【正文】 的概率則和一幀信號(hào)中純語音信號(hào)的短時(shí)能量S的大小有關(guān),能量大則誤判率低,而在信噪比SN為8dB時(shí)誤判率約為30%.我們用判斷為純?cè)肼暤哪切瑏碛?jì)算噪聲的短時(shí)能量譜,雖然在判斷噪聲時(shí),可能會(huì)有錯(cuò)判,但錯(cuò)判的幀中,一般語音的能量能非常小,對(duì)估計(jì)噪聲不會(huì)產(chǎn)生太大的影響.由于它對(duì)噪聲特性的估計(jì)更為準(zhǔn)確,取得了很好的結(jié)果,信噪比大大的提高,并且語音的可懂度也明顯提高。 算法的實(shí)現(xiàn)本課題在譜減法的研究基礎(chǔ)上，將得到的帶噪語音進(jìn)行先驗(yàn)信噪比估計(jì)，從而得到增強(qiáng)后語音。它主要包括以下幾步：1，帶噪語音輸入，計(jì)算輸入信噪比。2，將帶噪語音進(jìn)行分幀，計(jì)算各幀能量。3，取一門限值，對(duì)各幀進(jìn)行有聲/無聲判斷。4，對(duì)各幀進(jìn)行傅立葉變換，若為寂靜幀則將該幀判為零，否則利用式（）估計(jì)出該幀的信噪比。5，用先驗(yàn)信噪比計(jì)算出濾波函數(shù)，最終計(jì)算增強(qiáng)后語音的頻譜函數(shù)。6，對(duì)各幀的譜函數(shù)進(jìn)行逆傅立葉變換，得到增強(qiáng)后語音。 對(duì)以上的步驟，其中寂靜幀的判定和先驗(yàn)信噪比的估計(jì)在前面已有了詳細(xì)的介紹和分析。帶噪語音輸入分幀有聲/無聲判決無聲重置噪聲譜有聲頻譜計(jì)算信噪比估計(jì)先驗(yàn)信噪比利用G（w）算增強(qiáng)后語音計(jì)算信噪比傅立葉逆變換的時(shí)域圖增強(qiáng)后語音輸出 語音增強(qiáng)流程圖 參數(shù)的估計(jì)式 中i指幀系數(shù)，是調(diào)節(jié)系數(shù)但當(dāng)噪聲不變時(shí)，就必須考慮進(jìn)去。在這里，=。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析 為了研究該算法的有效性，我們以一段英文為純凈的語音信號(hào)，以平穩(wěn)的高斯白噪聲為濾波對(duì)象。采樣頻率為22050Hz，幀長為256，語音總共長為110033。選取漢明窗(hamming)對(duì)信號(hào)加窗。根據(jù)文獻(xiàn)將信號(hào)在頻域中等分三個(gè)子帶。橫坐標(biāo)為時(shí)間軸，縱坐標(biāo)為幅度軸。每幅圖中從上往下的波形依次是純凈的語音信號(hào)，帶噪語音信號(hào)，和增強(qiáng)后的語音信號(hào)。從圖中可以看出，無論信噪比是低還是高，帶噪語音信號(hào)經(jīng)增強(qiáng)處理后都能有較好地恢復(fù)。但低信噪比下改進(jìn)的好。 改進(jìn)型譜減法的仿真圖（信噪比為3dB） 改進(jìn)型譜減法的仿真圖（信噪比為3dB）第五章 性能評(píng)價(jià)我們對(duì)本文所提出的算法進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，并將它和基本譜減法進(jìn)行比較。 信噪比改進(jìn) 噪聲減少通常是以信噪比改進(jìn)來衡量的，本文提出的是輸入，輸出的分段信噪比來加以比較，即： （）其中L表示信號(hào)的幀長度，N表示每幀的采樣點(diǎn)。利用該方法我們對(duì)含有高斯白噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行處理，語音為一段英文，采樣率為22050Hz。對(duì)處理結(jié)果我們用信噪比進(jìn)行評(píng)價(jià)。 3dB 0dB 3dB基本譜減法 改進(jìn)型譜減法 信噪比改進(jìn)程度 ，從圖中可以看出：兩種譜減法提供的信噪比改進(jìn)都相似，但改進(jìn)型算法提高了對(duì)低輸入信噪比的改進(jìn)。 主觀評(píng)價(jià)為了確證客觀性能評(píng)估，我們采用了主觀聽覺測(cè)試。聽覺測(cè)試是在4個(gè)聽眾中進(jìn)行的，內(nèi)容是對(duì)語音的殘留噪聲，仍存在的背景噪聲，語音失真和音樂噪聲的全面評(píng)價(jià)。對(duì)于每個(gè)話音都有下列步驟：1） 純凈語音和帶噪語音均被重復(fù)播放兩次；2） 每個(gè)測(cè)試信號(hào)都被重復(fù)兩次，且以隨機(jī)順序播放三次。測(cè)試的結(jié)果：利用本方法增強(qiáng)的語音的剩余噪聲和“音樂噪聲”均大大降低。 結(jié)論單通道譜減系統(tǒng)在減少背景噪聲上很有效，然而它帶來了可感知的令人煩躁的“音樂噪聲”。在本文中，提出了基于先驗(yàn)信噪比的改進(jìn)型譜減法，提出的算法提高了對(duì)低輸入信噪比的改進(jìn)。主觀聽覺測(cè)試也說明本方法殘留噪聲對(duì)語音的干擾比基本譜減法小的多。該算法的主要優(yōu)點(diǎn)如下：1） 設(shè)計(jì)思路簡單，運(yùn)算量小與基本譜減法相當(dāng)。2） 性能好，剩余噪聲和“音樂噪聲”均大大降低。 本文用該算法對(duì)不同信噪比的帶噪語音進(jìn)行測(cè)試并和基本譜減法作對(duì)比。