一种改进的子空间语音增强算法

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1、一种改进的子空间语音增强算法任永梅1，2（1.湖南工学院电气与信息工程学院，湖南衡阳421002；２.湖南工学院信号与信息处理重点实验室，湖南衡阳421002）【摘　要】为了进一步减少传统子空间语音增强方法增强的语音中的残留噪声，提出一种改进的子空间语音增强算法。新算法首先对带噪语音进行KL(Karhunen-LoeveTransform)变换，得到带噪语音的特征值；接着用递归最小二乘算法（RLS）估计出噪声特征值，对传统子空间算法容易引起的特征值估计偏差问题进行修正；最后用带噪语音特征值减去RLS方法估计出的噪声特征值并由KL逆变换

2、还原出纯净语音。仿真结果表明，在高斯白噪声背景下，与传统子空间语音增强算法相比，新算法提高了增强语音的信噪比，减少了语音失真。.jyqkprovedSubspaceMethodofSpeechEnhancementRENYong-mei1,2(1.SchoolofElectricalandInformationEngineering,HunanInstituteofTechnology,HengyangHunan421002,China；2.KeyLaboratoryofSignalInformationProcessing,Huna

3、nInstituteofTechnology,HengyangHunan421002,China)【Abstract】Inordertoreducetheresidualnoiseinenhancedspeechthatbyusingthetraditionalsubspacespeechenhancementmethod，thispaperproposedtheneprovedsubspacemethodofspeechenhancement.ThenefirstlydoesKarhunenLoeveTransformtonoisy

4、speechandgetsitseigenvalues,thenitusestheRecursiveleastsquaresalgorithm(RLS)toestimatenoisecharacteristicvalue,thatthetraditionalsubspacespeechenhancementalgorithmcausesspeechfeaturevalueestimationdeviation;finallyitusesthenoisyspeecheigenvaluestominusthenoisecharacteri

5、sticvalueandthecleanspeechisgainedbyKLreversetransformation.Simulationexperimentalresultsshoentmethod,theneimprovesthesignal-to-noiseratio(SNR)oftheenhancedspeechandreducesthedistortionofthespeechinent;Subspace;RLS;SNR※基金项目：2013年度湖南工学院校级科学研究项目（HY13002）。简介：任永梅（1988.08—），

6、女，汉族，陕西宝鸡人，硕士，湖南工学院，助教，研究方向为语音信号处理。0　引言语音增强技术是语音信号处理技术中的一个重要分支，它可以有效去除数字通信系统中的噪声，因此，人们越来越重视语音增强在语音处理方面的作用。近年来，子空间方法在语音增强研究中已有了较大发展[1-2]。该方法的基本思想是将带噪语音信号映射到叠加噪声的信号子空间与噪声子空间中，再将噪声子空间消除掉，在叠加噪声的信号子空间中估计原始信号[3-4]。传统的子空间算法不能滤除整个噪声子空间，所以在估计语音特征值时很容易引起偏差，致使增强的语音信号中有失真，因此本文提出一种改

7、进的子空间语音增强算法。新算法先对带噪语音做KL变换并计算其特征值；接着利用RLS方法估计出噪声特征值，以修正传统方法中仅用无声段的方差平均值来估计噪声特征值；最后用带噪语音特征值减去估计出的噪声特征值，并做KL逆变换以得到增强语音。实验结果表明新算法在高斯白噪声背景下能够更好地去除噪声，减少了语音失真。1　改进的子空间语音增强算法1.1　递归最小二乘算法的原理递归最小二乘算法（RLS）是自适应滤波器[5]中通常采用的一种自适应方法，其本质是一种有限长单位脉冲响应维纳滤波器的时间递推算法，并严格以最小二乘法准则为依据[6]。自适应滤波

8、器的原理图如图1所示。结合图1，对RLS算法的具体原理描述如下：①定义估计误差其中，k(n)为增益向量。1.2　改进的子空间语音增强算法传统的子空间语音增强算法仅仅用无声段（一般为前3000个采样点）的方差平均值估计噪声