【正文】 以及掩蔽閥值的計算。因此，帶噪語音中背景噪聲參數(shù)的估計問題，尤其是非平穩(wěn)噪聲參數(shù)的估計問題令人關(guān)注。眾所周知，信噪比不能正確反映信號的聽覺質(zhì)量，因此用信噪比作為調(diào)整估計參數(shù)的依據(jù)并不能提高信號的聽覺質(zhì)量；文中Boh Lim Sim 等人也提出了與此相近的改進算法，雖然提高了信號的信噪比，但殘留的音樂噪聲較大；文中Virag將人耳的掩蔽特性應(yīng)用到非線性譜減法的增強算法中，部分解決了譜減法殘留音樂噪聲大的問題，但在信噪比較低或非平穩(wěn)的情況下，其增強效果不理想； 等人首先估計語音信號概率密度函數(shù)，然后在此基礎(chǔ)上改進了對數(shù)譜估計算法，使得改進的算法對非平穩(wěn)噪聲具有良好的抑制作用，該算法的缺點是語音信號的概率密度函數(shù)較難估計。 譜減法語音增強的研究現(xiàn)狀 1979年S. Boll在文中假設(shè)噪聲是平穩(wěn)的或緩慢變化的加性噪聲，并且語音信號和噪聲信號不相關(guān)的情況下，提出了譜減法(SS: Spectral Subtraction)。(4)許多環(huán)境下的干擾噪聲是非平穩(wěn)的，因而難以找到一種通用的語音增強算法適用于各種噪聲環(huán)境。國內(nèi)外學(xué)者進行語音增強的目的之一：尋找一種運算量小，容易實時實現(xiàn)，增強效果好的方法(3)人耳對背景噪聲有很大的抑制作用，了解其機理大大有助于語音增強技術(shù)的發(fā)展。好的語音增強算法應(yīng)考慮和解決這個問題。因此，語音增強研究的主要內(nèi)容和發(fā)展方向應(yīng)包括以下幾個內(nèi)容：(1)語音信號是一種非平穩(wěn)的隨機信號。語音增強已成為語音信號處理研究的不可忽視的重要問題。三． 小波變換法頻譜相減法是在短時平穩(wěn)假定的基礎(chǔ)上，采用固定窗傅立葉變換，時—頻分辨率均是固定不變的。二． 自適應(yīng)噪聲對消法 適用于在帶噪語音信號采集過程中同時能獲得參考噪聲源的自適應(yīng)噪聲對消技術(shù)，已日趨成熟。譜減法通過從帶噪語音的STSA中直接減去噪聲的平均譜幅度來得到增強語音的STSA，實現(xiàn)起來簡單，但是剩余噪聲大，并且產(chǎn)生不舒服的“音樂噪聲”。文中通過實驗為此提供了一定的依據(jù)，文中則證明在一定條件下語音相位的最小均方誤差(MMSE)估計就是帶噪語音相位本身，因此，基于STSA估計的語音增強方法一般都是直接采用帶噪語音的相位作為增強語音的相位。下面對國內(nèi)外語音增強研究的常用方法作介紹。中，奧本海姆等人綜述了七十年代的各種各樣的噪聲語音信號增強方法。語音增強目的就是從被污染的語音信號中，提取盡可能純凈的原始語音，改善語音質(zhì)量，使聽者不覺的疲勞，并且能夠提高語音的可懂度。然而在人們的語音通信過程中，不可避免地會受到來自周圍環(huán)境、傳輸媒介引入的噪聲、通信設(shè)備內(nèi)部的電噪聲、乃至其他講話者的干擾。語音信號處理技術(shù)一直以來都是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點，它跨聲學(xué)、信號處理、仿生學(xué)等多個學(xué)科，應(yīng)用前景廣闊。隨著通訊技術(shù)的發(fā)展，語音通信已成為人們?nèi)粘Ｉ睢⒐ぷ髦胁豢扇鄙俚囊徊糠帧?it restrains the music noise and reduces the background noise, it also raises the intelligibility. The plex degree also can be accepted.Keyword: Spectral subtraction Speech enhancement Noise estimation 目錄第一章 緒論 1 課題背景及問題提出 1 語音增強研究的主要內(nèi)容和發(fā)展方向 1 譜減法語音增強的研究現(xiàn)狀 3第二章 語音感知和噪聲特性 5 語音特性 5 5第三章 譜減法語音增強算法 7 語音增強算法概述 7 8 基本原理 8 基本步驟和仿真結(jié)果 113. 3 “音樂噪聲”的產(chǎn)生 13 改進的譜減法 14 14 幅度譜平滑 15 被減項加權(quán)值處理 16 功率譜修正處理 16第四章 基于先驗信噪比估計的改進型譜減法 19 基本原理 19 寂靜幀和語音幀的判定 19 算法的實現(xiàn) 21 參數(shù)的估計 22 實驗結(jié)果和分析 22第五章 性能評價 25 信噪比改進 25 主觀評價 25結(jié)論 27參考文獻 29第一章 緒論 課題背景及問題提出眾所周知，語言是人類傳播信息和表達感情的重要媒介，在人類的交流中起著極其重要的作用，是人類最方便、最快捷、最有效的交流方式。