窄带语音通信中语音增强算法和实现研究

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1、代号10701学号1101120074分类号TP311密级公开题（中、英文）目窄带语音通信中语音增强算法和实现研究ResearchAndImplementationOfSpeechEnhancementAlgorithmsInNarrowbandVoiceCommunication作者姓名宋鸽指导教师姓名、职务马鸿飞教授学科门类工学学科、专业通信与信息系统提交论文日期二○一四年三月万方数据西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论

2、文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文

3、研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期万方数据万方数据摘要语音增强是语音信号处理领域的一项重要技术，用于提高语音通信系统在噪声环境中的性能。语音增强技术广泛应用在语音编码、语音合成和语音识别等诸多领域。因此，对语音增强技术的研究具有较高的理论意义和应用价值。本文重点分析和研究了基于短时谱估计的语音增强算法。首先，分析并实现了四种短时谱估计算法。性能测试结果表明，这四种算法对噪声污染的语音有明显的增强效果，其中基于幅度谱的感知贝叶斯估计算法效果最好，在粉红噪声情况下带噪语音输入信噪比为10dB时PESQ

4、值可达3.248。其次，出于语音增强算法实用性的考虑，对语音增强浮点算法进行定点化处理，实现了定点算法。性能测试结果表明，两种方法得到的语音PESQ值差异较小，且经过非正式主观试听，两者语音质量相当。最后，在TIC6000系列DSP平台上，对语音增强定点算法进行了移植和优化，最终算法的计算复杂度减少到原始的20%左右，为进一步的工程应用提供了良好的基础。关键词：语音增强短时谱估计移植和优化万方数据万方数据ABSTRACTSpeechenhancement,asoneoftheimportanttechnologiesinspeechsignalprocessing,isusedtoim

5、provetheperformanceofspeechcommunicationsinthenoisyenvironments.Itcanbeappliedtospeechcoding,speechsynthesisandspeechrecognition.Therefore,thestudyofspeechenhancementhashighlytheoreticalsignificantandapplicationvalues.Inthethesis,thebasicprinciplesofthespeechenhancementbasedontheshort-timespectr

6、alestimationarestudiedandanalyzed.Firstly,fourkindsofspeechenhancementmethodsarestudiesandimplemented.Testresultshaveshownthat,allthefourkindsofmethodsareabletoenhancethenoisyspeechverywell.Amongthefourmethods,theonethatbasedonperceptuallymotivatedBayesianestimatorsofthemagnitudespectrumperforms

7、evenbetter,itsPESQscoreisashigheras3.284underpinknoiseenvironmentwhenSNRis10dB.Secondly,consideringthepracticalityofspeechenhancementalgorithms,thefixed-pointimplementationtechniquesarestudiedandthefixed-pointalgorithmsoftho