本文關(guān)鍵詞：基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的語(yǔ)音增強(qiáng)

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【摘要】：語(yǔ)音增強(qiáng)算法可以對(duì)噪聲進(jìn)行削弱處理,增加混合聲音中目標(biāo)聲音的清晰度,因此語(yǔ)音增強(qiáng)受到學(xué)者們的重視。目前可以用很多方法進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng),例如譜減法、子空間算法以及統(tǒng)計(jì)模型等方法,而基于聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的語(yǔ)音增強(qiáng)算法相較于以往的其他算法,有著重要意義:它不需要考慮清音和濁音的情況,無(wú)論對(duì)什么樣的噪聲都可以濾除。本文在原始的基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析(Calculation Auditory Scene Analysis,簡(jiǎn)稱(chēng)CASA)的語(yǔ)音增強(qiáng)算法基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,引入wiener濾波器,并且對(duì)語(yǔ)音增強(qiáng)質(zhì)量進(jìn)行了分析。首先,對(duì)以往的基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的語(yǔ)音增強(qiáng)算法進(jìn)行研究,并對(duì)語(yǔ)音增強(qiáng)效果進(jìn)行了分析,使用原始算法增強(qiáng)的語(yǔ)音盡管從主觀聽(tīng)覺(jué)上可以聽(tīng)到噪聲有一定的減弱,但仍然很刺耳,而且輸出信噪比不是很高。其次,為了提高增強(qiáng)后語(yǔ)音的信噪比以及使聽(tīng)到的聲音更讓人接受,引入了改進(jìn)的維納濾波器,通過(guò)聽(tīng)覺(jué)外圍模型與wiener濾波器的相互結(jié)合,發(fā)現(xiàn)使用該改進(jìn)算法的確可以提高增強(qiáng)后的語(yǔ)音質(zhì)量。由于聽(tīng)覺(jué)外圍模型與維納濾波器相結(jié)合的方法具有一定的局限性,需要已知噪聲的頻譜,因此又引入了一種通過(guò)對(duì)噪聲譜估計(jì)求取wiener濾波器系統(tǒng)函數(shù)的算法,該算法用在前述的基于計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析改進(jìn)算法的末端,對(duì)于不同類(lèi)型的噪聲,都能進(jìn)行一定的濾除。該算法更加簡(jiǎn)潔,并且具有一定的實(shí)用性。最后,將基于CASA的語(yǔ)音增強(qiáng)原始算法、聽(tīng)覺(jué)外圍模型與wiener濾波器相結(jié)合的改進(jìn)算法以及基于噪聲譜估計(jì)的CASA語(yǔ)音增強(qiáng)最終改進(jìn)算法,分別從主觀聽(tīng)覺(jué)、信噪比、對(duì)數(shù)譜失真測(cè)度以及波形圖四個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比,都表現(xiàn)出改進(jìn)算法要優(yōu)于原始方法,從而得出本文改進(jìn)方法能夠更有效的濾除噪聲。
【關(guān)鍵詞】：語(yǔ)音增強(qiáng) 計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析 維納濾波器 聽(tīng)覺(jué)掩蔽矩陣 噪聲譜估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.35
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題的研究目的及意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題11-14
• 1.2.1 語(yǔ)音增強(qiáng)11-13
• 1.2.2 計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析13-14
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 基于CASA語(yǔ)音增強(qiáng)理論依據(jù)16-28
• 2.1 計(jì)算聲場(chǎng)景分析的基本結(jié)構(gòu)16-19
• 2.1.1 計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的基本流程16-17
• 2.1.2 同時(shí)組合17-19
• 2.1.3 序列組合19
• 2.2 計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景的分類(lèi)19-21
• 2.2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型(信息單向流動(dòng))CASA20
• 2.2.2 圖式驅(qū)動(dòng)型(信息雙向流動(dòng))CASA20-21
• 2.3 計(jì)算聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析的應(yīng)用范圍21-22
• 2.4 語(yǔ)音增強(qiáng)的基本理論22-25
• 2.4.1 語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生的數(shù)字模型22-24
• 2.4.2 語(yǔ)音的特性24
• 2.4.3 噪聲特性24-25
• 2.5 聽(tīng)覺(jué)外圍系統(tǒng)25-26
• 2.5.1 人耳聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)組成25-26
• 2.5.2 聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)工作原理26
• 2.6 語(yǔ)音增強(qiáng)質(zhì)量評(píng)估26-27
• 2.7 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于CASA的語(yǔ)音增強(qiáng)算法具體實(shí)現(xiàn)28-42
• 3.1 聽(tīng)覺(jué)外圍系統(tǒng)的模擬28-32
• 3.1.1 基于Gammatone濾波器的聽(tīng)覺(jué)模型28-30
• 3.1.2 Meddis模型與內(nèi)耳毛細(xì)胞聽(tīng)覺(jué)發(fā)放率30-32
• 3.2 特征提取32-35
• 3.2.1 雙耳時(shí)間差(ITD)32-35
• 3.2.2 雙耳強(qiáng)度差(IID)35
• 3.3 聽(tīng)覺(jué)組織35-38
• 3.3.1 聽(tīng)覺(jué)掩蔽效應(yīng)35-36
• 3.3.2 確定語(yǔ)音增強(qiáng)線索36-37
• 3.3.3 利用時(shí)間差強(qiáng)度差求掩蔽矩陣37-38
• 3.4 語(yǔ)音信號(hào)的合成算法38-40
• 3.5 中值平滑處理40
• 3.6 實(shí)驗(yàn)仿真40-41
• 3.7 本章小結(jié)41-42
• 第4章 聽(tīng)覺(jué)外圍與維納濾波器相互結(jié)合的算法42-48
• 4.1 維納濾波器的介紹42-43
• 4.2 維納濾波器系統(tǒng)函數(shù)的求取43-45
• 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真以及與原始方法的增強(qiáng)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 基于噪聲譜估計(jì)的聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析增強(qiáng)算法48-68
• 5.1 基于噪聲譜估計(jì)的CASA語(yǔ)音增強(qiáng)算法48-54
• 5.1.1 理論依據(jù)48-50
• 5.1.2 具體實(shí)現(xiàn)步驟50-51
• 5.1.3 前導(dǎo)無(wú)聲段初始化時(shí)間IS的選取51-54
• 5.2 實(shí)驗(yàn)仿真以及將三種方法的增強(qiáng)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比54-66
• 5.2.1 輸入信噪比為 5db時(shí)增強(qiáng)結(jié)果對(duì)比54-56
• 5.2.2 輸入信噪比為 0db時(shí)增強(qiáng)結(jié)果對(duì)比56-57
• 5.2.3 輸入信噪比為-5db時(shí)增強(qiáng)結(jié)果對(duì)比57-66
• 5.3 本章小結(jié)66-68
• 結(jié)論68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74

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