本文關(guān)鍵詞：融合線性預(yù)測與維納濾波的語音增強技術(shù)研究及實現(xiàn)　出處：《北京工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：過去的幾十年中,人們提出了很多種語音增強算法。其中基于線性預(yù)測的碼書驅(qū)動維納濾波方法在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下相比傳統(tǒng)方法有著更好的性能。但是碼書驅(qū)動方法也存在殘留噪聲能量較大的問題。因此尋求一種有效地方法去抑制碼書驅(qū)動方法的殘留噪聲成為了亟待解決的問題。本文將基于碼書驅(qū)動的維納濾波方法與傳統(tǒng)的基于噪聲估計的維納濾波方法融合,提出一套較為完整的語音增強方案。本文的研究工作包含如下三部分內(nèi)容:首先,利用現(xiàn)有的基于線性預(yù)測的碼書驅(qū)動算法,提出了一種融合碼書驅(qū)動和基于信噪比估計的維納濾波的語音增強方法。該方法的提出根據(jù)這樣一個事實:碼書驅(qū)動方法在高信噪比處能較好的保留語音成分,而基于信噪比估計的維納濾波在低信噪比區(qū)域表現(xiàn)較好。這個融合算法首先分別構(gòu)造出碼書驅(qū)動算法和傳統(tǒng)的維納濾波算法的增益函數(shù),然后將這兩個增益函數(shù)利用一個sigmoid函數(shù)進行加權(quán),使新構(gòu)造出的函數(shù)在高信噪比處表現(xiàn)出碼書驅(qū)動方法的特性,低信噪比處表現(xiàn)出基于信噪比估計的維納濾波方法的特性。該算法通過充分利用兩種方法的優(yōu)勢,回避其劣勢,使得融合算法有比兩種算法都要好的主客觀質(zhì)量。其次,本文針對融合算法因為噪聲估計不準確造成的清音幀譜形狀失真和濁音幀內(nèi)個別語音被淹沒的問題,提出了基于語音分類的諧波增強方法。該方法使用語音能量分析和基音估計對含噪語音按幀分類,然后在不同類型的語音信號上使用不同的增強策略�？傮w上,該算法有著比融合算法更好的主客觀質(zhì)量。最后,本文將所提的融合增強算法應(yīng)用到G.718編碼器前端。測試表明,在噪聲環(huán)境下,所提方法有著比使用G.718編碼器自帶語音增強模塊更好的語音質(zhì)量。
【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】：2016
【分類號】：TN912.35
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本文編號：1336702