【正文】 。這是因?yàn)檎Z(yǔ)音信號(hào)的出現(xiàn)總是需要一個(gè)過(guò)程的，利用前后幀的信息，可有效地去除突變點(diǎn)，取其中最小值，這也是一種平滑的方法。這樣既考慮到信號(hào)前后幀之間的連貫性，又考慮到語(yǔ)音信號(hào)的非平穩(wěn)性。平均幀數(shù)的選取要綜合考慮。通過(guò)對(duì)相鄰幀幅度譜進(jìn)行適當(dāng)?shù)钠骄梢杂行У匾种茪埩粼肼?，減小估計(jì)器的誤差。,該方法消除了周期性干擾在電臺(tái)話音輸出端引起的嘯叫噪聲,除清晰度略下降外,語(yǔ)音的可懂度和自然度未受損失該方法對(duì)白噪聲干擾消噪效果更好若采用傳統(tǒng)的梳狀濾波器進(jìn)行消噪處理,勢(shì)必消除阻帶內(nèi)的語(yǔ)音譜,使話音質(zhì)量受到損失。具體求得y(n)的計(jì)算分以下幾步：1)對(duì)每幀信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音有無(wú)判定，在無(wú)語(yǔ)音期間估計(jì)出噪聲譜；2)求得加窗段信號(hào)w(nm)x(m)的L點(diǎn)FFT得；3)使窗w(nm)以步長(zhǎng)R沿著帶噪語(yǔ)音x(m)序列滑動(dòng)，在n等于求得；4)假定s(m)與噪聲d(m)獨(dú)立，對(duì)于幀內(nèi)的短時(shí)平穩(wěn)過(guò)程，由式（）得到5)由插值法得到y(tǒng)(n)。4)根據(jù)T(w)來(lái)調(diào)節(jié)譜減系數(shù)，；5)利用調(diào)整后的，進(jìn)行系數(shù)譜減；6)IFFT，用疊接相加法得到。掩蔽效應(yīng)是指一個(gè)聲音的存在會(huì)對(duì)另一個(gè)聲音的感知產(chǎn)生掩蔽效應(yīng)，主要發(fā)生在同時(shí)進(jìn)入人聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)的不同頻率的兩個(gè)聲音之間，即同時(shí)掩蔽。怎樣在去除噪聲和減少語(yǔ)音失真之間取折衷，也成為譜減法研究的重點(diǎn)問(wèn)題。它比較直觀、簡(jiǎn)單，但在提高質(zhì)量的同時(shí)損傷了語(yǔ)音的可懂度，且產(chǎn)生討厭的“音樂(lè)噪聲”。許多學(xué)者和專家通過(guò)改變“音樂(lè)噪聲”的特性，努力為譜相減技術(shù)提供更好的理論基礎(chǔ)并改善其性能，以使之易于被接受。人們提出了很多種方法來(lái)減輕或者消除音樂(lè)噪聲對(duì)人耳的影響，且取得了很大的進(jìn)展。 音樂(lè)噪聲的消除是應(yīng)用譜減技術(shù)的一個(gè)重要難題。其幅度在零和語(yǔ)音休止期所測(cè)試到的最大噪聲值之間，當(dāng)被反變換到時(shí)域時(shí)，這種殘余噪聲聽(tīng)起來(lái)像是以每 20ms間隔開關(guān)一次的突發(fā)音調(diào)發(fā)聲器組合而成,具有隨機(jī)的基頻和幅度，即使在有聲段也不能被語(yǔ)音所掩蔽。它要比原始語(yǔ)音中的噪聲清楚的多，也更易令人反感。由于在譜減法處理過(guò)程中，是以無(wú)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，而噪聲頻譜具有高斯分布，即其幅度隨機(jī)變化范圍很寬，因此相減時(shí)，若該幀某頻率點(diǎn)噪聲分量較大，就會(huì)有很大一部分保留，在頻譜上呈現(xiàn)隨機(jī)出現(xiàn)的尖峰，便產(chǎn)生了間歇短暫的突發(fā)聲調(diào)，在聽(tīng)覺(jué)上形成有節(jié)奏性起伏的類似音樂(lè)的殘留噪聲。