检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2019年第8期39卷 2426-2430页

作者：罗瀛曾庆宁龙超认知无线电与信息处理教育部重点实验室(桂林电子科技大学)

为提高双微阵列语音增强系统在多噪声环境下的消噪性能,提出一种适用于双微阵列的改进广义旁瓣抵消器语音增强算法。根据双微麦克风阵列的结构特点,首先,用基于噪声互功率谱估计的改进相干滤波算法消除距离较远麦克风之间产生的弱相关噪... 详细信息

为提高双微阵列语音增强系统在多噪声环境下的消噪性能,提出一种适用于双微阵列的改进广义旁瓣抵消器语音增强算法。根据双微麦克风阵列的结构特点,首先,用基于噪声互功率谱估计的改进相干滤波算法消除距离较远麦克风之间产生的弱相关噪声;然后,利用广义旁瓣抵消算法消除距离较近麦克风之间产生的强相关噪声;最后,通过基于最小值控制递归平均的子带谱减法有针对性地消除不同频带上的残留噪声。仿真实验表明,在多噪声环境下所提算法较现有的双微阵列语音增强算法取得了更好的感知语音质量评价得分,一定程度上改善了双微阵列语音增强系统对复杂噪声的抑制效果。

关键词：双微阵列噪声互功率谱估计广义旁瓣抵消器最小值控制递归平均子带谱减

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听觉特性及噪声估计在语音增强算法中的研究

听觉特性及噪声估计在语音增强算法中的研究

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作者：周氏青香华东理工大学

学位级别：硕士

由于噪声存在的必然性引起了语音系统性能急剧恶化的现象,从而直接地影响到语音重建的质量,导致通话质量的迅速降低。然而,如何尽可能的从带噪的语音信号中去除噪声、提取出纯净及有用的语音信号就成为目前语音信号处理领域中的一个热... 详细信息

由于噪声存在的必然性引起了语音系统性能急剧恶化的现象,从而直接地影响到语音重建的质量,导致通话质量的迅速降低。然而,如何尽可能的从带噪的语音信号中去除噪声、提取出纯净及有用的语音信号就成为目前语音信号处理领域中的一个热门话题,语音增强便成了语音信号处理的关键技术之一本文以语音增强为研究课题,在谱减法的基础上,提出了基于人耳的听觉特性及噪声估计在语音增强中的应用。该方法将一种在低信噪比非平稳环境中较为优越的噪声估计算法结合了入耳的听觉掩蔽效应来实现语音增强思想,所以该方法在大大减少了残留“音乐噪声”影响的同时也降低了增强后的语音的失真度,从而提高了增强语音质量。最小值控制递归平均法是一种新兴并且有效的噪声估计方法。它不需要语音的有声/无声判决,所以它比传统的语音活动检测噪声估计法更接近于软判决方法。而且该方法对每一帧都重新计算其噪声功率谱,使得噪声谱在所有的帧中能不断地的更新,实现实时跟踪噪声变化的需求。因而,基于最小值控制递归平均的噪声估计方法在非平稳噪声估计时是一种非常好的估计方法,估计出的噪声比较接近于原始噪声,使得经过谱减法后的增强语音信号更为“纯净”,所以较适合于实时实现。实验结果表明,在高输入信噪比平稳噪声的情况下,本文的方法相对基于听觉掩蔽效应多带谱减语音增强算法。但在低信噪比非平稳噪声输入时,本文方法的增强信号要明显地比传统方法的增强信号优越。该方法在其基础上有效地提高了输出信噪比及降低了增强语音的时域失真度,改善了语音的质量。因此,本文所提出的语音增强算法在抑制“音乐噪声”的同时,也增强了听觉的效果。

关键词：听觉掩蔽效应最小值控制递归平均音乐噪声时域失真度语音增强

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基于信噪比估计的说话人识别前端处理

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军事通信技术 2014年第4期35卷 43-48页

作者：尹海明王金明李欢欢解放军理工大学通信工程学院研究生1队解放军理工大学通信工程学院解放军理工大学通信工程学院研究生5队

针对说话人识别系统的噪声鲁棒性问题,文章采用了基于信噪比估计从而选取高信噪比语音帧的前端处理方法。根据一定阈值去除语音中信噪比较低的语音帧,对保留的语音帧提取特征参数并进行识别。该方法的有效性取决于分帧信噪比估计的准确... 详细信息

针对说话人识别系统的噪声鲁棒性问题,文章采用了基于信噪比估计从而选取高信噪比语音帧的前端处理方法。根据一定阈值去除语音中信噪比较低的语音帧,对保留的语音帧提取特征参数并进行识别。该方法的有效性取决于分帧信噪比估计的准确性。由于传统的谱减法以及滤波法难以对非平稳噪声信噪比进行准确估计,文中提出了使用改进的最小值控制递归平均算法进行信噪比估计来实现高信噪比帧筛选,实验结果表明,与基于维纳滤波语音增强的GMM-UBM系统对比,5dB street噪声下识别率由78.5%提升至85.5%,5dB car噪声下识别率由88%提升至91%。

关键词：说话人识别信噪比估计最小值控制递归平均高斯混合模型

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基于麦克风阵列的语音增强研究

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计算机技术与发展 2012年第7期22卷 204-206,210页

作者：周述畅宋亚男吴光波广东工业大学自动化学院广东广州510006

麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时,噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方(LMS)自适应语音增强算法,并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷,... 详细信息

麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时,噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方(LMS)自适应语音增强算法,并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷,在该算法的基础上提出了一种利用最小值控制递归平均(MCRA)来估计噪声的方法。将此方法应用于波束形成,并用Matlab软件进行仿真。仿真实验结果表明,MCRA估计出的噪声使LMS自适应语音增强的效果更好和抗噪性更强。

关键词：麦克风阵列语音增强 LMS自适应最小值控制递归平均

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