基于噪音估计与参数估计的优化语音增强算法.pdf

基于噪音估计和参数估计的优化语音增强算法 欧责文捅登峰 中山大学信息科学与技术学院 lnsogw(?＆Tsu,edu．cn幽otmall．com 电流产生很强的冲击波．所以得到的信号不是纯粹的噪音： 摘要 第二、被录音文件如果被处理过，比如是随机截取一段出来 本文提出用于谱减法的语音增强中的噪音估计、参数估 作分析，这时开始帧就很可能不是噪音帧。所以本文从理论 计和计算优化的算法。首先，本文提出用单帧数据逼近求噪 上推导并提出一种估计背景噪音的方法。 音频谱的算法，其优点是计算简单。其次，本文提出约束的 为了准确估计背景噪音，我们先分析噪音的特征：噪音 短时语音谱估计器和非约束的短时语音谱估计器．它们比普 是无规律的声音信号，所以它和语音信号是统计独立的。我 通谱减法更好的消除了噪音。最后提出两种修改办法：变换 们用公式表示为： 带宽法(ChangeBand—Width)和信噪比加权法(SNR v=S+d(1) Weighring)．研究谱减法通用公式的优化。本文提出的算法 在白色高斯噪音和粉红噪音(Pink)下测试得到满意的效果。 其中Y，s和d分别表示含噪语音、纯语音和随机噪音。 又因为纯语音s和随机噪音d都是零均值统计量： 1．引言 纯语音期望；E[s】=0 (2) 噪音消除有很多典型的方法，例如，谱减法，向量子空间 和卡尔曼滤波等方法。谱减法是其中较流行，容易实现的方 随机噪音期望：E[d】=0 (3) 法。使用谱减法消除噪音的关键是要求准确的估计平均噪 音，传统的做法是取开始的若干帧语音的平均，它必须计算 由信号S和d独立得到： 多帧数据的平均，计算麻烦，而且并非所有的待处理文件的 (4) 期望：E[sd]=E[ds】=0 开头都是纯噪音，本文提出了单帧逼近算法，用一个帧的数 据经过处理，使得它可以代表多帧的平均。对参数的优化， 再观察Y的2阶原点矩得到： Lim 本文在参考T／iohSim等人提出的约束参数估计器和非 含噪信号： 约束参数估计器的设计[1]提出另外两种非参数选择上的优 Ely2】 化算法，分别是变换带宽算法(cBw)和信噪比加权法(SNR帅， 它们能对谱减法进一步优化，使得处理后的数据更接近没有 =研0+d)2】 噪音下的语音。 2] =耶2]+2E[sd]+E[d (5) =e[s 2．单帧遥近算法 2】+O+E[d2] =Ets2]+E[