【正文】 P 匯編程序，若系統(tǒng)運(yùn)算量不大且有高級(jí)語言 (如 C 語言 )編程。 根據(jù)系 統(tǒng)的要求進(jìn)行高級(jí)語言模擬 一般來說，為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最終目標(biāo)，需要對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，而處理方法的不同?huì)導(dǎo)致不同的系統(tǒng)性能，要得到最佳的系統(tǒng)性能，必須在這一步確定最佳的處理方法，即語音信號(hào)處理的算法，因此這一階段也稱為算法模擬或仿真階段。因此，對(duì)頻率范圍為 3003400Hz 的電話帶寬的語音信號(hào)，一般采樣頻率取 8kHz。 基于 DSP 實(shí)時(shí)語音處理系統(tǒng) 語音處理的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)可以采取兩種方式 :一種是非脫機(jī)系統(tǒng)方式，即將計(jì)算機(jī)作為實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，在計(jì)算機(jī)上插上數(shù)字信號(hào)處理板來進(jìn)行語音信號(hào)處理，這種方式可在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行語音處理技術(shù)的研究 。 (4)精度高。同時(shí)由于數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)是以數(shù)字信號(hào)處理為基礎(chǔ)的，因此具有數(shù)字信號(hào)處理的全部優(yōu)點(diǎn)。 (4) DigitaltoAnalog Convert— 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 DAC，將經(jīng)過處理的數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬樣值。 DSP 然后經(jīng)過DAC 進(jìn)行 A/D (Analog to Digital)轉(zhuǎn)對(duì)輸入的經(jīng)過 A/D 轉(zhuǎn)換后得到的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，經(jīng)過 DAC 進(jìn)行 D/A (Digital to Analog)轉(zhuǎn)換為模 擬信號(hào)，最后輸出平滑的模擬信號(hào)。 MOPS:即每秒執(zhí)行百萬次 操作。 MAC 時(shí)間 :即一次乘法加上一次加法的時(shí)間。 DSP 的運(yùn)算速度 運(yùn)算速度是 DSP 芯片的一個(gè)最重要的性能指標(biāo)，也是選用 DSP 芯片時(shí)所需要考慮的一個(gè)主要因素。 特殊的 DSP 指令 為了滿足數(shù) 字信號(hào)處理應(yīng)用的需要，在 DSP 指令系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了一些特殊的 DSP指令，以完成一些專門的運(yùn)算。流水處理使得若干指令的不同執(zhí)行階段并行執(zhí)行，從而極大地提高了程序執(zhí)行的速 度。 流水線 所謂流水線操作，就是取指令和執(zhí)行指令可以同時(shí)進(jìn)行，從而減少執(zhí)行時(shí)間，進(jìn)一步增強(qiáng)處理器的數(shù)據(jù)處理能力。 (3)四條地址總線傳送執(zhí)行指令所需要的地址。 正是由于這些特殊的結(jié)構(gòu)， TMS320 DSP 芯片使得大部分的運(yùn)算 (如乘法 )能在一個(gè)指令周期內(nèi)完成，這樣 DSP 就能夠迅速地完成大量的數(shù)字信號(hào)處理運(yùn)算，滿足實(shí)際的 需求。 TMS320 DSP 系列的基本結(jié)構(gòu) : (1)哈弗結(jié)構(gòu) (2)流水線操作 。 (8)支持流水線操作，使取指、譯碼、取操作數(shù)和執(zhí)行等操作可以重疊執(zhí)行。 (4)具有低開銷或無開銷循環(huán)及跳轉(zhuǎn)的硬件支持。 DSP 正是針對(duì)數(shù)字信號(hào)處理中數(shù)據(jù)操作高度重復(fù)的運(yùn)算特點(diǎn)而設(shè)計(jì)的。 DSP 概述 DSP 是 Digital Signal Processing 的縮寫，即數(shù)字信號(hào)處理，同時(shí) DSP 也是 Digital Signal Processor 的縮寫，即數(shù)字信號(hào)處理器。 3． 該方法會(huì)造成“音樂噪聲”，這是因?yàn)閷?shí)際噪音譜相對(duì)于估計(jì)譜的隨機(jī)變化造成的。因此，此類語音增強(qiáng)方法將估計(jì)的對(duì)象放在短時(shí)譜幅度上。這種方法沒用使用參考噪聲源，但它假設(shè)噪聲是統(tǒng)計(jì)平穩(wěn)的，即有語音期間噪聲幅度譜的期望值與無語音間隙噪聲的幅度 譜的期望值相等。 由于在譜減法處理過程中，是以無聲期間統(tǒng)計(jì)平均的噪聲方差代替當(dāng)前分析幀各頻率點(diǎn)的噪聲頻率分量。為此需要采取一定的簡化措施。因?yàn)榇藭r(shí)有 ??????????????????))