從圖中的波形就可看出。圖a的信噪比為3dB圖b的信噪比為3dB。每幅圖中從上往下的波形依次是純凈的語(yǔ)音信號(hào)，帶噪語(yǔ)音信號(hào)，和增強(qiáng)后的語(yǔ)音信號(hào)。選取語(yǔ)音信號(hào)的采樣頻率為22kHz，總共長(zhǎng)為110033，幀長(zhǎng)為256個(gè)樣點(diǎn)，選取漢明窗(hamming)對(duì)信號(hào)加窗。得到增強(qiáng)后語(yǔ)音的頻譜圖。并計(jì)算功率譜，若s(i)=1,則減去噪聲功率譜，若s(i)=0，則該幀為零。（3）計(jì)算各幀的能量，確定一個(gè)閥值，能量大于該值的為語(yǔ)音段標(biāo)注s(i)=1，能量小于該值的為寂靜段令s(i)=0。基本譜減法的基本步驟為：（1）計(jì)算帶噪語(yǔ)音信號(hào)的信噪比。因此，這也嚴(yán)重限制了譜減法的應(yīng)用。聽(tīng)者能發(fā)現(xiàn)處理后語(yǔ)音中的“音樂(lè)噪聲”比原始信號(hào)中的噪聲更為清晰，這是由于在短時(shí)譜估計(jì)中的隨機(jī)頻率點(diǎn)上出現(xiàn)的多種頻率的組合而產(chǎn)生的（在后面章節(jié)中將詳細(xì)闡述）。思路清晰，算法簡(jiǎn)單。 一般譜減法的優(yōu)缺點(diǎn)一般譜相減法是將短時(shí)噪聲語(yǔ)音譜與一個(gè)估計(jì)的噪聲譜相減來(lái)達(dá)到壓縮穩(wěn)態(tài)噪聲的目的。在無(wú)語(yǔ)音段利用下式對(duì)噪聲估計(jì)進(jìn)行更 新。實(shí)際上，在低信噪比條件下，減小語(yǔ)音失真和降低剩余噪聲不可兼得，只能在二者之間達(dá)到最好的折中，提高可懂度。3）指數(shù)；這個(gè)參數(shù)決定了增益函數(shù)從到的平滑程度。其中：1）過(guò)減系數(shù)：值越大，剩余噪聲衰減越大，同時(shí)語(yǔ)音失真也會(huì)越大。當(dāng)該段只含語(yǔ)音時(shí)，沒(méi)有任何衰減，；而當(dāng)該段只含噪聲時(shí)，衰減最大。譜減法也可以用線性時(shí)變?yōu)V波器形式來(lái)表示，即對(duì)乘以增益函數(shù)將式（）變?yōu)槌朔e形式： （）對(duì)應(yīng)于式（），則 （）如果，則，這樣就可以保證為實(shí)函數(shù)。 5) 假設(shè)主要噪聲影響的消除可以通過(guò)僅僅從帶噪語(yǔ)音譜幅度中減去噪聲而實(shí)現(xiàn)。 2) 背景噪聲環(huán)境相對(duì)于語(yǔ)音活動(dòng)區(qū)域來(lái)說(shuō)是近似穩(wěn)態(tài)的，這樣 3) 如果背景噪聲環(huán)境變化到一個(gè)新的穩(wěn)態(tài)，則應(yīng)有足夠的時(shí)間(約 300ms左右)以便于估計(jì)出新的背景噪聲譜幅度估值。整個(gè)系統(tǒng)原理圖如圖31所示。由于s(n)與d(n)獨(dú)立，所以與獨(dú)立，因此及均為0。基于短時(shí)譜幅度估計(jì)的語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的目的就是設(shè)法得到的估計(jì)，并由此得到的估計(jì)即增強(qiáng)后的語(yǔ)音。