本文選題：語音增強 + MMSE��； 參考：《南京航空航天大學》2017年碩士論文

【摘要】：語音增強算法是語音信號處理領域的重要技術,旨在提高低信噪比環(huán)境中語音信號的質量和可懂度,為進一步處理語音打下基礎。在較低信噪比或者高度不平穩(wěn)噪聲環(huán)境中,語音的質量和可懂度會急劇下降,導致人類或者機器無法很好的識別或者傳輸,所以提高語音信號的質量對于語音的處理十分重要,具有較高的研究意義和應用價值。本文在分析經典語音增強算法的基礎上,重點對基于最小均方誤差(Minimum Mean Square Error,MMSE)幅度譜估計器的語音增強算法進行了研究和改進,并使用MATLAB工具對算法性能進行了評估;最后,將該算法移植到DM642芯片上實現(xiàn)音頻采集處理和播放,并對算法進行了定點優(yōu)化,提升了其實時性。本文主要內容如下:1.分析了語音增強算法的研究現(xiàn)狀和各類算法的優(yōu)缺點,通過對比選擇基于MMSE幅度譜估計的語音增強算法進行研究,指出該算法存在著先驗信噪比估計不足、噪聲估計誤差較大、DSP實現(xiàn)實時性較差等問題。2.針對MMSE幅度譜估計器所使用判決引導(Decision Directed,DD)先驗信噪比估計算法延遲較大的缺點,提出了新的基于熵值變化的DDBSE(DD Based on Single frequency Entropy,DDBSE)先驗信噪比計算方法。該算法基于熵值變化,能夠快速追蹤語音的變化,從而改善DD算法的不足,為幅度估計器提供更精確的信噪比估計。3.針對噪聲估計不足的問題,提出了基于無偏噪聲估計(Unbiased MMSE)和語音活動檢測(Voice Activity Detection,VAD)的新的噪聲估計算法UMVAD。該算法能夠減小噪聲的過估計和欠估計,提供最小的中值估計均方誤差。實驗結果表明,DDBSE與UMVAD結合,能在分段信噪比和綜合評分上取得較好的效果,特別適合于低信噪比和不平穩(wěn)噪聲環(huán)境中的語音增強。4.對VAD算法進行改進,提出了雙閾值VAD判決方式,改進后統(tǒng)計VAD結合能量熵(Energy-Entropy,EE)特征和平均峰值點偏差(Mean-Delta,MD)特征,能夠取得較為滿意的整體命中率;同時,基于噪聲分類思路,結合支持向量機(Supported Vector Machine,SVM)對算法中可調參數進行優(yōu)化,并將噪聲分類器結合到算法中,提出了具有環(huán)境意識的語音增強算法。5.在DSP芯片DM642上實現(xiàn)了本文的語音增強算法,設計了一個語音采集播放系統(tǒng),并對浮點算法進行了定點化。相比于浮點型算法,本文所提的定點型算法取得了83%左右的處理速度提升,并且實現(xiàn)了音頻信號的實時采集處理和播放,能夠將處理一幀的時間限制在8毫秒左右。
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本文編號：1785412