基于EMD的语音增强算法研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于EMD的语音增强算法研究冉福星二O一八年五月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111503008广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于EMD的语音增强算法研究冉福星指导教师姓名、职称：潘晴副教授专业或领域名称：信息与通信工程学生所属学院：信息工程学院论文答辩日期：2018.05ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineeri

2、ng)SpeechEnhancementAlgorithmResearchBasedonEMDMas.Candidate:RanFuxingSupervisor:Assoc.Prof.PanQingMay2018FacultyofInformationEngineeringGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,51000摘要摘要语音作为人们特有的交流沟通方式，在生活中发挥着重要作用。语音不仅包括人类现场由声带振动发出，也包含电子设备远

3、程传输语音，而噪声普遍存在于语音环境中，于是在接收端总是接收到带有噪声的语音信号。噪声的强烈程度会影响语音的表达效果。因此，噪声消减技术的语音增强方向研究逐渐被重视，其目的是尽量减小噪声干扰，把语音的质量尽可能提升。语音增强领域发展迅速，产生了许多优秀的算法，例如谱减法、子空间法、维纳滤波法等。近年来发展起来的小波法、二次消噪法、谐波语音增强法、神经网络方法等，这些语音增强方法不断推动着语音增强领域的高速发展。本文详细探讨了谱减法、卡尔曼滤波法、子空间法、小波变换。研究了经验模态分解(EMD)方法和传统语音增强方法，

4、EMD对于处理时间信号具有特殊的优势。研究出以经验模态分解（EMD）为基础的的语音增强算法。研究了非线性信号处理方法奇异谱分析(SSA)，并对SSA运算量大的问题及非自适应阶次重构问题的进行改进，将奇异谱分析（SSA）应用于语音噪声抑制。本文的创新点如下：1，提出了基于EMD前后置滤波的语音增强算法。着重研究卡尔曼滤波、EMD以及小波变换的方法，并在此基础上，结合各自的优缺点用于语音增强。将含有噪声的语音首先进行卡尔曼滤波噪声抑制，然后EMD处理，采用能量阈值方法判断出噪声部分本征模函数，然后用小波法再次进行噪声消减

5、，最后整体重建信号。通过仿真实验，算法效果优于常用语音增强算法。2，提出了基于SSA自适应阶次重构算法。研究了奇异谱分析方法，奇异谱分析对处理语音这类非平稳信号具有较好效果，将奇异谱分析技术用于语音增强领域。将目标信号进行分帧处理并分别进行SSA处理，解决了奇异谱分析对信号整体处理运算量大的问题，运算的时间大为减少。另外，根据奇异值谱中奇异值分布情况，采用首尾奇异值及两者之间任一奇异值构造三角形的方法，根据余弦定理，角度最大处余弦值最小，角度最大处也即是信号与噪声的分界点。由此，自适应的选择重构阶次，去除奇异值较小的

6、噪声点，进而整体重构信号。通过仿真实验验证，与谱减法、对数谱最小均方误差法、小波软阈值法及维纳滤波法进行比较，在低信噪比I广东工业大学硕士学位论文环境下，本文研究的算法消减噪声作用明显，而且可以达到实时要求。关键词：EMD；卡尔曼滤波；SSA；语音增强IIAbstractAbstractAsauniquewayofcommunication,speechplaysanimportantroleinlife.Thevoicenotonlyincludesthevibrationofthehumanscene,itals

7、ocontainselectronicdevicesforremotetransmissionofvoice,andthenoiseisgenerallyinthevoiceenvironment,sothespeechsignalsreceivedatthereceivingendareallnoisy.Theintensityofnoisewillaffecttheeffectofspeechexpression.Therefore,theresearchofspeechenhancementdirectionb

8、asedonnoisereductiontechnologyhasbeenpaidmoreattention.Theaimistominimizenoiseinterference,improvethequalityofspeechasmuchaspossible.Thefieldofspeechenhancementhasbeendevelo