本文關(guān)鍵詞：低信噪比環(huán)境下語音可懂度增強算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：語音增強技術(shù)通過去除語音中混雜的噪聲干擾信號,提高去噪后的語音質(zhì)量或可懂度。以往語音增強研究重點關(guān)注語音質(zhì)量,增強算法通過抑制盡可能多的背景噪聲來提高語音的聽覺舒適度,對如何有效改善語音可懂度的研究相對較少,在低信噪比環(huán)境下提高語音可懂度相比語音質(zhì)量提升更有應(yīng)用價值。本文主要圍繞改善語音可懂度的語音增強技術(shù)進行研究。主要研究工作如下：首先,提出了一種基于幅度譜失真控制的語音增強算法。由于在低信噪比環(huán)境下,先驗信噪比估計誤差和增益函數(shù)值放大失真會降低增強后語音的可懂度。為此,本文首先對先驗信噪比估計值進行修正,再對過大的增益函數(shù)值進行約束控制,由此降低對可懂度的負面影響。另外,為對會損害語音可懂度的有害時頻區(qū)域進行判斷,本文對基于語音譜失真控制和基于噪聲譜失真控制研究中的失真判別式進行推導(dǎo),再利用這兩個新得的判別式進行聯(lián)合判斷。在幾種常見背景噪聲的低信噪比情況下的實驗結(jié)果表明,本文提出的算法對改善增強后語音的可懂度效果較好。其次,提出了一種基于聯(lián)合失真控制的子空間語音增強算法。傳統(tǒng)子空間增強算法在估計器的推導(dǎo)過程中,只考慮對誤差信號中語音失真分量進行最小化,但誤差信號中的殘余噪聲同樣存在于增強后語音中,兩者共同影響著增強后的語音質(zhì)量和可懂度。為此,本文通過分別最小化語音失真分量和殘余噪聲分量,同時將幅度譜放大失真控制作為約束條件,將推導(dǎo)出的兩個不同估計器進行加權(quán)求和,得到最終的增強估計器。實驗結(jié)果表明,在不同信噪比和不同背景噪聲下,經(jīng)該算法去噪后的語音可懂度,要高于未處理的含噪語音和傳統(tǒng)廣義子空間方法處理后的語音。
【關(guān)鍵詞】：語音增強 低信噪比 語音可懂度 語音失真 子空間
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.35
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 語音增強算法研究歷史與現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 語音可懂度改善研究歷史與現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 語音增強理論基礎(chǔ)15-29
• 2.1 語音信號和噪聲信號概述15-17
• 2.1.1 語音信號概述15-17
• 2.1.2 噪聲信號特性17
• 2.2 人耳的聽覺感知特性17-18
• 2.3 語音增強算法評價指標(biāo)18-23
• 2.3.1 語音質(zhì)量評價指標(biāo)18-20
• 2.3.2 語音可懂度評價指標(biāo)20-23
• 2.4 傳統(tǒng)語音增強算法對可懂度影響介紹23-28
• 2.4.1 語音增強算法可懂度影響研究23-25
• 2.4.2 可懂度影響因素分析25-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于幅度譜失真控制的語音增強算法29-40
• 3.1 引言29-30
• 3.2 對數(shù)譜最小均方誤差增強算法基本原理30-31
• 3.3 基于譜幅失真控制的語音增強算法原理31-35
• 3.3.1 先驗信噪比修正31-32
• 3.3.2 幅度譜失真控制32-34
• 3.3.3 增益函數(shù)值約束34
• 3.3.4 增強算法實施步驟34-35
• 3.4 實驗結(jié)果和分析35-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于聯(lián)合失真控制的子空間語音增強算法40-56
• 4.1 引言40-41
• 4.2 子空間增強算法基本原理41-46
• 4.2.1 時域約束子空間算法42-43
• 4.2.2 頻域約束子空間算法43-45
• 4.2.3 廣義子空間增強算法45-46
• 4.3 基于聯(lián)合失真控制的子空間語音增強算法原理46-49
• 4.4 仿真實驗結(jié)果與分析49-54
• 4.5 本章小結(jié)54-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 總結(jié)56-57
• 5.2 進一步工作57-58
• 參考文獻58-65
• 附圖65-66
• 附表66-67
• 致謝67-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文68

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本文編號：440627