语音增强算法综述
语音增强算法综述及性能分析
语音增强算法综述及性能分析尹栋;蒋涉权;刘宝光;杨立东;王晶【摘要】语音增强是解决噪声污染的一种有效手段,其主要目标就是从带噪语音中尽可能地提取纯净语音,目前已发展为语音信号处理的一个重要分支,在实际中具有重要价值.实际中经常用到的算法主要有谱减法、维纳滤波、基于统计模型的增强算法(如MMSE)和子空间法.主要介绍谱减法、MMSE、两步消噪(TSNR)和子空间法的算法基本原理,并采用客观评价指标对四种典型算法的降噪效果进行比较和分析.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2015(039)005【总页数】5页(P58-61,65)【关键词】语音增强;谱减法;TSNR;MMSE;子空间【作者】尹栋;蒋涉权;刘宝光;杨立东;王晶【作者单位】北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TN912.35在语音通信中，纯净的语音的编码技术、传输技术和识别技术都已经较为成熟，但在背景噪声和信道噪声存在的情况下，信号处理系统的性能会急剧下降，并最终影响语音的质量。
语音增强是抑制背景噪声、消除干扰、提高语音清晰度和可懂度的重要手段，是语音处理系统的重要组成部分。
虽然经过几十年的研究，提出了很多经典算法，但实际中噪声来源众多，特性变化无穷，随应用场合而异，难以找到一种适用于所有环境的通用的算法，增加了增强的复杂性。
语音增强是一门涉及面很广的综合性学科，不仅涉及到信号检测、波形估计等传统的信号处理理论，还与生理学、语言学等理论密切相关，因此，要综合考虑语音特性、听觉感知和噪声特性，根据实际环境选用合适的增强算法。
语音增强算法分类方法众多，从信号输入的通道数上可分为单通道的语音增强算法和多通道的语音增强算法，从算法理论上又可以分为以下几种:基于短时谱估计的方法，经典算法有谱减法、维纳滤波等;基于统计模型的语音增强算法，这类算法通常需要准确知道噪声和语音的联合统计量或概率模型，然后结合某种失真准则得到增强算法的增益函数，如最小均方误差估计(Minimum Mean Square Error，MMSE)算法;基于听觉掩蔽效应的语音增强算法，这类算法通过结合掩蔽模型改变带噪语音的短时谱幅度，将噪声能量控制在阈值以下，达到最大限度地掩蔽残留噪声和防止语音失真，通常将掩蔽效应和其他方法结合起来;子空间法，基于子空间的语音增强算法与其他算法相比，具有语音失真小、残留噪声小、音乐噪声不明显的优点，还适用于多通道语音增强系统，是目前研究的热点［1－2］。
语音增强技术及算法综述
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 ｌ 引 。
比较 常 用 的有 噪 声 对 消法 【 ３ ｉ 相 减 法 、维 纳 滤 波 法 、卡 尔 曼 、谱 滤 波 法 、ＦＲ 自适 应 滤 波 法 等 。此 外 ，随 着 科 学 技 术 的发 展 ， Ｉ 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 ＨＭ 的语音 增 强 、基 于 听觉 感 知 的 语 音增 强 、基 于 多 分 Ｍ
Ｓ ｅ ｃ ｈ ｎ ｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ ｉ ｉ ｐ ｅ ｈ Ｅｎ ａ ｃ ｄＴ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｓＡｒ ｔ ￣ｍｅｉａ ｕ ｔ ｌ ｍｍａｉａｉｎ ｃ Ｓ ｒ ｔ ｚ ｏ
ＬＩ ， Ａ ｆ ， ＩＪ Ｙｕ Ｍｌ Ｙ ￣ｉ ＤＯＮＧ ｅｂ ｉ ｉ Ｂ ｉｅ （ ｅｅ Ｎｏｔ ｎｖｒ ｔ Ｉｆｒ ｔ ｎＳ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅ ｎ ｏｌ ｅ ｈ ｎ ａｏ ７０ ０ Ｈ ｂｉ ｒ Ｕ ｉｅｓｙ ｎｏｍａｏ ｃ ｎｅａｄＥ ｇｎ ｒ ｇＣ ｌｇ ， ａ￣ｉ ｕ０ ５０ ） ｈ ｉ ｉ ｅ ｅｉ ｅ Ｚ ｋ
将指数概括 ，式 （）可 以改写成式 （） 的形式 ： ４ ５
人 工 智 能及 识别 技术
靠膏 ＝ ｋ １ （一 ） （）（） ｈＡｋ １－ — ） （ ） （一 ） 七 １ 青ｌ七一 （一 ） ｋ １ １ 量 ＋ ｘ ． ｉ （ ｌ ）
