本文關(guān)鍵詞：基于梅爾頻譜域HMM的語音增強(qiáng)方法研究

  更多相關(guān)文章： 語音增強(qiáng) 隱馬爾可夫模型 并行模式 泰勒矢量級數(shù) 能量調(diào)整

【摘要】：傳統(tǒng)的單通道語音增強(qiáng)算法雖然已經(jīng)取得了很多進(jìn)展,但是在應(yīng)對現(xiàn)實(shí)生活中常見的非平穩(wěn)噪聲時,增強(qiáng)語音中往往會出現(xiàn)語音失真或者殘留‖音樂噪聲‖等問題。因此,如何在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下獲得較好的增強(qiáng)語音成為實(shí)際應(yīng)用中亟需解決的一項(xiàng)課題。本文利用梅爾頻譜域的隱馬爾可夫模型(Mel-Frequency Spectral domain Hidden Markov Model,MFS-HMM)提出了一套完整的語音增強(qiáng)方案。本文的研究工作包含如下三部分內(nèi)容:第一,基于現(xiàn)有的MFS-HMM語音增強(qiáng)算法,提出了一種改進(jìn)的基于MFS-HMM的語音增強(qiáng)算法。基于MFS-HMM的語音增強(qiáng)過程實(shí)質(zhì)上是用加權(quán)濾波器對含噪語音進(jìn)行濾波的過程。在改進(jìn)算法中,本文先在梅爾頻譜域和對數(shù)幅度域并行訓(xùn)練HMM,解決了由于濾波器估計(jì)不準(zhǔn)確而帶來頻譜損失的問題。其次,本文將泰勒矢量級數(shù)(Vector Taylor Series,VTS)應(yīng)用于含噪語音的HMM參數(shù)估計(jì)中,使得含噪語音的HMM參數(shù)與含噪語音更加匹配,從而使得加權(quán)濾波器更適用于含噪語音。HMM的并行訓(xùn)練和VTS的引入使得背景噪聲得到有效抑制,大大提高了增強(qiáng)語音的主客觀質(zhì)量。第二,本文針對MFS-HMM語音增強(qiáng)算法中訓(xùn)練集和測試集能量不匹配問題,提出了一種基于能量調(diào)整的MFS-HMM語音增強(qiáng)算法。在該算法中,本文根據(jù)迭代期望最大(Expectation Maximization,EM)法在線調(diào)整純凈語音和噪聲的對數(shù)譜能量,并在線修正純凈語音和噪聲HMM的參數(shù),使得訓(xùn)練集和測試集能量相匹配,有效地解決了能量不匹配對增強(qiáng)語音質(zhì)量影響的問題,進(jìn)一步提高了增強(qiáng)語音的主客觀質(zhì)量。最后,本文將所提語音增強(qiáng)算法應(yīng)用到ITU-T G.718語音編碼標(biāo)準(zhǔn)中的12kb/s編碼器的前端。主客觀質(zhì)量測試結(jié)果均表明,所提方法優(yōu)于G.718編碼器中自帶的語音增強(qiáng)方法,在噪聲環(huán)境下,能獲得較高質(zhì)量的編碼語音。
【關(guān)鍵詞】：語音增強(qiáng) 隱馬爾可夫模型 并行模式 泰勒矢量級數(shù) 能量調(diào)整
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.35
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題背景9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-14
• 1.2.1 經(jīng)典語音增強(qiáng)算法研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 基于隱馬爾可夫模型的語音增強(qiáng)算法研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究目標(biāo)14
• 1.4 研究內(nèi)容14-15
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 改進(jìn)的基于MFS-HMM的語音增強(qiáng)算法17-47
• 2.1 隱馬爾可夫模型17-25
• 2.1.1 Markov鏈17-19
• 2.1.2 HMM的定義及其與語音信號的關(guān)系19
• 2.1.3 HMM的基本元素19-20
• 2.1.4 HMM的基本算法20-25
• 2.2 現(xiàn)有的基于MFS-HMM的語音增強(qiáng)算法25-31
• 2.2.1 訓(xùn)練參數(shù)提取25-27
• 2.2.2 MFS-HMM27-29
• 2.2.3 信號模型29
• 2.2.4 含噪語音的HMM參數(shù)估計(jì)算法29-31
• 2.2.5 在線語音增強(qiáng)過程31
• 2.3 改進(jìn)的基于MFS-HMM的語音增強(qiáng)算法原理31-35
• 2.3.1 基于梅爾頻譜域和對數(shù)幅度域的HMM并行訓(xùn)練32-34
• 2.3.2 基于VTS的含噪語音的HMM參數(shù)估計(jì)法34-35
• 2.3.3 在線語音增強(qiáng)過程35
• 2.4 性能測試35-37
• 2.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明35-36
• 2.4.2 客觀測試方法36-37
• 2.4.3 主觀測試方法37
• 2.5 測試結(jié)果及分析37-45
• 2.5.1 客觀質(zhì)量測試結(jié)果37-41
• 2.5.2 主觀質(zhì)量測試結(jié)果41-43
• 2.5.3 結(jié)果分析43-45
• 2.6 本章小結(jié)45-47
• 第3章 基于能量調(diào)整的MFS-HMM語音增強(qiáng)算法47-65
• 3.1 算法原理47-48
• 3.2 在線譜能量調(diào)整過程48-54
• 3.2.1 譜能量對MFS域參數(shù)統(tǒng)計(jì)特性的影響48-49
• 3.2.2 基于EM算法的譜能量在線調(diào)整49-52
• 3.2.3 基于能量調(diào)整的含噪語音的HMM參數(shù)估計(jì)過程52-53
• 3.2.4 純凈語音在MFS域的增強(qiáng)算法53-54
• 3.3 基于能量調(diào)整的在線語音增強(qiáng)過程54-55
• 3.5 性能測試55-62
• 3.5.1 客觀質(zhì)量測試結(jié)果55-60
• 3.5.2 主觀質(zhì)量測試結(jié)果60-62
• 3.6 本章小結(jié)62-65
• 第4章 基于能量調(diào)整的MFS-HMM語音增強(qiáng)算法在G.718編碼器中的應(yīng)用65-77
• 4.1 ITU-T G.718編碼器65-68
• 4.1.2 G.718編碼器66-67
• 4.1.3 G.718解碼器67-68
• 4.2 語音增強(qiáng)算法在G.718中的應(yīng)用68-69
• 4.3 算法性能測試69-75
• 4.3.1 客觀質(zhì)量測試結(jié)果69-73
• 4.3.2 主觀質(zhì)量測試結(jié)果73-75
• 4.4 本章小結(jié)75-77
• 結(jié)論77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文83-85
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目85-87
• 致謝87

【參考文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李瑞;多通道語音增強(qiáng)方法的研究[D];大連理工大學(xué);2008年

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本文編號：762130