((e x p))((1)(222knkknkk SkYSkSYP??? (37) 令 0)( ???kkkSSYP 則有 ? ?212 )(? kYSnkk ??? (38) 這一結(jié)果與公式（ 35）相同。由此可得原始語音的估計(jì)值： ? ?? ?2122122)()(?kYNEYSnkkkk????? (35) 定義第 k個(gè)頻譜分量的增益函數(shù)kkk YSG ?? 以及后驗(yàn)信噪比 )(2 kYnkk ?? ? 則（ 35）可以改寫為 y(i) 有 / 無語 音 判決 有語音 無語音 更新噪聲譜估計(jì) 噪聲譜方差 FFT 帶噪信號(hào)功率 增強(qiáng)后的語音信號(hào)功率 插入相位 IFFT s(i) 13 21)11(kkG ??? (36) 由（ 36）可以清楚地看出譜相減的物理意義：它相當(dāng)于對(duì)帶噪語音的每一個(gè)頻譜分量乘以一個(gè)系數(shù) kG 。由于人耳對(duì)相位不敏感，所以只要估計(jì)出 kS ，然后借用帶噪語音相位，進(jìn)行反傅立葉變換后就可以得到增強(qiáng)的語音。此時(shí)帶噪語音信號(hào)可表示為 Nnndnsny ???? 0)()()( (31) 式中 ,s(n)為純凈語音信號(hào)， d(n)為平穩(wěn)加性高斯噪聲， y(n)為加窗后的帶噪信號(hào)。仿真表明， 譜減法可以有效的降低背景噪聲，提高信噪比。 DAM 是對(duì)話音質(zhì)量的綜合評(píng)估，它是在多種條件下對(duì)話音質(zhì)量可接受程度的一種度量，也采用百分比評(píng)分。其中，MOS 采用五級(jí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。 5． 背景噪聲對(duì)發(fā)聲的影響 強(qiáng)噪聲不僅會(huì)使人疲勞，而且還對(duì)講話人產(chǎn)生影響，使講話人改變了在安靜環(huán)境或低噪聲環(huán)境中的發(fā)音方式，從而改變了語音的特性參數(shù)，這稱為 “ Lombard” 效應(yīng)，它對(duì)語音識(shí)別系統(tǒng)有很大影響。對(duì)于平穩(wěn)的寬帶噪聲，通?？梢哉J(rèn)為是白色高斯噪聲?？筛鶕?jù)帶噪語音信號(hào)幅度的平均值確定閥值，當(dāng)信號(hào)幅度超出閥值時(shí)，判別為脈沖噪聲， 然后對(duì)它進(jìn)行適當(dāng)?shù)乃p；也可以根據(jù)相鄰信號(hào)樣值通過內(nèi)插的方法，在時(shí)域上進(jìn)行平滑。加性噪聲大致上有：周期性噪聲、脈沖噪聲、寬帶噪聲和同聲道其它語音的干擾等。對(duì)頻率臨近分量的掩蔽要比頻差大的分量有效得多； (4)短時(shí)譜中的共振峰對(duì)語音的感知十分重要，特別是第二共振峰比第一共振峰更重要。 2． 語音大體上可以分為清音和濁音兩大類 濁音在時(shí)域上呈現(xiàn)出明顯的周期性，在頻域上有共振峰結(jié)構(gòu)，而且能量大部分集中在較低頻段內(nèi)；清音則沒有明顯的時(shí)域和頻域特征，類似于白噪聲。但過零率容易收到噪聲電平的擾動(dòng)。 ???? ??1 )()(1 Nnnmm mnwnxNM （ 26） 但 mM 的動(dòng)態(tài)范圍（最大值與最小值之比）要比短時(shí)能量小，接近于短時(shí)能量計(jì)8 算的平方根，所以用 mM 區(qū)分清音 /濁音、無 /有聲不如短時(shí)能量明顯。 短時(shí)能量和短時(shí)平均幅度 語音信號(hào)的一幀內(nèi)的能量稱為短時(shí)能量，用 mE 表示： ? ? ? ?? ???????? ???? mNnnm mnwmxmnwmxEm1 22 )()()()( （ 25） 短時(shí)能量為一幀樣點(diǎn)值的加權(quán)平方和。在語音信號(hào)數(shù)字處理中，都是采用 nws??? 的 離散傅立葉變換（ DFT） ()Sk? 來代替(exp( ))Sj? ? ，并且可以用高效的快速傅立葉變換（ FFT） 算法完成由 nws??? 至 ()Sk? 的轉(zhuǎn)換。 矩形窗主瓣最小，但旁瓣最高；海明窗具有最寬的主瓣和最低的旁瓣高度。 加窗處理 通常采用一個(gè)長度有限的窗函數(shù) w(n)來乘語音信號(hào) s(n),從而形成加窗語音 )(nsw ＝ s(n) (2)抑制 50Hz 的電源干擾。其轉(zhuǎn)移函數(shù)為： )()()()( ZRzVzUzH ? (23) 語音信號(hào)的短時(shí)分析技術(shù) 語音信號(hào)是一種非平穩(wěn)的時(shí)變信號(hào)， 產(chǎn)生過程與發(fā)音器官的運(yùn)動(dòng)密切相關(guān)，而這種物理運(yùn)動(dòng)比起聲音振動(dòng)速度要緩慢得多，因此語音信號(hào)常常假定為短時(shí)平穩(wěn)的，即在 10～ 30ms 時(shí)間段內(nèi)，其頻譜特性和某些物理特征參量可近似地看作是不變的。 p 取得越大，模型的傳輸函數(shù)與聲道實(shí)際傳輸函數(shù)的吻合程度越高，但同時(shí)也增加了算法的復(fù)雜程度。 圖 21 語音信號(hào)產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型 激勵(lì)源模型 激勵(lì)源分濁音和清音兩個(gè)分支，按照濁音 /清音開關(guān)所處的位置來決定產(chǎn)生的語音是濁音還是清音。正常人可聽到聲音的頻率范圍為： ～ 16kHz 的聲音。講話時(shí)，舌和唇連續(xù)運(yùn)動(dòng)，使聲道常常改變外形和尺寸，即改變諧振頻率。