基于频谱减法的语音去噪算法研究new

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1、万方数据第19卷V01．19第8期No．8电子设计工程ElectronicDesignEngineering2011年4月Apr．2011基于频谱减法的语音去噪算法研究邓利娜。黄晓革(电子科技大学电子工程学院，四川成都610054)摘要：语音增强技术是音频信号处理中的重要部分。频谱减法是目前在语音增强技术中最常用的方法之一。针对传统频谱减法会产生音乐噪声并无法消除音乐噪声的不足之处及高频噪声干扰比较严重的情况下频谱减法效果差的情况。采用了在频谱减法之后进行LMS滤波以降低音乐噪声对语音质量的影响和低通滤波以滤除脉冲干扰。根据仿真

2、结果表明，改进扩展频谱减法能够有效降低音乐噪声和尖锐的高频兹兹声，从而提高信噪比，达到语音增强的目的。关键词：语音增强；频谱减法；低通滤波；LMS滤波中图分类号：TN912．35文献标识码：A文章编号：1674-6236(2011)08—0113—03ResearchofspeechdenoisingalgorithmbasedonspectrumsubtractionDENGLi-ha，HUANGXiao—ge(SchoolofElectronicsEngineering，UniversityofElectronicScien

3、ceandTechnologyofChina，Chengdu610054，China)Abstract：Thespeechenhancementtechniqueisanimportantpartofaudiosignalprocessing．Presently。spectralsubtractionalgorithmisverypopularinthisfield．However．spectralsubtractionalgorithmusuallyadds“musicnoise”tothesignal．Aimingatred

4、ucingannoyingmusicalnoise，inthispaper，spectralsubtractionalgorithmcombinedwithLMSfiherandlowpassfilterispmposed，SimulationoncomputershowsthatthenewmethodismoreeffectiveinimprovingSNRandeliminationmusicalnoiseandfrequencynoise．Keywords：speechenhancement；spectralsubtra

5、ctionmethod；lowpassfiltering；LMSfiltering在语音的录制、传输过程中．引入各种各样的噪声是不可避免的。噪声的干扰不仅会降低语音通信的质量，而且会使基于特征参数提取的语音处理系统性能急剧下降。为抑制噪声，提高语音的质量，需要对含噪语音信号进行语音增强。近些年。在语音增强研究领域出现了一些诸如小波变换、子空间分解等一些新方法。但是基于语音幅度谱(功率谱)估计的增强算法一直是研究热点，主要有频谱减法、维纳滤波方法等。相对于其它方法，频谱减法是一种发展较早且应用比较成熟的语音去噪方法。它引入的约束条

6、件最少，物理意义最直接，运算量小。但其最大的不足之处在于会产生对人耳听觉影响较强的音乐噪声．本论文采用改进频谱减法与LMS和低通滤波相结合的方法有效地去除了音乐噪声和脉冲噪声，能够起到很好的语音增强效果，在不损伤语音信号的前提下能够大幅度提高信噪比。1传统频谱减法该算法是在假设噪声是统计平稳且与语音不相关的前提下，利用短时傅里叶变换在频域将带噪语音的功率谱减去估计噪声的功率谱，得到语音功率谱估计。由于人耳对相位的感觉不是很灵敏，所以可以将原带噪语音的相位作为处理后信号的相位，只需在得到的幅度估计中插入带噪语音的相位，在采用IFF

7、-I'变换，就可以在时域上得到增强后的语音信号。1．1频谱减法基本原理假设带噪语音信号为：y(i)=s(i)+n(f)(1)其中，s(i)为纯净语音，阼(i)为噪声信号。经FFT变换后，相应的频域表示为：Yk=Sk+NI．(2)由此可得：IY‘I毡lSkl2+I肌12+&M№?帆(3)因为纯净语音信号与噪声信号是相互独立的，所以&与Ⅳ^也是相互独立的。所以：研Iy‘12】=研I&闩+研I肌一(4)其中，E【眦Iz】可以通过先验知识或者通过无语音时的统计平均得到，设为A。(矗)。对于一个分帧内的短时平稳过程则有：I乩ILI<n

8、。(J

9、})(5)由此可得到原是语音的谱估计值11I：牟}Ii^I=[IY‘12-E(INtl2)】‘=【Iykl2-A．(_

10、})】‘(6)其中，吼I是增强后的语音幅度。由于人耳对语音的感知是通过语音信号中各频谱分量的幅度获取的。对各分量的相位则不敏感，因此直