語(yǔ)音增強(qiáng)是語(yǔ)音信號(hào)處理中的一個(gè)重要研究方向,在遠(yuǎn)程通信、助聽設(shè)備、智能家電、人機(jī)交互以及智能會(huì)議系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。語(yǔ)音增強(qiáng)算法一般利用干凈信號(hào)與噪聲在結(jié)構(gòu)特性上的差異,采用數(shù)學(xué)方法將觀測(cè)到含有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)變換到新的域。在這個(gè)新的域內(nèi),語(yǔ)音和噪聲的區(qū)分性變得更加明顯。具體而言,干凈語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的系數(shù)往往是稀疏分布的,而噪聲對(duì)應(yīng)的系數(shù)則是隨機(jī)分布的。因而只需簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)操作就可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音和噪聲的分離。然而現(xiàn)行的語(yǔ)音增強(qiáng)系統(tǒng)仍然有諸多問(wèn)題沒有解決。比如說(shuō),在很多算法中,噪聲通常被假設(shè)為近似平穩(wěn)的。這意味著與干凈語(yǔ)音相比,噪聲幅度的變化速度相對(duì)緩慢。在噪聲不滿足平穩(wěn)性假設(shè)時(shí),很多語(yǔ)音增強(qiáng)算法會(huì)面臨性能損失,甚至?xí)䦟?dǎo)致明顯的語(yǔ)音失真。為此,研究者們提出將多個(gè)相同型號(hào)的麥克風(fēng)按照一定形狀組成麥克風(fēng)陣列,進(jìn)而發(fā)展出了豐富的多通道語(yǔ)音增強(qiáng)算法。此外,真實(shí)場(chǎng)景中往往還存在著混響和回聲等,這給多通道語(yǔ)音增強(qiáng)算法帶來(lái)嚴(yán)峻的考驗(yàn)。本文基于干凈語(yǔ)音信號(hào)在不同變換域中體現(xiàn)的稀疏特性,提出了幾種行之有效的語(yǔ)音增強(qiáng)算法,主要工作可以概括如下:首先,針對(duì)在時(shí)域呈現(xiàn)稀疏和非平穩(wěn)特性,且在時(shí)間上隨機(jī)分布、幅度任意大的沖擊噪聲,提出一個(gè)基于單通道的魯棒的時(shí)頻分解模型,將受噪聲污染數(shù)據(jù)中的干凈語(yǔ)音成分投影到一個(gè)離散余弦變換字典上,將沖擊噪聲投影到一個(gè)單位矩陣字典上。通過(guò)控制兩組投影系數(shù)的稀疏度比例,并采用一種改進(jìn)的正交匹配追蹤算法,可以優(yōu)化得到兩種成分對(duì)應(yīng)的稀疏投影矢量,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)干凈語(yǔ)音成分的重構(gòu)。通過(guò)控制稀疏度的比例和重構(gòu)誤差的大小,可以控制語(yǔ)音失真和噪聲殘留之間的平衡,從而取得最佳的聽覺效果。其次,針對(duì)在實(shí)際環(huán)境中存在的方向性、無(wú)方向噪聲,提出對(duì)多通道音頻數(shù)據(jù)流做并行化處理。采用一個(gè)固定長(zhǎng)和寬的矩形窗口,在多通道音頻流上按照一定的速度均勻滑動(dòng)。在每個(gè)特定時(shí)刻,只針對(duì)窗口選取的數(shù)據(jù)矩陣的行、列作線性變換,從而實(shí)現(xiàn)空時(shí)協(xié)同濾波。我們采用迭代的方式分別更新時(shí)間濾波器矩陣和空間濾波器矩陣。基于最小均方誤差準(zhǔn)則,首先固定時(shí)間濾波器,更新空間濾波器;然后固定空間濾波器,更新時(shí)間濾波器;整個(gè)過(guò)程在兩到三個(gè)循環(huán)即可收斂。最終,可以一次性得到對(duì)應(yīng)所有通道的增強(qiáng)之后的語(yǔ)音數(shù)據(jù)。再次,為了充分利用多通道觀測(cè)數(shù)據(jù)中攜帶的時(shí)間和空間信息,先對(duì)每個(gè)通道輸出的音頻數(shù)據(jù)流進(jìn)行分幀,然后把這些幀重排為一個(gè)矩陣。更進(jìn)一步,將對(duì)應(yīng)于各通道音頻流的矩陣堆疊成一個(gè)三階張量,并設(shè)計(jì)三個(gè)濾波器(即幀內(nèi)濾波器,幀間濾波器,空間濾波器),對(duì)該觀測(cè)張量進(jìn)行空時(shí)協(xié)同濾波�；谧钚【秸`差準(zhǔn)則,采用一種循環(huán)迭代的方式交替更新三個(gè)濾波器,直到整個(gè)過(guò)程收斂。該方法可以一次性地估計(jì)得到所有通道內(nèi)的干凈語(yǔ)音數(shù)據(jù)。最后,基于上述三階張量模型,我們提出將張量分解的方法用于多通道語(yǔ)音降噪。我們把含噪聲的觀測(cè)語(yǔ)音張量投影到設(shè)計(jì)好的正交基矩陣上,這包括通用基矩陣、有監(jiān)督基矩陣、無(wú)監(jiān)督基矩陣。通用基矩陣為三維離散余弦變換基矩陣,有監(jiān)督基矩陣可以從預(yù)先提供的干凈語(yǔ)音學(xué)習(xí)得到,無(wú)監(jiān)督基矩陣則從含噪聲的語(yǔ)音張量中自動(dòng)推理獲得。投影系數(shù)被包含在一個(gè)具有同樣尺寸的核心張量?jī)?nèi)。根據(jù)最小化統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則,可以設(shè)計(jì)出一種最佳的門限閾值;將核心張量中幅度低于該閾值的元素全部置零,即可實(shí)現(xiàn)噪聲的抑制。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN912.35
【部分圖文】：

