一种MMSE语音增强算法的研究与实现

基于听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法

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增强算法的目的就是得到信号幅值的估计值彳，并满足估计误差的均方值
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目前，语音增强的算法有很多，常用的基于短时幅度谱估计的算法有谱减法、维纳滤波法和最小均方误差估汁（ＭＭＳＥ）
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mmse方法

mmse方法MMSE方法简介MMSE（最小均方误差）方法是一种常用的信号处理技术，它通过估计信号的统计特性来还原原始信号。

在实际应用中，MMSE方法在信号恢复、降噪等领域发挥着重要作用。

MMSE方法的基本原理MMSE方法基于最小化估计信号与原信号之间的均方误差，通过对信号的统计特性进行估计来进行信号重建。

其基本原理如下：1.首先，通过对原始信号的观测数据进行采样和测量，得到一组离散的观测值。

2.然后，通过对观测值进行统计分析，得到信号的均值和协方差矩阵等统计参数。

3.接下来，利用得到的统计参数以及观测数据，通过最小化均方误差的优化问题，求解出对信号的估计值。

4.最后，根据得到的估计值，进行信号恢复或降噪等相关处理。

MMSE方法的应用领域MMSE方法在信号处理领域有着广泛的应用，主要包括以下几个方面的应用：1. 信号恢复MMSE方法可以应用于信号恢复问题，例如在图像处理中，通过对观测图像进行采样和测量，利用MMSE方法可以估计原始图像的统计特性，从而进行图像的恢复和重建。

2. 信号降噪MMSE方法可以应用于信号降噪问题，例如在音频处理中，通过对观测音频信号进行采样和测量，利用MMSE方法可以估计原始音频信号的统计特性，从而对观测信号进行降噪处理，提高信号的质量和清晰度。

3. 信号估计MMSE方法可以应用于信号估计问题，例如在通信领域，通过对接收到的信号进行采样和测量，利用MMSE方法可以估计发送端信号的统计特性，从而实现信号的准确估计和解调。

MMSE方法的优缺点MMSE方法作为一种常用的信号处理技术，具有以下优点和缺点：优点：•MMSE方法基于最小化均方误差，可以在一定程度上提高信号的重建或估计质量。

•MMSE方法利用了信号的统计特性，可以对观测数据进行更精确的处理和分析。

缺点：•MMSE方法的计算复杂度较高，对计算资源要求较高。

•MMSE方法对统计参数的估计依赖较大，对观测数据的准确性要求较高。

音频信号处理中的语音增强算法研究综述

音频信号处理中的语音增强算法研究综述引言：在现实生活中，由于各种环境因素的干扰，语音信号往往受到噪声的影响而变得模糊不清。

为了提高语音信号的质量和可理解性，研究者们致力于开发各种语音增强算法。

本文将对音频信号处理中的语音增强算法进行综述，从传统方法到深度学习方法，分析其原理、应用和优缺点。

传统语音增强算法：1. 统计模型方法统计模型方法是传统语音增强算法中常用的一种方法。

该方法通过对语音信号和噪声进行建模，通过最大似然准则来估计语音信号的参数，进而实现语音增强。

代表性的算法有谱减法(Spectral Subtraction)、最小均方误差法(Minimum Mean Square Error)等。

这些算法在一定程度上能够减小噪声的影响，提高语音信号的质量，但也存在一定的缺点，例如对于非平稳噪声和低信噪比情况下的处理效果并不理想。

2. 子空间方法子空间方法是基于统计模型方法的另一种改进方法。

该方法通过运用降维、投影等技术，将噪声信号和语音信号从不同的子空间中进行建模和分离。

其中，主成分分析(Principal Component Analysis)和独立分量分析(Independent Component Analysis)是常用的子空间方法。

