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第22卷第2期成都信息工程学院学报Vo1.22No.2
2007年4月JOURNALOFCHENGDUUNIVERSITYOF1NFORMATIONTECHNOLOGYApr.2007
文章编号:1671.1742(2007)02.0205.04
种基于听觉掩蔽的语音增强方法
一
申艳红,罗代升,龙建忠
(四川大学电子信息学院图像信息研究所,四川成都610064)
摘要:提出了一种基于谱减法的语音增强算法。算法利用人耳的听觉掩蔽效应动态确定每一帧的权值,有选
择地增强。实验结果表明,方法有效抑制了背景噪声和音乐噪声并提高了语音质量。
关键词:听觉掩蔽;谱减法;语音增强
中图分类号:TN912.35文献标识码:A
1引言
目前,许多语音识别系统在实验室环境下的性能已经达到了实用的地步,但是,在噪音环境下,特别是在低信
噪比下性能急剧地下降。因此,作为语音识别系统的前端预处理模块,语音增强成为语音信号处理领域里的热点
研究之一,具有现实意义。语音增强的目的是从含噪语音中尽可能地提取出原始数据。语音增强主要有基于语
音幅度谱估计和基于发声模型两种算法。基于语音幅度谱估计的主要有谱减法,维纳滤波法,最小均方误差
MMSE)(估计法【l;基于发声模型主要有:隐马尔柯夫模型HMM)(等。其中前者一直是研究的热点。
谱减法[2,3]是目前最常用的语音增强技术,其原理简单,易于实现,且计算量小,但是会引入令人讨厌的“音
乐噪声”【。为此,提出了一种基于听觉掩蔽效应进行加权来改进谱减法。实验结果表明,该方法有效增强了语
音并消除了背景噪音和音乐噪声。
2基本谱减算法
首先,假设加性噪声与短时平稳的语音信号是相互独立的。设(t)表示纯净的语音信号,(t)表示噪音信
号,(t)表示含噪语音信号。则有下式:
Y(t)=(t)+(t)
经傅立叶变换后得到:
y)(=S()+N()
式中,Y()、S(∞)和N()分别表示Y(t),(t)和(t)的傅立叶变换。
由上式可得:
ly)(l=lS()l2+lN()l+2Re[S()N()]
因而有:
E(1y)(l)=E(1S()l)+E(1N()l)+2E{尺[S()N(∞)]}
因为(t)和(t)相互独立,则可得S()和N()相互独立。由N()是零均值高斯分布,则可知E{[S(∞)
N()]}为零。于是有下式:
E(1y)()l=E(1S()I)+E(1N())l
由于语音是短时平稳的,因此在一帧之内有:
ly)(l=IS()l+lN()l
因而,估计的纯净语音值为:
lS()l=(1y)(l一lN())l/2
由于人耳对语音的相位感觉不太敏感,可以用带噪语音的相位代替纯净语音的相位来进行傅立叶反变换,从
收稿日期:2006—09—19;修订日期:2006.10.25
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