资源描述：
《频域内的卡尔曼滤波语音增强算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、频域内的卡尔曼滤波语音增强算法文章编号:1002—8684(2011)10—0055—04⑥6@@@@响响⑥0⑥J语音技术频域内的卡尔曼滤波语音增强算法?实用技术?亓贺,张雪英,武奕峰(太原理工大学信息工程学院,山西太原030024)【摘要】提出了在频域内实现的卡尔曼滤波算法,该算法利用语音和噪声幅度谱的时变特性,先对语音幅度谱进行初步修正,提取较为准确的LPC系数,然后在每一频率点下对语音幅度用卡尔曼滤波进行递推估计,最终得到效果更好的增强语音.实验结果表明,本文算法有效地提高了增强语音的SNR,尤其是在高信噪比的
2、情况下,效果更加明显.【关键词】卡尔曼滤波;语音增强;频域;高信噪比【中图分类号】TN912.3【文献标识码】ASpeechEnhancementAlgorithmUsingKalmanFilterinFrequencyDomainQIHe,ZHANGXueying,WUYifong(CollegeofInformationEngineering,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030024,China)【Abstract]AnewKalmanfiltermethodinthe
3、frequencydomainwhichrecursivelyestimatesthemagnitudespectrumforeachfrequencyusingthetime-varyingcharacteristicsofthespeechandthenoiseispresented,andtogetthemoreaccurateLPCcoefficients,themagnitudespectrumofthespeechispreliminarilymodified.Experimentalresultsshow
4、thattheproposedalgorithmeffectivelyimprovesSNRoftheenhancedspeech,especiallyinthecaseofhighSignal-to-NoiseRatio(SNR),thealgorithmismuchbetterthanthetime-domainKalmanfilter.【Keywords】Kalmanfilter;speechenhancement;frequencydomain;highSNR1引言实际生活中的语音不可避免地受到周围环境和传输媒
5、介等噪声的污染,导致语音质量下降,使语音处理系统性能急剧恶化n.因此,有效地减少噪声以获得高质量的语音成为国内外语音信号处理的重要研究课题.语音增强是一种解决噪声污染的预处理技术,目的就是从带噪语音信号中尽可能地提取出纯净的原始语音信号.截至目前,语音增强的研究已经取得许多成果,如s.boll等提出的谱减算法】,NorbertWiener提出的维纳滤波算法等方法,但与以上几种方法相比,卡尔曼滤波能够处理非平稳信号,更符合语音的特性,并且结合了语音的生成模型,利用语音的线性预测系数构成状态转移矩阵,增强后的语音噪声更小,
6、自然度更高.1987年,Paliwal等人首次将卡尔曼滤波运用到语音增强中;1989年,J.D.Gibson等又将卡尔曼滤波的语音增强扩展到有色噪声环境中嘲;1999年,ZentonGob等人提出了改进的卡尔曼滤波语音增强算法;2001年,M.Gabrea提出了自适应的卡尔曼滤波语音增强算法等,但以上算法及以后的一些改进算法均是在时域内完成的,时域内的语音和噪声之间存在着较强的时域耦合,使其难以实现有效的信噪分离,并且考虑到频域内含有比时域内更丰富的语音信息如幅度,相位等,因此笔者在频域内对带噪语音进行卡尔曼滤波,将语
7、音和噪声首先运用短时傅里叶变换转换到频域内,使信号和噪声尽可能多地分离,再对信号每帧中各个频率点下幅度值用卡尔曼滤波进行递推估计,以达到更好的去噪效果,进而改善语音质量.实验结果表明,本文方法有效地消除了噪声,在很大程度上提高了信噪比.2基于时域的卡尔曼滤波算法f9语音能被描述成一个被白噪声驱动,全极点线性芈【基金项目】国家自然科学基金项目(61072087);山西省自然科学基金项目(20011033)堕妻揍型生篁堂篁塑国系统输出的自递归过程.假设纯净语音信号序列{(n)}是由P阶AR模型产生,即(n)=∑.x(n—i
8、)+(n)(I)i:J式中,P是模型阶次;(n)是过程噪声,均值为0,方差为的高斯白噪声;.(l,2,…,P)是模型的第i阶参数.假设被加性噪声污染的带噪语音的数学模型为Y(n)=(n)+(n)(2)式中,(n)是与语音信号不相关的背景噪声,称为测量噪声.卡尔曼滤波方法利用状态方程和测量方程来描述随机系统,使得该滤波方法能够适用于
