本文關(guān)鍵詞：基于語音重分配譜圖的先驗信噪比估計算法

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【摘要】：在日常的語音通信中,語音信號會受到不同的噪聲干擾,由于噪聲會嚴重降低語音質(zhì)量和可懂度,因此研究語音增強技術(shù)降低噪聲干擾顯得十分必要。語音增強以從含噪語音信號恢復(fù)處純凈音信號為目的,從而提高語音質(zhì)量和清晰度。語音增強技術(shù)被廣泛應(yīng)用在音視頻通信系統(tǒng)和數(shù)字助聽器等領(lǐng)域。按照語音增強算法的原理分為單通道語音增強和多通道語音增強算法。單通道語音增強算法運算量較小,易于實現(xiàn)。已有先驗信噪比算法雖能有效地去除噪聲,提升語音增強算法性能,但只考慮了語音幀間特性而忽略了語音頻間特性,無法利用語音頻間特性更好地抑制非語音成分。針對該問題本文提出了基于重分配譜圖先驗信噪比估計算法(RS:Reassigned Spectrogram Algorithm)。在RS算法中利用了瞬時信道頻率(CIF:Channel Instantaneous Frequency)和本地群延遲(LGD:Local Group Delay),同時考慮語音信號幀間和頻間的特性。仿真結(jié)果表明結(jié)合兩者能提高先驗信噪比算法估計性能,但也發(fā)現(xiàn)RS算法對Babble噪聲存在較大的語音失真問題,進一步地,本文提出利用倒譜處理來準確地估計出噪聲功率譜,降低語音失真和減少殘留噪聲。本文的主要工作內(nèi)容和創(chuàng)新點包括以下三個方面。1)對經(jīng)典先驗信噪比和語音信號時頻分布進行研究和仿真分析,并進行歸納總結(jié),發(fā)現(xiàn)當前先驗信噪比估計算法存在一定不足,為提出重分配譜圖方法提供依據(jù)。2)研究分析重分配譜圖中CIF和LGD的特性,利用CIF更新語音信號當前幀當前頻帶的先驗信噪比;利用LGD更新當前幀不同頻帶先驗信噪比估計,提出基于語音重分配譜圖的先驗信噪比估計算法。3)根據(jù)客觀評價指標測試表明本文提出的RS算法對非平穩(wěn)態(tài)噪聲還存在不足,通過倒譜處理使得RS算法能準確地估計出噪聲功率譜,避免噪聲功率譜過估和低估的問題,從而減少語音失真和殘留噪聲,提升算法的性能。實驗結(jié)果表明經(jīng)過倒譜處理后的RS算法(RS_CP:RS Combining with Cepstrum Preprocessing)具有較低的語音失真,同時保留更少殘留噪聲。本文創(chuàng)新之處有以下兩點1)結(jié)合利用CIF和LGD體現(xiàn)了語音幀間和頻間特性,能更好地減少殘留噪聲。2)利用倒譜處理能更準確地估計出噪聲功率譜,更好地解決噪聲功率譜過估和低估的問題。
【關(guān)鍵詞】：語音增強 信道瞬時頻率 本地群延時 重分配譜圖 倒譜 先驗信噪比
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 語音增強研究背景與意義10-11
• 1.2 語音增強算法的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 單通道非參數(shù)類算法11-12
• 1.2.2 單通道參數(shù)類算法12
• 1.2.3 多通道空域濾波算法12-13
• 1.2.4 多通道后濾波算法13
• 1.2.5 其他語音增強算法13-14
• 1.3 本文研究目的和動機14-15
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容15-18
• 第二章 先驗信噪比算法性能分析18-32
• 2.1 譜減法18-23
• 2.1.1 功率譜減法和幅度減法18-21
• 2.1.2 MMSE-STSA和MMSE-LSA算法21-23
• 2.2 經(jīng)典先驗信噪比算法分析23-28
• 2.2.1 極大似然估計算法23-24
• 2.2.2 DD算法24-26
• 2.2.3 Cohen的因果算法26-27
• 2.2.4 Plapous改進型算法27-28
• 2.3 先驗信噪比估計算法性能分析28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 語音信號時頻特性分析32-44
• 3.1 魏格納-威爾分布33
• 3.2 Cohen類時頻分布33-36
• 3.3 譜圖重排36-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于語音重分配譜圖的先驗信噪比估計算法44-62
• 4.1 信道瞬時頻率CIF和本地群延時LGD44-46
• 4.2 基于語音重分配譜圖的先驗信噪比估計46-51
• 4.3 RS算法性能測試51-55
• 4.3.1 語音信號先驗信噪比估計對比51-54
• 4.3.2 時域波形和語譜圖比較54-55
• 4.4 客觀評價指標分析55-59
• 4.5 本章小結(jié)59-62
• 第五章 基于倒譜處理的RS算法62-72
• 5.1 倒譜處理算法62-65
• 5.2 基于倒譜處理的RS算法65-68
• 5.3 客觀評價指標分析68-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 結(jié)論與展望72-76
• 6.1 研究總結(jié)72-73
• 6.2 工作展望73-76
• 參考文獻76-84
• 致謝84-85

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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本文編號：778255