这些方法具有较好的噪声抑制效果，但也存在对信号相关性的依赖性，对噪音类型的预先知识要求较高等问题。

深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者开始将其应用于语音增强领域，并取得了显著的成果。

1. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种使用卷积层和池化层进行特征提取的神经网络模型。

在语音增强领域，研究者们通过将噪声信号和语音信号输入到CNN中，以降低噪声的影响并提取有用的语音特征。

例如，Deep Convolutional Neural Networks(DCNN)被广泛应用于单麦克风语音增强任务中，取得了较好的增强效果。

2. 循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络模型，适用于连续序列数据的处理。

基于MMSE-MLSA与感知滤波的语音增强算法

基于MMSE-MLSA与感知滤波的语音增强算法董胡;马振中;赵娜;刘刚;童欣【摘要】在语音通信过程中,纯净的语音信号可能受到各种不同类型的干扰噪声信号的影响,例如白噪声、色噪声等.针对常见语音增强算法在低信噪比的复杂噪声环境下语音增强后存在语音失真及残余噪声的问题,提出了一种结合改进对数谱幅度的最小均方误差(MMSE-MLSA)谱估计与感知滤波的语音增强算法.该算法采用MMSE-MLSA对含噪语音作初级谱估计增强处理,使用次级感知滤波器进一步掩蔽初级增强信号中的残余音乐噪声.仿真实验结果表明,在低信噪比的复杂噪声环境下,该算法能有效降低语音失真及去除残余音乐噪声,与另外两种语音增强算法比较,增强效果更加突出.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)008【总页数】4页(P67-70)【关键词】语音增强;最小均方误差;感知滤波;掩蔽阈值;谱估计【作者】董胡;马振中;赵娜;刘刚;童欣【作者单位】长沙师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙 410100;长沙师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙 410100;长沙师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙 410100;长沙师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙 410100;长沙师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙 410100【正文语种】中文【中图分类】TN912.30 引言当前，常见的语音增强算法众多，诸如：谱减法、维纳滤波法、小波包去噪、MMSE-LSA法等。

谱减法及维纳滤波法总体来说计算量稍小，易实现，但也易出现音乐噪声[1-5]。

小波包去噪法有较强的时频分析能力，适合非平稳信号处理，但阈值的设定是小波包去噪的关键点，阈值太大或太小都将影响去噪效果[6-8]。

MMSE-LSA算法的语音增强效果优于谱减法、维纳滤波法和小波包去噪法，但需要预测或假设语音频谱的分布，在低信噪比的复杂噪声环境下，其语音增强效果有待改善[9-10]。

针对上述语音增强算法所描述的问题，提出了一种改进对数谱幅度最小均方误差谱估计(MMSE-MLSA)与感知滤波结合的语音增强算法。

一种基于谱减法的语音增强算法研究

一种基于谱减法的语音增强算法研究引言在日常生活中，我们经常会遇到语音信号受到噪声干扰的情形。

语音增强技术可以消除这些噪声，提高语音信号的质量和可听性。

语音增强技术的研究和发展，对于语音通信、语音识别、语音合成等领域都具有重要意义。

目前，基于谱减法的语音增强算法成为研究的热点之一。

本文主要探讨谱减法的基本原理、实现过程及其在语音增强中的应用。

一、谱减法的原理谱减法是一种在频域上处理语音信号的方法，它主要基于以下两个假设：1.噪声信号的能量分布比语音信号的能量分布更广泛，即噪声信号在不同频率上具有不同的能量；2.声音信号的一些部分不依赖于噪声信号，可以在不改变语音信号质量的前提下被减少。

