文档介绍：摘要包变换语音增强框架结构下的语音增强算溅传统基于短时谱估汁的语音增强算法尽管都‘语音增强是一种当语音通信系统的输入或输出信号受到噪声干扰时提高其性能的技术。它的主要目的是降低背景噪声,提高语音质量或抑制同声道语音干扰。简单的讲,就人们在语音通信过程中,常常会受到环境噪声的干扰而使通话质量下降。噪声不仅影响语音的质量和清晰度,而且还造成人耳的听觉疲劳,妨碍正常的语音通信。在这种情况下,有必要采用语音信号处理的方法对带有噪声的语音进行增强处理,抑制背景噪声,提高语音通信质量。因此,研究语音增强算法在实际中有广泛的应用价值。本论文主要从以下两个方向进行增强算法的研究:短时展兰朴镆粼銮克惴ê驮谛〔可以在一定程度上消除噪声,但是都会在不同程度上产生“音乐噪声和提出的基于估计算法能够在一定程度上抑制残留的“音乐噪声敲挥懈隼论的解释。芯康贸鼋崧郏合妊樾旁氡群秃笱樾旁氡扔邢嗨频穆掷#潜后验信噪比延迟了一帧。这个偏差是因为中直接判决算法瓺用前面的语音帧功率谱来估计当前帧的先验信噪比,使得当前语音帧的噪声抑制增益估计不准确,从而导致残留“音乐噪声’’的产生。本文结合谱增益观点和基于直接判决先验信噪比估计算法,采用了一种基于谱增益迭代先验信噪比估计的改进算法。酋,庀利用先验和后验信噪比的初始估计值算出谱增益的初始值,然后按照传统的谱增益语音增强方法,求出初次纯净语音的估计值,然后利用纯净的语音估计值计算出新的先验信噪比,进而得到新的谱增益,如此反复,逐步更新、逼近纯净语音信号估计值,达到语音增强效果。除此之外,传统的语音增强算法如谱减法适用于信号是平稳的且具有明显区别于噪声的谱特性的情况,若应用于非平稳信号时则存在着无法克服的弱点,并且消噪效果不明显;用维纳滤波和卡尔曼滤波方法消噪时,需要知道一些先验知识。基于小波变换的语音增强算法可以很好处理非平稳信号。它具有自适应性,先验知识需要的少;消噪效果明显。为了取得更好的效果,本文采用基于小波包变换的语音增强算法,所作的工作包括基于人耳模型的小波包分解;自适应阈值估计和软门限函数和改进的硬门限函数相结合三个方面。仿真试验证明上述两种方法可以很好地解决传统语音增强算法中存在的相应问题,并且消噪效果明关键词:语音增强短时谱估计小波包分解是从带噪声语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。显。南京邮电学院硕上研究生学位论文
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导师签名:畔日期:删南京邮电大学学位论文独创性声明南京邮电大学学位论文使用授权声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的南京邮电大学研究生部办理。研究生签名:
第一章绪论语音增强技术概述随着现代科学的蓬勃发展,人类社会愈来愈显示出信息社会的特点。通信或信息交换已成为人类社会存在的必要条件,正如衣食住行对人类是必要的一样。语音作为语言的声学表现,是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段之一。语音通信在生产和生活等各方面起到越来越重要的作用。人们希望在任何时间和任何地点同任何人进行语音通信。然而,人们在语音通信过程中,尤其是处于移动环境中,不可避免的会受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通信设备内部乃至其他讲话者的干扰。这些干扰最终将使接收到的语音变成非纯净的原始语音信号,而是受噪声污染的带噪语音信号。例如安装在汽车、飞机或舰船上的电话,街道、机场的公用电话,常受到很强背景噪声的干扰,严重影响通话质量。又如有历史价值的旧唱片、旧录音带的噪声和失真等,都是带噪语音信号的例子。而且由于环境噪声的污染,使得许多语音处理系统的性能急剧恶化。例如,语音识别已取得重大进展,正步入实用阶段,但目前的语音识别系统都是在安静环境中工作的。在噪声环境中,尤其是强噪声环境,语音识别系统的识别率将受到严重影响。低速率语音编码,特别是参数编码,也遇到