（ ｌ ） Ｅ ∽『 『 ， ’Ｉ 】 ） … ． ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ｓ ｅ ｃ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｌ ｂ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ｎ ｅ ｅ ａ ｒ ｖ ｌｎ ｔ ｏ ｓ ａｅ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｈ ｅ ｈ ｎ ｅ ｎ ｓ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｗｉ ｅ ｉ ｔ ｕ ｅ ，ａ ｄ ｓ ｖ ｒ ｌｐ ｅ ａｅ ｔｍｅｈ ｄ ｒ ｏ ａ ｅ ｌ ｏ
语音增强综述
语音增强综述
语音增强是一种处理语音信号的技术，旨在改善信号的质量并使其更容易理解。
语音增强涉及多种信号处理技术，包括降噪、失真修复、语音增强和语音合成。
降噪是语音增强的基础，它可以减少环境噪声和其他干扰因素对语音信号的影响。
这种技术可以通过消除噪声、过滤信号、使用自适应滤波器和降低信号级别来实现。
失真修复包括使用算法自动检测和纠正语音信号中的失真。
这些失真可以是由于信号传输中的错误、故障设备或其他干扰引起的。
语音增强是一种改进语音信号的质量并使其具有更高的可理解性的技术。
这可以通过加强信号的频率成分、调整信号的动态范围、使用语音增强算法和合成技术来实现。
语音合成是一种将文本转换为语音的技术，可以用于生成音频文件或实时语音合成。
这种技术可以通过使用合成语音的声音库和处理技术来实现。
语音增强技术的应用领域非常广泛，包括智能语音识别、语音翻译、语音助手、电话会议、语音通讯和语音广播等。
随着计算能力和算法的不断提高，语音增强技术将继续得到改进和应用。
- 1 -。
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。
谱减法的语音信号增强
2、程序运行结果
由上面几个图的对比可知，经处理后去噪效果明显，较好地抑制了噪声，这从彩色的语谱图中也可清晰的观察到。
五、实验总结
axis([1,(n-n1)*frame+n,min(xs),max(xs)]);
subplot(212);
specgram(xs,fs,1024,n,n1);%原始信号的语谱图
title('原始信号语谱图');
figure(2);
subplot(211);plot(x);
title('加噪语音信号'); %加噪的语音信号
设置阈值为信号开始阶段的能量平均值；
进行谱减运算，得到估计出的语音信号功率谱；
插入相位谱，计算出语音谱；
进行IFFT变换，得到还原的语音帧；
对语音信号进行去加重处理，得到最终信号。
四、Matlab程序及实验结果分析
1、源代码
clear;clc;
[xx,fs]=wavread('F:\111.wav'); % 读入语音信号
汉明(Hamming)窗定义：
3、谱减法简介
谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。
谱减法的基本原理：
图1 谱相减法原理图
图中 为加窗后的带噪信号， 为的噪声信号功率谱， 为增强后的语音信号。
speech(n2-n1+1:n2)=(speech(n2-n1+1:n2)+out(i,1:n1)')/2;
n2=n2+n-n1;
低信噪比环境下语音增强与激活检测算法研究的开题报告
低信噪比环境下语音增强与激活检测算法研究的开题报告一、背景随着科技的不断发展，语音技术也逐渐走进人们的日常生活中。
但在现实应用场景中，语音信号常常受到环境噪声等影响，导致语音质量下降、信号不清晰，影响人们的语音交流效果。
因此，如何对低信噪比环境下的语音进行增强，提高语音质量，是当前语音技术研究中的一个重要问题。
另外，对于语音信号的激活检测也是语音技术研究中的一大难点。
在多人交流、多噪声环境中，如何准确检测出每个说话者的语音信号，进行后续语音处理是提高语音识别率和交流效果的重要环节。
因此，本文旨在探索在低信噪比环境下语音增强与激活检测算法的研究。
二、研究内容本文主要研究内容包括以下两方面：1. 低信噪比环境下语音增强算法的研究在低信噪比环境下，常常存在噪声干扰的情况，导致语音信号质量下降。
因此，本文将探索通过对语音信号进行去噪处理，提高语音质量的方法。
具体的，本文将采用基于小波变换的去噪算法，利用小波分析器多分辨率分析语音信号，从中提取语音信号的特征，去除噪声信号。
同时，为了更好地处理语音信号在时间和频率上的特征，本文将采用卷积神经网络（CNN）对语音特征进行处理，提高语音信号的还原质量。