因此，谱减法的基本原理是将语音信号和噪声信号分解为频谱，然后通过频谱相减，再对结果进行逆变换，得到增强后的语音信号。

谱减法的基本步骤如下：1.采集语音信号和噪声信号，并将它们通过FFT 变换转换为频域。

2.对语音信号和噪声信号的频谱进行平滑滤波，获得平滑后的信号谱。

3.求出平滑后语音信号与噪声信号的频谱差值。

4.根据信噪比的大小，确定噪声频谱可以减去的大小，从而减少噪声的影响。

5.对减少了噪声频谱的信号进行IFFT 逆变换，得到增强后的语音信号。

二、谱减法的实现过程1.采集语音信号和噪声信号在采集语音信号和噪声信号时，应尽可能选择质量好的麦克风和录音设备，保证信号的清晰度，避免信号本身存在的噪声干扰。

2.对语音信号和噪声信号的频谱进行平滑滤波平滑滤波的目的是去除语音信号和噪声信号中的高频成分，使其更加平滑。

常用的平滑滤波方法包括：高斯平滑、中位数滤波和均值平滑等。

其中，高斯平滑在实际应用中最为常见。

高斯平滑的过程是：对于每一个频率上的振幅，计算它和周围几个点的平均值，通过利用高斯函数将这些平均值加权，最终得到平滑后的振幅谱。

3.求出平滑后语音信号与噪声信号的频谱差值经过平滑处理后，获得了平滑后的语音信号频谱和噪声信号频谱。

强背景噪声环境下语音增强算法的研究及应用毕业论文

密级：内部★ 2 年强背景噪声环境下语音增强算法的研究及应用Research and Application of SpeechEnhancementin Strong Noise Environment(申请清华大学工学硕士学位论文)培养单位：学科：研究生：指导教师:关于学位论文使用授权的说明本人完全了解清华大学有关保留、使用学位论文的规定，即：清华大学拥有在著作权法规定范围内学位论文的使用权，其中包括：（1）已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；（2）为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆、资料室等场所供校内师生阅读，或在校园网上供校内师生浏览部分内容；（3）根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》，向国家图书馆报送可以公开的学位论文。

本人保证遵守上述规定。

（保密的论文在解密后遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要人们在语音通信过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰，影响了通信质量。

同时，噪声的存在也使低速率语音编码以及语音识别等语音处理系统的性能下降。

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。

在各类语音增强技术中，基于短时谱幅度估计的语音增强算法处于主流位置，得到广泛应用。

本文针对短时谱幅度估计在低输入信噪比以及非平稳噪声环境下，性能不够理想这一不足加以研究改进，完成稳健的语音增强算法设计和实时实现。

根据对短时谱幅度估计算法进行分析，指出了影响其性能的关键技术：噪声统计特性的估计、语音激活检测算法、先验信噪比估计、增益函数的修正等，为算法改进指明了研究方向。

首先，提出了一种快速估计噪声统计特性的算法，减小了噪声估计的跟踪延时，在一定程度上改善了噪声过估计的现象，因而能够在低输入信噪比以及非平稳噪声干扰环境下快速准确地跟踪噪声特性。

其次，研究了一种基于高斯模型和一致最大势检验的语音激活检测算法，由于检测门限与噪声估计相适应，因而提高了检测性能，尤其在非平稳噪声干扰环境下得到了良好的检测效果。

音频信号处理技术在语音增强中的应用研究

音频信号处理技术在语音增强中的应用研究一、引言语音增强是音频信号处理领域的一个重要研究方向，其主要目的是提高语音信号的质量和清晰度。

随着科技的不断发展，音频处理技术也得到了很大的发展，它广泛地应用于通信、语音识别、音频编辑、音乐处理、人机交互等领域。

因此，在语音信号处理中，应用音频信号处理技术进行语音增强具有重要的研究价值和应用价值。

二、研究现状在语音信号处理中，语音增强方法可以归纳为传统的基于数字信号处理（DSP）和机器学习（ML）的两类方法。

传统的DSP方法包括数字滤波器、谱减法、频率掩蔽法等，这些方法在去噪和增强语音信号方面有着广泛的应用。

然而，传统的DSP方法往往会受到环境噪声、语音信号谐波、截断误差等各种因素的影响，导致其在处理实际语音信号中的效果并不理想。

为了克服传统DSP方法的局限性，研究人员开始尝试引入机器学习的方法进行语音增强。

近年来，基于稀疏表示的降噪算法在语音增强领域中受到了广泛的关注。

该方法的基本思想是将降噪的过程看作是基于字典的稀疏表示。

通过使用字典对语音信号进行表征，可以将其分解成一组基本的特征向量，从而实现去除噪声的目标。

另外，深度学习技术也在语音增强中得到了广泛的应用。

例如，使用深度卷积神经网络进行语音增强，在模拟的环境中取得了较好的成果。

三、音频信号处理技术在语音增强中的应用在语音增强中，音频信号处理技术主要包括频域处理、时域处理、自适应滤波等方法。

1、频域处理频域处理是语音增强中最常用的一种方法。

它的基本思想是将语音信号转换到频域中进行处理，然后再将其转换回时域。

在频域中，可以使用一些常见的滤波器对语音信号进行增强。

例如，噪声门限谱减法（Noise Gate Spectral Subtraction）是一种常用的降噪算法。

该方法通过估计信号和噪声的功率谱，从频谱中减去噪声功率，然后将其转换回时域。

还可以对语音信号进行短时傅里叶变换，并使用基于滤波器的方法去除噪声。

logmmse降噪原理

logmmse降噪原理
Log-MMSE（最小均方误差）降噪算法是一种基于频域的语音增强算法，它首先将语音信号从时域转换到频域，然后对频谱进行估计和修复，最后再将频域信号转换回时域得到增强后的语音信号。