則 () ()式中和分別為及的復(fù)共軛。且假設(shè)噪聲d(n)是與語(yǔ)音s(n) 不相關(guān)的加性噪聲。 基本原理一般的譜相減直接從有噪信號(hào)中減去噪聲譜得到“純凈”語(yǔ)音譜。由于人耳對(duì)語(yǔ)音相位的感受是不敏感的，因此可以只將估計(jì)的對(duì)象放在短時(shí)譜幅度上。如前所述，語(yǔ)音是非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程，但在10ms30ms的分析幀內(nèi)可以近似看成是平穩(wěn)的。根據(jù)聽(tīng)覺(jué)掩蔽效應(yīng)原理，低于聽(tīng)覺(jué)掩蔽閾值的語(yǔ)音信號(hào)頻率成分可被高于聽(tīng)覺(jué)掩蔽閾值的語(yǔ)音信號(hào)相近的頻率成分所掩蔽，因此這些被掩蔽的語(yǔ)音信號(hào)成分很難對(duì)人耳的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)所響應(yīng)，可以被看作是冗余信號(hào)，從而為進(jìn)一步提高語(yǔ)音信號(hào)的壓縮比而提供了可靠的依據(jù)。聽(tīng)覺(jué)掩蔽法：聽(tīng)覺(jué)掩蔽效應(yīng)最初主要是用于音頻信號(hào)的壓縮編碼基礎(chǔ)之上的。顯然，如果能夠知道激勵(lì)參數(shù)和聲道濾波器的參數(shù)，就能利用語(yǔ)音生成模型合成得到“純凈”的語(yǔ)音，這種方法的關(guān)鍵在于如何從帶噪語(yǔ)音中準(zhǔn)確地估計(jì)語(yǔ)音模型的參數(shù)(包括激勵(lì)參數(shù)和聲道參數(shù))。而對(duì)于清音激勵(lì)源為高斯白噪聲?；谡Z(yǔ)音生成模型的增強(qiáng)算法：語(yǔ)音的發(fā)聲過(guò)程可以模型化為受激勵(lì)源激勵(lì)的一個(gè)線性時(shí)變?yōu)V波器，對(duì)不同類型的語(yǔ)音為不同的激勵(lì)源。假設(shè)S(n)與W(n)無(wú)關(guān)，并且調(diào)節(jié)自適應(yīng)濾波器使系統(tǒng)輸出Z(n)的能量達(dá)到最小。自適應(yīng)噪聲濾波法：自適應(yīng)濾波器的輸入為W1(n)，它和信號(hào)中的加性噪聲W(n)是高度相關(guān)的，但和無(wú)噪信號(hào)S(n)無(wú)關(guān)。利用信號(hào)本身相關(guān)，而信號(hào)與噪聲，噪聲與噪聲之間可看作不相關(guān)的特性，可以將帶噪信號(hào)進(jìn)行自相關(guān)處理，使其得到與不帶噪信號(hào)同樣的自相關(guān)系數(shù)幀序列。自相關(guān)法：信號(hào)的功率譜是其自相關(guān)函數(shù)的傅立葉變換，因此應(yīng)用于功率譜上的任何方法都可以應(yīng)用到自相關(guān)上。為了對(duì)這些有效的語(yǔ)音增強(qiáng)算法有一個(gè)總體的認(rèn)識(shí)。最近30多年，人們針對(duì)加性寬帶噪聲研究了許多種語(yǔ)音增強(qiáng)算法。因此，噪聲會(huì)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)帶來(lái)非常大的影響。另外，背景噪聲對(duì)發(fā)音也有影響，噪聲破壞了原有的聲學(xué)特征和模型參數(shù)，模糊了不同語(yǔ)音之間的差別，使語(yǔ)音質(zhì)量下降，可懂性降低。