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电子设计工程 2011年第8期19卷 113-115页

作者：邓利娜黄晓革电子科技大学电子工程学院四川成都610054

语音增强技术是音频信号处理中的重要部分,频谱减法是目前在语音增强技术中最常用的方法之一。针对传统频谱减法会产生音乐噪声并无法消除音乐噪声的不足之处及高频噪声干扰比较严重的情况下频谱减法效果差的情况,采用了在频谱减法之后... 详细信息

语音增强技术是音频信号处理中的重要部分,频谱减法是目前在语音增强技术中最常用的方法之一。针对传统频谱减法会产生音乐噪声并无法消除音乐噪声的不足之处及高频噪声干扰比较严重的情况下频谱减法效果差的情况,采用了在频谱减法之后进行LMS滤波以降低音乐噪声对语音质量的影响和低通滤波以滤除脉冲干扰。根据仿真结果表明,改进扩展频谱减法能够有效降低音乐噪声和尖锐的高频兹兹声,从而提高信噪比,达到语音增强的目的。

关键词：语音增强频谱减法低通滤波 LMS滤波

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神经网络在语音信号消噪处理中的应用

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计算机应用与软件 2005年第2期22卷 73-75页

作者：龚文凌王洪澄中兴通讯股份有限公司上海研发中心上海201203 上海交通大学图像处理和模式识别研究所上海200030

提出了一种利用神经网络进行语音信号消噪处理的新方法。在无噪和含噪条件下 ,提取语音信号的包络谱 ,用于BP神经网络的训练和识别 ,再叠加上原始语音信号的特征 ,最终达到语音信号消噪和提高可懂度的目的。

关键词：语音信号消噪处理神经网络浊音信号频谱减法

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基于HMM算法的仿人机器人语音识别技术的研究

基于HMM算法的仿人机器人语音识别技术的研究

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作者：和兴敏哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

目前随着科学技术的发展，人们对人机交互的方式提出了更高的要求。用什么来代替笨拙的键盘或按键，是人们一直在致力解决的问题，而语言则是人类最方便、快捷有效的交流工具，因此语音识别技术应运而生并且取得了飞速的发展。语音识别... 详细信息

目前随着科学技术的发展，人们对人机交互的方式提出了更高的要求。用什么来代替笨拙的键盘或按键，是人们一直在致力解决的问题，而语言则是人类最方便、快捷有效的交流工具，因此语音识别技术应运而生并且取得了飞速的发展。语音识别技术就是让机器通过语音采集、特征提取、建模等一系列的过程后，将音频信号变为人类看到的文本文字的一种技术。目前语音识别技术经由几十年的研究业已获得了很大的成果，一些语音产品已经投入市场使用，其中语音机器人产品也得到应用。本文致力于仿人机器人语音识别技术的研究，并采用隐马尔可夫模型算法成功实现了仿人机器人的语音口令控制系统。不同于PC机上的系统，仿人机器人语音识别有其自身的局限性，其中噪音是本文主要的影响因素，另外当前的HMM算法存在局部最优问题，因而如何降噪和对HMM算法的改进是本文要解决的主要问题。首先，本文对语音识别的原理和实现流程做了深入研究，在特征提取中选用了具有良好的辨别力和抗干扰性的梅尔倒谱系数，对于非特定人识别采用HMM模型，对HMM模型的三个经典问题的Back-forword、 Viterbi和Baum-welch算法进行深入剖析后，针对Baum-welch的局部最优和收敛速度慢等缺点，进一步采用了K均值算法进行改进。然后，对实验室环境下的噪音和机器人本身自带的机器噪音利用改进的频谱减法进行了抗干扰设计，提高了识别率。最后对仿人智能机器人的系统控制方案和硬件平台设计搭建进行了介绍，并做算法移植。对实验结果在不同实验条件下、不同说话风格、异性之间音频的区别、双通道输入等做了较全面的比较与分析，充分证明了系统的健壮性和适用性。

关键词：仿人机器人隐马尔科夫模型 K均值算法频谱减法

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语音降噪技术的研究与实现

语音降噪技术的研究与实现

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作者：邓利娜电子科技大学

学位级别：硕士

在现实生活环境中,语音信号在编码、传输等过程会受到各种噪声的污染,噪声一直是语音处理系统性能急剧恶化的主要原因。语音降噪是针对噪声问题的一种有效的处理技术,它的目的就是为了消除噪声的影响,提高语音清晰度、改善语音的质量。 ... 详细信息

在现实生活环境中,语音信号在编码、传输等过程会受到各种噪声的污染,噪声一直是语音处理系统性能急剧恶化的主要原因。语音降噪是针对噪声问题的一种有效的处理技术,它的目的就是为了消除噪声的影响,提高语音清晰度、改善语音的质量。目前,语音降噪算法有很多种。频谱减法有原理简单、容易实现的优点,是语音降噪的常用算法。但是频谱减法也有如下两个缺点:一是频谱减法性能的好坏主要依赖于噪声估计,而噪声估计又依赖于端点检测算法。在噪声水平强度高时,一般的端点检测算法会失效,无法检测出信号中噪声帧的具体位置,从而影响了噪声估计值的准确性;二是带噪信号经过频谱减法降噪后,由于在谱减时减去的是同一噪声估计值,就使得信号会随机出现分离的谱区,这些谱区就形成了容易让人耳听觉疲惫的“音乐噪声”。针对频谱减法上述的两个缺点,本文对其进行了改进。第一:为了使得噪声端点检测算法在噪声水平高时也能获得正确的检测,我们求带噪信号的幅度值均值,并根据这个均值与带噪信号开始数帧的幅度均值大小来判断带噪信号是以噪声开始还是以带噪语音信号开始。然后根据连续两帧信号的差值的变化来判断噪声帧和语音帧的起始位置,同时我们在判断的同时把得到的均值做为噪声估计值,这样既考虑到了连续前后两帧信号的相关性又能够衰减噪声。除此之外,基于本文改进的噪声端点检测方法的噪声估计值能够在整个带噪语音信号上快速的更新噪声估计值,提高频谱减法的实时处理能力。第二:为了减少频谱减法所引入的音乐噪声,我们实现了用LMS算法在时域上进行语音增强,来处理谱减后的降噪信号。LMS算法能够在降低噪声水平的同时把音乐噪声转换为能量更低的白噪声,减少了音乐噪声对人耳的刺激,有助于提高处理后的音频的语音质量,提高主客观评价效果。除了对频谱减法做了改进以外,本文还针对带噪语音信号中含有固频噪声的情况,设计了结合遗传算法和数字陷波器的语音降噪算法。我们只要在带噪语音中选择一段含有固频噪声的信号作为参考信号,就可以通过遗传算法对参考信号进行搜索,从而得到固频噪声的精确频率值。在此基础上,我们设计了IIR数字陷波器。IIR数字陷波器不但能够滤除特定频率的信号,并且对其它频率的信号衰减很小,能够保护语音信号。利用IIR数字陷波器将带噪信号中的固频噪声成分进行滤波处理,从而达到语音降噪的目的。

关键词：语音降噪频谱减法遗传算法数字陷波器

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