2. 低信噪比环境下语音激活检测算法的研究在多人交流的情境中，如何快速准确地检测出每个说话者的语音信号，是提高语音识别率和交流效果的重要环节。
因此，本文将探索基于音频信号的声源分离和激活检测算法，通过对语音信号进行特征提取和分类，准确分离出各个说话者的语音信号。
具体的，本文将采用基于多通道约束条件的盲源分离算法，利用空间信息和时间信息分离出各个说话者的音频信号。
同时，本文还将采用深度学习方法对分离出的语音信号进行分类，提高激活检测的准确性。
三、研究计划本文的研究计划主要包括以下几个方面：1. 文献综述：对语音增强和激活检测相关的研究文献进行综述，了解当前研究热点和难点问题。
2. 语音增强算法的设计和实现：对低信噪比的语音信号进行去噪处理，设计并实现基于小波变换和卷积神经网络的语音增强算法。
基于谱减法的内话系统语音增强技术
（） ｎ
＝
（） ７
１
式中： 下标 Ｗ表示 加窗 信号 ； 示 复共轭 。根 据发 语 表
式 中： Ⅳ为帧 长 ； ｍ为 帧 的编号 ； 每一 帧 中的各 点 。 ｎ为
音前 的噪 声 与发语 音 期 间 的噪声 功率 谱 相 同 ， 因而 可
利 用发 音前 （ 后 ） 寂 静帧 ” 估算 噪声 。 由于 ｓ ｔ 或 的“ 来 （） 和 ｄ ｔ独立 ， （） 则互 谱 的统计 均值 为 ０ 所 以原 始语 音 的 ，
进行 改进 ｌ此 方 法基 本思 想 是 ： ３ ｌ ， ①采 用 被减 项权 值处
理的方法 ， 即去除噪声时减去 （ （ Ｊ） ｆ ） （ ＞１。 ）
②采 用 功率 谱 修正 处理 方 法 ， 式 （ ） 对 ４ 和式 （ ） ５ 中所 涉
及 的功率谱计算 及 “改为 １１和 “计算（ ．
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｎｏ ａ ａ ｓ ｓｅ ｃ ｏｉｇ ｔｃ ｎ ｌｇ ｓｄ ｂ ｉｅ Ｓ ｔｈｎ ｎ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ （ ＣＳ ｎ ａｒｇｏ ｎ ｗ ｄ ｙ ， ｐ ｅ ｈ ｖ ｔ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｕ ｅ ｙ Ｖｏｃ ｗｉ ｉｇ ａ ｄ Ｃ ｎｒｌＳ ｓｅ ｎ ｃ ＶＳ ）ｉ ｉ ｒｕ ｄ
在实 际对功 率谱 的计算 中 ， 一小 段 加 窗信 号来 用
对受 污染 的语 音采集 ， 计算 每一 帧语音 短 时能量
＾一１ Ｔ
＝
（） ｌ ∞ Ｉ＝Ｉ （ ） ＋Ｉ ∞ ｌ ｙ ∞ ｛ Ｄ（ ） ＋ ｓ
Ｓ（ Ｄ （ ＋５ （ Ｄ （ ｗｗ） ｆ ） ） ） （） ３ 短时 过零率 为
分 帧 内可 以 近 似 看 作 是 一 平 稳 随 机 过 程 与 不 相 关 的
语音信号分析与处理方法综述
语音信号分析与处理方法综述语音信号是人类交流中重要的组成部分，语音信号分析与处理是一项非常重要的研究方向。
语音信号分析与处理技术可以被应用于语音识别、语音合成、语音增强、语音鉴别等领域，为人类提供更高效、高质量的语音交流体验。
本文将综述语音信号分析与处理的方法，包括基本概念和基础知识，语音信号的预处理、特征提取与分类等技术，以及目前应用较广泛的语音识别和语音合成技术。
本文还将介绍这些技术的理论基础、算法和应用案例。
一. 语音信号的基本概念和基础知识语音信号是人类通过声音来进行交流的信号，包含语音的各种音节和声调信息。
在语音信号分析与处理中，需要掌握语音信号的基本概念和基础知识。
在语音信号中，有许多不同的声音成分和噪声成分，语音信号预处理技术采取一系列措施来消除这些噪声，提高语音信号的质量。
例如，预处理技术包括消噪、滤波、去混响等技术。
二. 语音信号的预处理技术语音信号预处理技术包括噪声去除、滤波、去混响等技术。
这些技术可以帮助清除语音信号中的杂音和噪声，提高语音信号的可读性和质量。
噪声去除技术是预处理语音信号中最常用和最简单的技术。
这种技术采用滤波器、降噪器等设备或软件来消除语音信号中的杂音和噪声。
滤波技术是在语音信号中过滤特定频率成分的一种技术，这可以将一些不必要的频率成分去除，使语音信号更加清晰。
滤波依据的原理是，去除不相关信号的频率成分，使有用信号能够更好地被保留。
去混响技术是将混响（残留回响）去除的技术。
在语音信号分析与处理中，经常需要去除混响，因为混响会导致语音信号的低频部分（主要是语音信号中的音节）发生失真，降低语音信号的质量。
