下载后可任意编辑基于改进型谱减法的语音增强摘 要本文主要讨论改进型谱减算法在语音增强中的应用，目的是增强语音质量，减少语音失真和提高其可度懂。我们首先介绍了语音增强的讨论意义，然后介绍了语音信号的相关理论，进而阐述了语音增强的基本谱减法的原理，并在此基础上提出了一种改进型谱减算法。该算法通过语音激活检测(端点检测法)来确定“寂静段”（纯噪声段），从而对噪声功率谱进行重新估量。为了减小基音检测算法可能产生的检测误差，采纳了组合递归平滑法来减小噪声谱估量的误差。整个仿真实验中，我们对引入的加性噪声进行处理，其噪声谱估量的性能可在本文中的MATLAB仿真实验中体现。仿真结果表明，该算法在去除背景噪声的同时，保证了较小的语音失真、提高了信噪比，达到了较好的测听效果。最后，基于噪声与语音具有一定的相关性的实际情况，我们提出了算法的进一步改进设想，并对此思想做出了数学推导，得到了算法进一步改进的方向及可行性。关键词：语音增强；谱减法；噪声估量；端点检测；组合递归平滑；仿真实验；改进算法第1章 背景介绍1.1讨论背景人们在语音通信过程中不可避开地会受到来自周围环境、传输媒介引入的噪声、下载后可任意编辑通信设备内部电噪声乃至其他讲话者的干扰。这些干扰最终将使接收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。又如，室内会议电话的交混回响随同语音广播到每个会议地点，影响收听效果。再如深海潜水员在氦-氧面罩内讲话引起的失真，语言障碍残疾人的语音失真，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。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，正在步入有用阶段。但目前的识别系统大都是在宁静环境中工作的，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(如：声码器)，也遇到类似问题。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，语音增强作为一种预处理手段，不失为解决噪声污染的一种有效途径。在实际需求的推动下，早在上个世纪60年代语音增强这个讨论课题就引起人们的注意，此后40多年人们一...