在本文中，我們所討論的噪聲就是指平穩(wěn)的高斯白噪聲，研究在它的影響下的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。平穩(wěn)的寬帶噪聲，通常也可認(rèn)為是白色高斯噪聲。由于寬帶噪聲與語(yǔ)音信號(hào)在時(shí)域和頻域上完全重疊，因而消除它最困難。消除脈沖噪聲通?？梢栽跁r(shí)域內(nèi)進(jìn)行，也可以根據(jù)相鄰信號(hào)采樣值通過(guò)內(nèi)插的方法將脈沖噪聲在時(shí)域上進(jìn)行平滑。這種周期性噪聲可以用梳狀濾波器予以抑制，可以用數(shù)字信號(hào)處理的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。下面僅討論加性噪聲。某些與信號(hào)相關(guān)的量化噪聲可以通過(guò)偽隨機(jī)噪聲擾動(dòng)的方法變換成信號(hào)獨(dú)立的加性噪聲。對(duì)于非加性噪聲，有些可以通過(guò)變換轉(zhuǎn)變?yōu)榧有栽肼暋?噪聲來(lái)源取決于實(shí)際的應(yīng)用環(huán)境，因而噪聲特性可以說(shuō)變化無(wú)窮。這種時(shí)間依賴處理的基本手段，一般是用一個(gè)長(zhǎng)度有限的窗序列截取一段語(yǔ)音信號(hào)來(lái)進(jìn)行分析，并讓這個(gè)窗滑動(dòng)以便分析任一時(shí)刻附近的信號(hào)，其一般式為： ()其中T[ ]表示某種運(yùn)算，{x(m)}為輸入信號(hào)序列。將高斯模型應(yīng)用于有限幀長(zhǎng)只是一種近似的描述。語(yǔ)音的短時(shí)譜幅度的統(tǒng)計(jì)是時(shí)變的，只有當(dāng)分析幀長(zhǎng)趨于無(wú)窮大時(shí)，才能近似認(rèn)為其具有高斯分布。語(yǔ)音信號(hào)可以用統(tǒng)計(jì)分析特性來(lái)描述。在語(yǔ)音增強(qiáng)中，可以利用濁音的周期性特征，采用梳狀濾波器提取語(yǔ)音分量或者抑制非語(yǔ)音信號(hào)，而清音則難以與寬帶噪聲區(qū)分。濁音和清音經(jīng)常在一個(gè)音節(jié)中同時(shí)出現(xiàn)。但是聲道形狀有相對(duì)穩(wěn)定性，在一段時(shí)間內(nèi)（10ms~30ms），人的聲帶和聲道形分為若干分析幀，每一幀的語(yǔ)音可以認(rèn)為是準(zhǔn)穩(wěn)定的。第二章 語(yǔ)音感知和噪聲特性 語(yǔ)音特性語(yǔ)音是時(shí)變的、非平穩(wěn)、非遍歷的隨機(jī)過(guò)程。將本課題的方法和其它譜減法進(jìn)行比較，通過(guò)信噪比的改進(jìn)情況可以得到：本文提出的算法提高了對(duì)低輸入信噪比的改進(jìn)。第四章 在本文中確定一種改進(jìn)型譜減法，對(duì)它的原理、算法進(jìn)行更深的討論，接著論述在該算法中調(diào)節(jié)各參數(shù)對(duì)結(jié)果的影響，并對(duì)它的語(yǔ)音、噪聲進(jìn)行估計(jì)。第二章 在這部分我們首先研究了語(yǔ)音的特性，噪聲的特性和它得來(lái)源及種類各不相同，從而造成處理方法的多樣性，因此要結(jié)合語(yǔ)音特性及噪聲特性根據(jù)實(shí)際情況選用合適的語(yǔ)音增強(qiáng)方法，以及掩蔽效應(yīng)的影響和處理方法，