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1、实验四减谱法语音增强技术研究一、实验目的本实验要求掌握减谱法语音增强的原理，会利用已学的相关语音特征，构建语音特征矢量，然后自己设计减谱法语音增强程序（也可参考相关文献），能显示干净语音和加噪语音信号及处理后的结果语音信号波形，分析实验结果，写出报告。二、实验原理谱减法的基本原理谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。由于语音是短时平稳的，所以在短时谱幅度估计中认为它是平稳随机信号，假设、
2、和分别代表语音、噪声和带噪语音，、和分别表示其短时谱。假设噪声是与语音不相关的加性噪声。于是得到信号的加性模型：(4-1)对功率谱有(4-4)原始语音的估值为(4-5)只要在频域用(4-5)式得到纯净语音的谱估计，就可以根据(4-6)式得到增强后的语音。(4-6)根据前面分析，我们可以给出谱相减算法的整个算法流程，如图4-1所示：增强后的语音带噪语音啊FFTIFFT相位信息减去估计噪声图4-1谱减法的算法流程三、实验程序1、噪声叠加到信号上的比较%在噪声环境下语音信号的增强%语音信号为读入的声音
3、文件%噪声为正态随机噪声clear;input=wavread('C:UsersAdministratorDesktopyuyinxinhaob1.wav');count=length(input);noise1=0.1*randn(1,count);signal=input;fori=1:countvoice1(i)=signal(i)+noise1(i);endnoise2=0.01*randn(1,count);fori=1:countvoice2(i)=signal(i)+no
4、ise2(i);endnoise3=randn(1,count);signal=input;fori=1:countvoice3(i)=signal(i)+noise3(i);endn=1:count;figure%对比纯净语音信号，噪音信号和带噪语音信号subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(3,1,2);plot(n,noise1);title('噪音信号')subplot(3,1,3);plot(n,voice1);title(
5、'带噪信号')figure%对比纯净语音信号频谱，噪音信号和带噪信号频谱Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')Fss1=fft(noise1);subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss1));title('噪音信号频谱')Fv1=fft(voice1);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv1));title('带噪信号的频谱')figure%对比纯净语音信号，噪音信号和带噪
6、语音信号subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(3,1,2);plot(n,noise2);title('噪音信号')subplot(3,1,3);plot(n,voice2);title('带噪信号')figure%对比纯净语音信号频谱，噪音信号和带噪信号频谱Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')Fss2=fft(noise2);subplot(
7、3,1,2);plot(n,abs(Fss2));title('噪音信号频谱')Fv2=fft(voice2);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv2));title('带噪信号的频谱')figure%对比纯净语音信号，噪音信号和带噪语音信号subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(3,1,2);plot(n,noise3);title('噪音信号')subplot(3,1,3);plot(n,voice3);titl
8、e('带噪信号')figure%对比纯净语音信号频谱，噪音信号和带噪信号频谱Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')Fss3=fft(noise3);subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss3));title('噪音信号频谱')Fv3=fft(voice3);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv3));title('带噪信号的频谱')2、利用减谱法的基本原理给语音信号降噪噪声