其短時(shí)傅里葉變換（Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ邋Ｆｏｕｒｉｅｒ邋Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，邋ＳＴＦＴ）的幅度譜來(lái)表示［見圖逡逑２．２（ｃ）］。為了學(xué)習(xí)得到目標(biāo)源的字典，我們使用了預(yù)先提供的對(duì)干凈鯨魚歌聲逡逑的錄音。圖２．２（ｂ）展示了我們學(xué)習(xí)得到的字典�？梢钥吹剑值湓佑行Р蹲藉义系搅琐L魚歌聲中較為顯著的頻譜特征。重復(fù)同樣的過(guò)程，我們可以通過(guò)背景噪逡逑聲數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到關(guān)于海雜波的較為顯著的特征。一般而言，我們只需要幾秒鐘逡逑２２逡逑Ｉ逡逑

圖２．邋３邋ＤＮＮ用于預(yù)測(cè)ｃＩＲＭ邋［７１］逡逑２６逡逑

或者這些模型的組合形式。基本的噪聲類型包括高斯噪聲（如電噪聲等）、沖擊逡逑噪聲（如短時(shí)ｃｌｉｃｋ等）�！案咚挂粵_擊”混合噪聲則有可能出現(xiàn)在ＶｏＩＰ系統(tǒng)和逡逑一些上世紀(jì)錄制的老舊唱片中。圖２．４展示了一段從７８邋ｒｐｍ老唱片上截取的波逡逑形�？梢钥吹�，該唱片存在大量稀疏分布的離群點(diǎn)，也就是沖擊噪聲。這給音逡逑頻質(zhì)量帶來(lái)了較大的損傷，極大地降低了音樂愛好者對(duì)唱片的滿意度。本節(jié)我逡逑們將介紹時(shí)頻稀疏分解在數(shù)字語(yǔ)音修復(fù)中的具體應(yīng)用ｍ。逡逑２．邋５．邋１基于稀疏性的分離技術(shù)逡逑首先考慮最基本的信號(hào)分離模型。假設(shè)混合信號(hào)ｓ由Ｖ邋ｓ２ｅＲｉｘｌ兩部分組逡逑成。考慮如下線性模型逡逑ｓ邋＝邋ｓＩ＋ｓ２＋ｎ．邐（２．６６）逡逑此處ｎ能量受限且服從零均值高斯分布，信號(hào)源８１；邋ｓ２分別可以被基矩陣逡逑Ａ邋ｅ邋和Ｂ邋ｅ邐稀疏表示（Ａ和＆一般大于１邋）。不難有：逡逑ｓ邋＝邋Ａｘ邋＋邋Ｂｙ邋＋邋ｎ，邐（２．６７）逡逑此處Ｘ和ｙ分別為信號(hào)源Ｓ１５邋８２在基矩陣Ａ、Ｂ上的稀疏投影矢量。一般而言，逡逑Ｓ和８２的分離可以通過(guò)如下稀疏優(yōu)化問(wèn)題來(lái)解決：逡逑ｍｉｎ邋｜｜ｓ－Ａｘ－Ｂｙｇ邋＋邋Ａ＇｜｜ｘ｜｜0邋＋／ｌ＇｜｜ｙ｜｜0邋．邐（２．６８）逡逑此處／。范數(shù)被用來(lái)計(jì)算投影矢量中的非零元素個(gè)數(shù)。通過(guò)把字典Ａ、Ｂ拼接起逡逑來(lái)，上述問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為：逡逑呼１邋｜｜Ｓ－Ｃｚ｜丨＋１’Ｈ。邐（２．６９）逡逑２７逡逑

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本文編號(hào)：2827586