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语音信号技术广泛应用于语音通信、语音识别等领域,在语音信号处理过程中,降噪与提高可懂度是极为关键的,处理方法有多种,通过综合梳理,对谱减法和自适应噪声抵消法的分析,发现最大限度地消除谱减法中的"音乐噪声"成为需要突破的研究域。在此尝试利用MATLAB以图像形式呈现谱减法增强语音信号效果的比较。发现语音信号处理算法在定义域内,仍有不可避免的误差。得出避免误差算法的加强与从强噪声中提取语音信号,既是语音信号处理过程中所"遭遇"的重要问题,又是未来理论与实践应用研究的发展方向。 相似文献
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本文介绍的主要是采用RLS算法来进行双麦克风噪声对消技术的原理。一路麦克风采集带有噪声的语音信息,一路麦克风采集噪声。将两路数据传输到服务器,通过RLS算法来进行信号的对消,还原出原始语音信号。 相似文献
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为了适应强噪声环境下的语音识别,进行了基于美尔倒谱系数特征及隐马尔可夫模型的识别算法研究,主要对提取语音信号的线性预测系数、端点检测、语音特征参数提取、语音算法识别流程等进行了初步研究,并进行了说话人识别系统的仿真验证。 相似文献
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为进一步降低噪声对采集语音的干扰,提出了一种新的谱减改进方法。采用阈值法对非平稳背景噪声信号进行估计,计算出先验信噪比,得到还原的纯净语音信号。用MATLAB实现了整个算法的仿真,并与传统谱减法结果相比较,仿真结果表明,该算法对非平稳噪声追踪性较好,在抑制背景噪声,减少音乐噪声前提下,提高了语音的可懂度,其计算复杂度也可以接受。 相似文献
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对语音信号进行处理一个很重要的问题就是噪声的滤除,噪声降低了语音的信噪比和可懂性。多年来,人们针对加性宽带噪声提出了各种语音增强算法,其中谱减法因其具有简单和易于实现的优点而被广泛的采用。但是,一般的谱减法都会带来较为严重的“音乐”噪声,为减弱这种噪声,本文提出了一种改进的语音增强算法——多带谱减法(multi-bandspectrumsubtraction)。实验结果表明,多带谱减法明显的削弱了一般谱减法所带来的音乐噪声,对带噪语音质量的增强效果显著。 相似文献
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针对语音信号降噪和提取算法存在降噪效果不佳等问题,已经无法满足现在社会的需求。本文提出一种基于改进EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取方法,首先针对EMD算法在语音信号降噪可能破坏噪声特性的问题,利用全局阈值选择去噪的方法对其进行改进,然后引入Hil-bert算法将其与EMD算法融合,对语音信号进行降噪和提取。利用仿真实验可以发现:将EMD算法和Hilbert算法进行混合优化,和传统的小波变换语音信号降噪算法,不容易出现差错并且具有更好的降噪性能。 相似文献
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分析了信号子空间方法可以提高信噪比的原因,讨论了信号子空间方法在语音增强中的应用及信号子空间分解的常用方法.同时,将将单个麦克风信号子空间语音增强方法推广到多个麦克风的情况,并结合了波束形成算法.实验结果表明,基于信号子空间的麦克风阵语音增强算法消噪后语音的波形失真很小,信噪比提高多. 相似文献
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信息隐藏是20世纪90年代逐步兴起的研究课题。语音信号的不特定的静音间隔使得它比较于音乐等其他音频信号缺少了很大的隐藏空间,而语音信号的信息隐藏在Internet和有线与无线电话信道又有着很好的应用前景。提出一种语音信号的信息隐藏算法,能够在MFCC参数中隐藏秘密消息,语音的短时能量具有的较强的稳定性,可以保证隐藏和提取时的帧的同步,使得对应的提取算法可以准确地从隐藏的语音中恢复出信息。本方法可以适用于Internet信道和局域网络或高速网络中的语音应用。 相似文献
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为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效. 相似文献
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分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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麦克风阵列具有空间选择特性与高信号增益特性,因而成为非手持式智能语音处理系统中捕捉说话人语音的重要手段。分析了两种典型的自适应算法：最小均方算法（LMS）和递归最小二次方算法（RLS）在麦克风阵列语音增强中的应用,并根据仿真的结果得出结论。 相似文献
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盲分离技术是信号处理领域研究的热点问题,在源信号和混合过程未知的情况下,从混合信号中分离出源信号.重点研究了混合语音信号的盲分离方法,对语音信号进行加窗傅立叶变换,采用定点ICA算法对混合语音信号进行分离.最后使用Matlab软件对算法进行了仿真. 相似文献
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利用神经网络设计语音信号增强处理系统,在无噪和含噪条件下,提取语音信号的MFCC系数,用于BP神经网络的训练和识别,最终达到语音信号消噪和提高可懂度的目的。自适应神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的不确定性。仿真结果表明,该自适应噪声抵消器的设计方法,不仅实现简单,而且节省运行时间,语音增强效果很好。 相似文献
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为了在不增加计算量的基础上改善基本维纳滤波器的算法性能,以达到较好的语音增强效果,文章采用子带维纳滤波算法,首先让信号通过滤波器组分解到子带上,在子带上再对信号进行分帧处理,对每个子带信号中的每一帧进行维纳滤波,且子带噪声估计采用系数自调节方法。实验结果表明,子带维纳滤波算法较基本维纳滤波算法更具有较好的滤波性能。 相似文献
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基于麦克风阵列的语音增强算法概述 总被引：1，自引：0，他引：1
麦克风阵列语音增强技术是将阵列信号处理与语音信号处理相结合,利用语音信号的空间相位信息对语音信号进行增强的一种技术。文章介绍了各种基于麦克风阵列的语音增强基本算法,概述了各算法的基本原理,并总结了各算法的特点及其所适用的声学环境特性。 相似文献
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针对目前盲分离算法还无法满足对语音信号盲分离的精度需求,本文提出一种新型语音信号盲分离算法。该算法在最小增益的语音盲分离算法的基础上,针对其缺陷,引入了广义高斯分布模型,对最小增益的语音盲分离算法的迭代运算进行了优化处理,通过计算每次迭代后恢复出来的每个源的峰度值来增加原算法的分离精度。通过仿真试验进行验证,得到的结果是:改进的算法不仅仅没有失去本真效果,经过分离语音信号,对原始语音信号的波形基本保持在一定的范围内,而且表现出较好的性能。 相似文献