三. 语音信号特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转化为一种易于分析和识别的数据结构或特征向量的过程。
一些常用的语音信号特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔倒谱系数等。
短时能量是一种用于计算语音信号能量的技术。
通过计算语音信号每个短时间内的总能量，可以得出一个很好的特征向量。
语音增强综述
语音增强综述语音增强是指通过各种技术手段，对语音信号进行处理和优化，以提高语音的质量和可听性。
随着科技的发展和人们对音频品质的要求不断提高，语音增强技术逐渐成为研究和应用的热点领域。
一、语音增强的意义和应用领域语音增强技术可以帮助人们更清晰地听到和理解语音信号，提高语音的可懂度和舒适度。
在实际应用中，语音增强技术被广泛应用于以下领域：1. 通信领域：语音增强技术可以提高通话质量，减少噪音和回声对通话的干扰，使通话更清晰、更稳定。
2. 录音和播放领域：在录音和音频播放过程中，语音增强技术可以去除背景噪音，提高音频的清晰度和音质。
3. 语音识别和语音合成领域：语音增强技术可以减少环境噪音对语音信号的影响，提高语音识别和语音合成的准确性和可靠性。
4. 语音指令和语音交互领域：语音增强技术可以提高语音指令和语音交互系统的性能，使系统更易于理解和响应用户的指令。
二、语音增强的基本原理和方法语音增强技术主要包括去噪、回声消除和声音增强等方法。
1. 去噪：去噪是语音增强技术中的基本环节，通过分析语音信号中的噪音特征，并根据噪音的统计特性和语音信号的相关性进行滤波处理，去除噪音成分。
2. 回声消除：回声是语音通信中常见的问题，会影响语音的清晰度和可懂度。
回声消除技术通过分析语音信号中的回声成分，并根据回声和原始语音信号的相关性进行滤波处理，减少回声对语音的干扰。
3. 声音增强：声音增强技术可以增加语音信号的音量和能量，提高语音的可听性和辨识度。
声音增强方法包括增益控制、频率增强和谱减法等。
三、语音增强技术的挑战和发展方向虽然语音增强技术在很多领域都有广泛应用，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
1. 多噪声环境下的语音增强：在复杂的多噪声环境中，如会议室、交通场所等，语音增强技术需要能够有效去除各种类型和强度的噪声，提高语音的清晰度和可懂度。
2. 回声消除的效果和稳定性：回声消除技术在实际应用中仍然存在一些问题，如回声抑制效果不理想、算法稳定性差等，需要进一步研究和改进。
语音识别综述PPT课件.ppt
• 性能（ 用720小时的语音数据训练）
– 从：原先的4周时间
– 10/8/2024 到：现在的3天时间
18
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
10/8/2024
19
技术现状──识别效果
• 识别率
– 美国：广播语音可达80％ – 中国：有较强噪声的朗读语音：70％左右 – 距离实用还有相当大的距离
– 中国：声学所，自动化所，清华，北大
10/8/2024
5
语音识别简介──主要应用
• 主要应用
– 桌面输入法（ViaVoice）：噪音、方言问题 – 电话语音服务器：中国现阶段主要应用 – 手机、PDA命令：比较热的方向，噪音、方言 – 智能交互：信息亭，飞行员训练
10/8/2024
6
提纲
• 语音识别简介 • 主流方法 • 技术现状
• 语言模型
– 已知发音串写出词串 – P(S|LP)P(P|L)P(L|W)P(W|A)P(A) – 其中，W是字串，A是读音串，L是词串，P是
词性串，S是词义串
• 主流方法
– 三元语法：Tri-gram
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主流方法──搜索算法
• 搜索（解码）
– 识别的主要过程 – 通过搜索找到某一概率（P(W)）最大化的字串
技术现状──美国语音行业现状
• 工业界
– 总体是近乎亏损，通过整合来降低成本 – 整盘后盈利或持平的可能已经出现
• 学术界
– 做大系统的单位减少，专注于创新性的小项目/子课题的研究
• DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency ）
– 集中资源扶植主力单位，不鼓励小而全的单位 – 对创新研究的小任务也有明确的整合要求 – 已完成实际需求为目的
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。