下载后可任意编辑Speech Enhancement一、 语音增强方法的理论分析 …………………………………2 1.引言 ……………………………………………………………………22.语音增强算法 …………………………………………………………22.1 谱减法 …………………………………………………………22.2 Wiener 滤波法 …………………………………………………3二、谱减法 ……………………………………………………………51.算法实现 ………………………………………………………………52.改善算法，减少音乐噪声……………………………………………9三、Wiener 滤波法…………………………………………………111.算法实现 ……………………………………………………………112.迭代 Wiener 滤波的算法实现………………………………………14四、Wiener 滤波法与谱减法的比较 ……………………………17五、参考文献…………………………………………………………17下载后可任意编辑一、 语音增强方法的理论分析1.引言语音增强的目标是从含有噪声的语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。然而，由于干扰通常都是随机的，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，消除背景噪音，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，所以实际应用中总是视具体情况而有所侧重的。带噪语音的噪声类型可以分为加性噪声和非加性噪声。加性噪声有宽带的，窄带的，平稳的，非平稳的，白噪声，有色噪声，等；非加性噪声如乘性噪声卷积噪声等。一般，语音增强处理的噪声指环境中的噪声，而这些噪声主要是高斯白噪声，这种噪声一般符合如下的假设：(1)噪声是加性的。(2)噪声是局部平稳的。局部平稳是指一段加噪语音中的噪声，具有和语音段开始前那段噪声相同的统计特性，且在整个语音段中保持不变。也就是说，可以根据语音开始前那段噪声来估量语音中所叠加的噪声统计特性。(3)噪声与语音统计独立或不相关。2.语音增强算法 根据语音和噪声的特点，出现了很多种语音增强算法。比较常用的有噪声对消法、谱相减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法、FIR 自适应滤波法等。此外，随着科学技术的进展又出现了一些新的增强技术，如基于神经网络的语音增强基于 HMM 的语音增强、基于听觉感知的语音增强、基于多分辨率分析的语音增强、基...