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果和信噪比得到的客觀評(píng)估，結(jié)合主觀聽覺結(jié)果顯示：與基本方法相比，音樂噪聲和殘留噪聲的語音結(jié)構(gòu)都減少了，而語音失真也在可接受的范圍內(nèi)。因此可以得出這樣的結(jié)論：基于先驗(yàn)信噪比的改進(jìn)型譜減法比基本譜減法有較大的改進(jìn)，特別是在低信噪比的情況下。本文所處理的還只限于平穩(wěn)隨機(jī)噪聲，對(duì)噪聲特性變化劇烈的含噪語音，上述方法就無能為力了。而許多環(huán)境下的干擾噪聲是非平穩(wěn)的，人類的聽覺系統(tǒng)還是能從這類噪聲中提取有用信息，因此研究非平穩(wěn)隨機(jī)噪聲下的語音增強(qiáng)具有重要的意義，這方面的工作有待進(jìn)一步展開。參考文獻(xiàn)[1] ,And , Enhancement and Bandweidch Compression of Noise Speech[J].PROCEEDINGS OF THE IEEE,[2] Wang DL,Lim JS,The unimportance of phase in speech enhancement [J].IEEE Trans Acoust Speech Signal Processing,1982,30(4):679681.[3] Ephraim Y, Malah D. Speech enhancement using a minimum meansquare error shorttime spectra amplitude estimator [J].IEEE Trans Acoust Speech Signal Processing,(6):11091121.[4] S. F. Boll, “Suppression of acoustic noise in speech using spectral subtraction”, IEEETransaction on Acoustics, Speech and Signal Proc., Vol. 27, pp. 113–120,1979[5] M. Berouti, R. Schwartz, J. Makhoul, “Enhancement of speech corrupted by acoustic noise”, Proc. IEEE ICASSP, , Washington, DC, April 1979[6] P. Lockwood, J. Boudy, “Experiments with a nonlinear spectral subtraction(NSS),hidden Markov models and projection for robust recognition in cars”, Speech Communication, November 1992[7] B. Lim Sim, Y. C. Tong, “A parametric formulation of the generalized spectralsubtraction method”, IEEE Transaction on Speech and Audio Processing,June 1998[8] N. Virag, “Single channel speech enhancement based on masking properties of human auditory system”, IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, , July 1999[9] “,And , Enhancement and Bandweidch Compression of Noise Speech[J].PROCEEDINGS OF THE IEEE,Vol,67(12):15861604”[10] 張波等，“低信噪比下的一種自適應(yīng)有聲/無聲判決算法”，信號(hào)處理，1996[11] 沈亞強(qiáng)，程仲文。一種基于自適應(yīng)的語音增強(qiáng)方法[J]。信號(hào)處理，1993，9（1）：914[12] 付強(qiáng)，易克初，田斌，語音信號(hào)處理[M] 國防工業(yè)出版社[13] 張金杰，曹志剛等。一種基于聽覺巖壁效應(yīng)的語音增強(qiáng)方法。清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2001，41（7）：14[14] 廖春波。語音增強(qiáng)及其相關(guān)技術(shù)的研究。[大連理工大學(xué)學(xué)位論文]2003[15] Tsoukalas D E, Mourjopoulos J N. Speech enhancement based on audible noise Speech and AudioProcessing,1997,5(6)497514[16] 劉海濱，“非平穩(wěn)環(huán)境下基于人耳聽覺掩蔽特性的語音增強(qiáng)”，信號(hào)處理，,，2003[17] 王永紅等，“譜相減技術(shù)中“音樂噪聲”的抑制”，桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，,19