本文選題：語音增強 + 離散余弦變換��； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報》2014年06期

【摘要】：針對現(xiàn)有語音增強方法在低信噪比下性能降低的問題,提出了一種自適應(yīng)時移與閾值的離散余弦變換語音增強算法.首先,對軟閾值函數(shù)進行改進,既能消除噪聲主導(dǎo)幀中的噪聲,也能消除語音主導(dǎo)幀中的噪聲,并依據(jù)信噪比自適應(yīng)地選擇閾值,較大程度地保留了語音的原始特征.其次,依據(jù)基音周期自適應(yīng)地選擇分析窗時移,降低了固定分析窗時移產(chǎn)生的白噪聲,并且引入短時自相關(guān)函數(shù)和短時平均幅度差函數(shù)相結(jié)合的加權(quán)自相關(guān)函數(shù),來進行基音周期的檢測,提高了基音周期檢測的準確性和對噪聲的魯棒性.理論分析與仿真結(jié)果表明,該算法在信噪比低至-5dB噪聲環(huán)境下,相比現(xiàn)有的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法和子空間算法,輸出信噪比有較大提高,魯棒性更好.
[Abstract]:In order to reduce the performance of existing speech enhancement methods under low SNR, a discrete cosine transform speech enhancement algorithm based on adaptive time-shift and threshold is proposed. Firstly, the soft threshold function is improved to eliminate the noise in the noise dominant frame as well as the noise in the speech dominant frame, and the threshold is selected adaptively according to the SNR, so that the original features of the speech can be retained to a large extent. Secondly, according to the pitch period, the time shift of the analysis window is adaptively selected, which reduces the white noise caused by the time shift of the fixed analysis window, and introduces the weighted autocorrelation function which combines the short time autocorrelation function and the short time average amplitude difference function. The accuracy of pitch period detection and the robustness to noise are improved. Theoretical analysis and simulation results show that compared with the existing empirical mode decomposition algorithm and subspace algorithm, the output SNR of the proposed algorithm is much higher and the robustness is better than that of the existing empirical mode decomposition algorithm and subspace algorithm under low SNR to -5dB noise.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(60872159)
【分類號】：TN912.35

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本文編號：2005636