基于最小均方差幅度谱估计器的语音增强算法研究与实现

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语音增强算法是语音信号处理领域的重要技术，旨在提高低信噪比环境中语音信号的质量和可懂度，为进一步处理语音打下基础。在较低信噪比或者高度不平稳噪声环境中，语音的质量和可懂度会急剧下降，导致人类或者机器无法很好的识别或者传输，所以提高语音信号的质量对于语音的处理十分重要，具有较高的研究意义和应用价值。
　　本文在分析经典语音增强算法的基础上，重点对基于最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）幅度谱估计器的语音增强算法进行了研究和改进，并使用MATLAB工具对算法性能进行了评估；最后，将该算法移植到DM642芯片上实现音频采集处理和播放，并对算法进行了定点优化，提升了其实时性。
　　本文主要内容如下：
　　1．分析了语音增强算法的研究现状和各类算法的优缺点，通过对比选择基于MMSE幅度谱估计的语音增强算法进行研究，指出该算法存在着先验信噪比估计不足、噪声估计误差较大、DSP实现实时性较差等问题。
　　2．针对MMSE幅度谱估计器所使用判决引导（Decision–Directed，DD）先验信噪比估计算法延迟较大的缺点，提出了新的基于熵值变化的DDBSE（DD Based on Single frequency Entropy，DDBSE）先验信噪比计算方法。该算法基于熵值变化，能够快速追踪语音的变化，从而改善DD算法的不足，为幅度估计器提供更精确的信噪比估计。
　　3．针对噪声估计不足的问题，提出了基于无偏噪声估计（Unbiased MMSE）和语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）的新的噪声估计算法UMVAD。该算法能够减小噪声的过估计和欠估计，提供最小的中值估计均方误差。实验结果表明，DDBSE与UMVAD结合，能在分段信噪比和综合评分上取得较好的效果，特别适合于低信噪比和不平稳噪声环境中的语音增强。
　　4．对VAD算法进行改进，提出了双阈值VAD判决方式，改进后统计VAD结合能量熵（Energy-Entropy,EE）特征和平均峰值点偏差（Mean-Delta,MD）特征，能够取得较为满意的整体命中率；同时，基于噪声分类思路，结合支持向量机（Supported Vector Machine,SVM）对算法中可调参数进行优化，并将噪声分类器结合到算法中，提出了具有环境意识的语音增强算法。
　　5．在DSP芯片DM642上实现了本文的语音增强算法，设计了一个语音采集播放系统，并对浮点算法进行了定点化。相比于浮点型算法，本文所提的定点型算法取得了83％左右的处理速度提升，并且实现了音频信号的实时采集处理和播放，能够将处理一帧的时间限制在8毫秒左右。

著录项

作者
曾泽清;
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作者单位

南京航空航天大学;

展开▼
授予单位南京航空航天大学;
学科测试计量技术及仪器
授予学位硕士
导师姓名姚睿;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类语音增强;数字信号处理;
关键词
语音增强; 最小均方误差; 幅度谱估计器; 语音活动检测器; 噪声分类; 先验信噪比;

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