they have better recovery effect in white noise. However, in the case of colored noise, because of its statistical non-stationary, these speech enhancement algorithms can not effectively remove the noise in noisy speech signal. In this paper, an effective prewhitening technique is proposed to improve the performance of speech enhancement algorithm. The main work of this paper is as follows: first, an improved subspace method is proposed; second, an improved Kalman filter algorithm is proposed. We construct a whitening matrix for colored noise. This whitening matrix is based on the AR model of colored noise. Then we can use the subspace algorithm under white noise to estimate the whitened speech. Then the original speech signal is obtained by inverse whitening. This method can effectively solve the problem that the noise covariance matrix is difficult to estimate. We also use the prewhitening method to process the speech signal with colored noise interference. Firstly, the white matrix is applied to the noisy speech to obtain the noisy speech under white noise. Then we use the standard Kalman filter algorithm to recover the signal. Compared with the existing Kalman filtering algorithm, we do not extend the Kalman state transition matrix and reduce the computation. A method for estimating the variance of excitation noise is also given. In this paper, two improved algorithms are proposed and the theoretical analysis is given. Further experimental results show that our algorithm is superior to the current popular speech enhancement algorithm in improving the quality of speech signal. We successfully apply the improved algorithm to signal time delay estimation. Compared with before denoising, the time delay estimation after denoising is much improved, and it is more accurate than the existing de-noising methods.
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN912.35

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本文編號(hào)：1582651