文档介绍：高噪声环境下基于自适应滤波语音降噪技术的研究
郑海啸刘珩
(中国农业大学信息与电气工程学院北京 100083)
0 引言
在实际环境中,语音信号在声电转换时不可避免地要受到周围环境的影响,高背景噪声会严重地影响语音信号质量。语音通信系统中的一个重要工作就是从带噪语音信号中提取纯净的原始语音、抑制背景噪声。各种语音降噪算法正处于广泛的研究中。
其中,利用自适应滤波技术进行语音降噪是一种效果较好的方法。自适应滤波能在输入信号与噪声的统计特性未知或变化的情况下,自动估计出所需的统计特性,并以此为依据自动调整滤波参数,以达到最佳的滤波效果。
传统的自适应噪声抵消法多采用双声道(多声道)系统,以得到一个或多个参考噪声作为辅助输入,这势必造成系统结构复杂等一系列问题。所以本文选取原始输入的延时信号作为参考噪声输入的单声道系统,构建基于线性预测的自适应语音滤波器,并对LMS算法作出改进,被噪声污染的语音信号通过该滤波器滤波,噪声得到有效抑制,显著提高了信噪比。
1 原理
基于线性预测的FIR自适应语音滤波器的系统结构形式如图1所示。
在自适应语音滤波器的计算中,本文采用LMS算法,μ的选取参考文献[4]中介绍的计算公式,即:
μ=1/(10×L×Px)
式中:L为线性预测阶数,即自适应FIR滤波器的长度;Px为输入信号功率。
μ计算公式的稳定性保险系数比较大,而且自适应语音滤波器又主要工作在强干扰噪声状态下,可直接选取Px为环境噪声的平均功率。
该系统是利用了信号的相关性和噪声的不相关性,使原始信号中的相关部分得到加强,而不相关部分得到削弱,从而提取出有用的信号,所以信号的相关性和噪声的不相关性对于信噪比的提高影响很大。延迟时间不同则信噪比的改善程度也不相同,这是因为信号在不同时刻的相关性不同,t时刻的信号s0和t+τ时刻的信号s1相关性越强,则信号越容易从噪声中提取出来。
以采样周期T对语音波形进行采样,得到语音信号5(k)(k=0,1,2,…)。当前时刻的样本值s(k)与邻近的L个过去时刻的样本值s(k-1),s(k-2),…,s(k-L)相关,即s(k)可由s(k-i)(i=1,2,…,L)的线性组合近似表示为:
通常情况下,语音信号sk被加性的环境宽带噪声nk污染,实际采样得到的信号xk可以表示为xk=sk+nk。虽然语音信号受到宽带噪声的影响,但在一定程度上,实际信号仍然保存着语音信号所存在的相关性,只是由于噪声干扰,使得相关性有所减弱。因此,采用作为sk线性预测的近似值。
系数权向量Ak通过均方误差性能函数测度法调节,使得:
为最小。由于宽带噪声与语音信号不相关,且宽带噪声在不同时刻的自相关系数也非常小。
因此:
从上式可以看出,ε(Ak)是一个Ak的二次性能函数,必然存在全局最佳点。当Ak=Akopt时,ε(Ak)达到最小,则也达到最小,因此,最逼近Sk值。
一般梯度估值的自适应算法要从统计样本中进行估计。实时情况难以实现梯度估值计算。LMS算法是直接利用单次采样数据|εk| 2来代替期望值E[|εk|2]的简化方法来进行梯度估值计算。
2 算法改进
LMS算法的计算复杂度主要来自于在进行系数更新时执行的乘法运算,以及对自适应滤波器输出的计算。在需要自适应滤波器高速工作的应用中,如语音降噪,使硬件的复杂度最