每開啟和閉合一次的時(shí)間即振動(dòng)周期，稱為基音周期，其倒數(shù)稱為基音頻率，簡稱為基頻。 語音的產(chǎn)生 產(chǎn)生語音的能量，來源于正常呼吸時(shí)肺部呼出的穩(wěn)定氣流。本文在結(jié)構(gòu)上大致可以分為 6 個(gè)部分：緒論（第一章） 語音增強(qiáng)的基礎(chǔ)知識(shí)（第二章）；譜減法的原理、算法及分析（第三章）； DSP介紹 及基于 DSP 實(shí)時(shí)語音處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)（第四章）；基于譜減法的語音增強(qiáng)在 DSP環(huán)境下的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)（第五章）；總結(jié) 與展望 （第六章）。 本文將重點(diǎn)研究和實(shí)現(xiàn)基于譜減法語音增強(qiáng)方法。常用的方法有中心削波法，譜減法，自適應(yīng)抵消法等。單通道語音增強(qiáng)是語音增強(qiáng)的基礎(chǔ)。單通道語音系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中較為常見，如電話，手機(jī)等。比如將小波變換用于語音增 強(qiáng)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN． Arificial Neural Net、 vorks)進(jìn)行語音增強(qiáng)，基于麥克風(fēng)陣列的語音增強(qiáng)等。經(jīng)典的譜相減法和維納濾波方法就是在 這一時(shí)期提出來的。 （ 3） 在國家和社會(huì)安全方面，偵聽信號(hào)常常含有較大的噪聲，語音增強(qiáng)有助于 提高偵聽系統(tǒng)的效果，可以幫助偵察破案或獲取情報(bào)。然而，由于干擾往往都是隨機(jī)的、不確定的、復(fù)雜的，從帶噪語音中提取完全純凈的語音幾乎不可能。語音數(shù)字信號(hào)處理包含的內(nèi)容十分 泛 ， 包括語音編碼、語音識(shí)別、語音合成和語音增強(qiáng)等。計(jì)算機(jī)、電子和信息技術(shù)的高速發(fā)展，推動(dòng)著人類社會(huì)向信息社會(huì)不斷進(jìn)步。 本論文 首先從語音特性、噪聲特性、人耳的感知特性以及語音信號(hào)分析得方法入手，重點(diǎn)研究了基于譜減法的增強(qiáng)算法并在 MATLAB 環(huán)境下對(duì)其進(jìn)行了仿真，驗(yàn)證了譜減法 在語音增強(qiáng)方面 的有效性和可行性。語音增強(qiáng)技術(shù) 可以用來抑制噪聲 ,提高 抗噪聲能力和輸入信號(hào)的信噪比，改善語音質(zhì)量、可懂度和系統(tǒng)的性能， 并 作為預(yù)處理或前端處理模塊存在于語音處理系統(tǒng)中。 關(guān)鍵詞 ： 語音信號(hào)處理 ,語音增強(qiáng) ,譜減 法 ,DSP II SPEECH ENHANCEMENT ALGORITHMS AND IMPLEMENTATION ON DSP ABSTRACT Speech is inevitably interfered by noise. The noise not only degrades the quality and the intelligibility of speech, but also worsens the capability of the system. As speech enhancement technology can be used to reduce the noise, Improve antinoise ability and the signaltonoise ratio of the input signal , the input SignaltoNoise Ratio of the speech processing system and improving the quality and intelligibility of speech, speech enhancement technology is usually used as the preprocessing module in the speech processing system. This paper first from speech characteristics, noise characteristics, the perception of the human ear characteristics and method of speech signal analysis, Focus on the based on the spectral subtraction enhancement algorithm and in the MATLAB environment of the simulation, Verify the spectral subtraction speech enhancement in the effectiveness and feasibility. DSP as special digital signal processor, has some unique features, such as Singlecycle multiply and accumulate (MAC)， multiple accessing memories in single cycle,a wide