文档介绍：摘要语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。然而由于受到各种噪声的影响,使接收者接收到的语音已非纯净的原始语音信号,而是受到噪声污染的带噪语音信号。在这种情况下,必须通过语音增强系统对带噪语音信号进行处理,尽可能恢复出原始纯净语音信号,从而提高语音质量。本文进行了以下几个方面的研究工作:研究了时延估计方法。在一些麦克风阵列语音增强系统中,时延估计是其中的一个重要环节,然而传统时延估计方法有的适用于相干噪声场,有的适用于非相干噪声场,并且在低信噪比及混响情况下,时延估计性能下降。针对这些问题,给出了两种改进的时延估计方法。一种为基于最大后验估计理论的时延估计方法,该方法可以改进传统方法在低信噪比情况下和相关及不相关噪声环境下的时延估计性能。另一种为小波域自适应特征值分解时延估计方法,该方法在各种混响环境和信噪比情况下均具有较好的时延估计能力。计算机仿真实验结果表明了两种改进方法的有效性和可靠性。针对观测信号数目小于源信号数目情况下,盲源分离方法性能下降的问题,给出了一种改进方法。该方法利用小波变换可以消除噪声的特性,将小波变换和盲源分离方法相结合,通过对小波变换的小波系数进行盲源分离,从而抑制了一部分噪声。计算机仿真实验结果表明,该方法相对于原方法而言信噪比改善明显;听音测试表明,该方法对语音的损伤较小,增强效果比较理想。研究了一种近似完全重构的滤波器组设计方法和基于子带盲源分离和后置处理的语音增强方法。由于盲源分离算法分离质量的高低对自适应噪声抵消的噪声抑制效果影响较大,并且对盲源分离质量的高低进行客观评价有一定难度,针对这一问题,给出了一种改进方法,即用谱相减技术代替自适应噪声抵消器作为后置处理模块,进一步去除残留噪声。计算机仿真实验结果表明,该方法对语音信号的损伤小,使语音的可听性增强,:语音增强;时延估计ぴ捶掷耄蛔哟瞬ㄆ髯椋黄紫嗉大连理工大学硕士学位论文
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作者签名:‘习盈日期:塑:』:兰三独创性说明对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。作者郑重声明:本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志
导师签名:,作者答名.—厕毋岛少叼年拢日大连理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”,同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论作者签名:文。大连理笱妒垦宦畚
髀语音增强的目的及研究背景在语音通信过程中,不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通信设备内部电噪声、乃至其它讲话者的干扰。这些干扰最终将使接受者接收到的语音已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。另外,环境噪声污染使许多语音处理系统的性能急剧恶化。例如,语音识别己取得重大进展,正在步入实用阶段,但目前的识别系统大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,也遇到类似的问题。由于语音生成模型是低速率参数编码的基础,当模型参数的提取受到混杂在语音中背景噪声严重干扰时,重建语音的质量将急剧恶化,甚至变得完全不可懂。在上述情况下,必须加入语音增强系统,用来抑制背景噪声,以提高语音通信质量;或者将语音增强作为一种预处理手段,以提高语音处理系统的抗干扰能力。语音增强的一个主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。然而,由于噪声通常都是随机的,从带噪语音中提取完全纯净的语音几乎不可能。在这种情况下,语音增强的目的主要有两个:一是改进语音质量,消除背景噪声,使听者乐于接受,不感觉疲劳,这是一种主观度量;二是提高语音可懂度,这是一种客观度量。这两个目的往往不能兼得。有时候,人们为了尽可能地降低背景噪声、改进语音质量,可能不得不以降低语音的可懂度为代价,有时候又不得不反其道而行之】。在实际需求的推动下,早在年代语音增强这个课题就已经引起人们的注