具体来说，Log-MMSE降噪算法主要包括以下几个步骤：
1.预处理：将时域的语音信号通过快速傅里叶变换（FFT）转换为频
域信号，得到语音信号的频谱表示。

2.估计噪声：利用高斯模型、线性预测模型等统计模型和算法对信
号的频谱进行建模，准确地估计出语音信号和噪声信号的频谱特征。

3.根据频谱的估计结果，使用最小均方误差准则对频谱进行修复。

具体来说，通过计算频谱的信噪比（SNR），可以确定修复因子，用于抑制噪声和恢复语音信号。

拉普拉斯分布下的mmse谱减语音增强算法

Journal of Computer Applications 计算机应用, 2020, 40( 3) : 878 - 882
ISSN 1001⁃9081 CODEN JYIIDU
2020⁃ 03⁃ 10 http：/ / www. joca. cn
文章编号：81（2020）03-0878-05
关键词：语音增强；谱减；最小均方误差；短时对数谱；谱平坦度中图分类号：TP391. 9 文献标志码：A
Speech enhancement algorithm based on MMSE spectral subtraction with Laplacian distribution
WANG Yongbiao1，2，ZHANG Wenxi1，2*，WANG Yahui1，KONG Xinxin1，LYU Tong1，2
Abstract: A Minimum Mean Square Error（MMSE）speech enhancement algorithm based on Laplacian distribution was proposed to solve the problem of noise residual and speech distortion of speech enhanced by the spectral subtraction algorithm based on Gaussian distribution. Firstly，the original noisy speech signal was framed and windowed，and the Fourier transform was performed on the signal of each processed frame to obtain the Discrete-time Fourier Transform（DFT） coefficient of short-term speech. Secondly，the noisy frame detection was performed to update the noise estimation by calculating the logarithmic spectrum energy and spectral flatness of each frame. Thirdly，based on the assumption of Laplace distribution of speech DFT coefficient，the optimal spectral subtraction coefficient was derived under the MMSE criterion， and the spectral subtraction with the obtained coefficient was performed to obtain the enhanced signal spectrum. Finally，the enhanced signal spectrum was subjected to inverse Fourier transform and framing to obtain the enhanced speech. The experimental results show that the Signal-to-Noise Ratio （SNR） of the speech enhanced by the proposed algorithm is increased by 4. 3 dB on average，and has 2 dB improvement compared with that of the speech enhanced by the oversubtraction method. In the term of Perceptual Evaluation of Speech Quality （PESQ）score，compared with that of oversubtraction method，the average score of the proposed algorithm has a 10% improvement. The proposed algorithm has better noise suppression and less speech distortion，and has a significant improvement in SNR and PESQ evaluation standards.

基于短时对数谱估计MMSE的语音增强算法研究

基于短时对数谱估计MMSE的语音增强算法研究
袁伟军;刘珩
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2007(31)10
【摘要】结合语音激活检测(VAD)技术对短时对数谱估计最小均方误差(LSA-MMSE)语音增强算法进行了改进.通过实验表明,LSA-MMSE增强算法在消除背景噪声、增加语音清晰度和提高语音自然度等方面比谱减法更加有效.
【总页数】5页(P59-62,65)
【作者】袁伟军;刘珩
【作者单位】中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.35
【相关文献】
1.基于短时对数谱的MMSE语音增强算法研究 [J], 陈红梅;陈健
2.一种基于短时谱估计和人耳掩蔽效应的语音增强算法 [J], 陈国明;赵力;邹采荣
3.基于短时谱估计的语音增强研究 [J], 雷建军;杨震;刘刚;郭军
4.基于短时谱估计的语音增强改进算法 [J], 李真;吴文锦;任慧
5.基于DSP实现的改进型短时对数谱语音增强算法研究 [J], 刘熙沐;王二庆;曹亮;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。