本文用MATLAB實現(xiàn)了整個算法的仿真，并與傳統(tǒng)譜減法結(jié)果相比較，仿真結(jié)果表明，該算法對非平穩(wěn)噪聲追蹤性較好，在抑制背景噪聲，減少音樂噪聲前提下，提高了語音的可懂度，其計算復(fù)雜度也可以接受。其中譜減法作為一種單信道語音增強方法，以其簡單有效在使用化的語音增強應(yīng)用中深受歡迎。 學(xué)號：01021023 畢業(yè)設(shè)計論文 畢業(yè)設(shè)計題目：基于先驗信噪比的改進型譜減法學(xué)院：通信工程學(xué)院專業(yè)：通信工程班級：010211姓名：徐鑫昌導(dǎo)師姓名：王平（講師）摘 要語音增強的目的主要是改進語音質(zhì)量，在消除背景噪音的同時提高語音可懂度，但是這兩個目的往往不能兼得。目前有一些對非平穩(wěn)噪聲干擾下的語音信號進行增強的方法，可以降低背景噪聲，但有時會引入刺耳的音樂噪聲，且不能提高語音的可懂度，甚至略有下降。本文研究采用閥值法法對非平穩(wěn)背景噪聲信號進行估計，計算出先驗信噪比，得到還原的純凈語音信號。關(guān)鍵詞: 譜減法 語音增強 噪聲估計 Abstract The mainly purpose of speech enhancement is to improve the quality of speech, raises the intelligibility of speech while eliminating background noise, but this two purposes can not often be gotten simultaneously. Now there are many method of speech enhancement for the speech signal with nearstationary noise can reduce background noise, but can produce an annoying noise called music noise, and the intelligibility can not raise even drops. As a method of one channel speech enhancement, spectral subtraction is deeply wele because it is easy and efficient.In this paper, the SNR of the speech signal is estimated, then the enhanced speech signal is gotten. MATLAB is used to realize the purpose, and it is pared with traditional spectral subtraction. It shows that this algorithm is better for the speech signal with the nearstationary noise。二十一世紀是信息科學(xué)的世紀，信息處理技術(shù)與人們的日常生活聯(lián)系也越來越緊密，因此，對人們交流中最常用的語音來說，對其進行處理在現(xiàn)代信息處理中就占有極為重要的地位。近年來雖然數(shù)據(jù)通信迅猛發(fā)展，但據(jù)國家信息部的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，語音通信仍是現(xiàn)階段主流，占據(jù)通信行業(yè)主導(dǎo)地位。近年來，由于計算機和因特網(wǎng)正以驚人的速度和規(guī)模滲透到社會的各個領(lǐng)域，許多應(yīng)用要求簡單、自然、友善的人機界面，而語音就成為一種理想的人機信息交流手段，因此也就對語音信號處理的發(fā)展提出了更迫切的要求。這些干擾最終將使接收者接收到的語音不再是純凈的原始語音，而是被噪聲污染過的帶噪語音。 語音增強研究的主要內(nèi)容和發(fā)展方向增強被加性噪聲污染的語音信號，這一問題自七十年代中期后已引起極大的注意。近些年來，語音增強的研究工作有了一定的進展。一． 頻譜相減法單聲道語音增強方法中目前常用的是一類基于短時譜幅度（STSA）估計的語音增強方法，該方法認為語音信號的感知不重要，沒有必要精確計算。基于STSA估計的語音增強方法包括譜減法及其各種變形，MMSE估計法等。后來，Ephraim等人 提出了STSA的MMSE估計法，部分解決了“音樂噪聲”問題，但在帶噪語音信噪（SNR）較