語(yǔ)音分離與增強(qiáng)算法的研究.pdf

1、語(yǔ)音信號(hào)是人類傳播信息和感情交流的重要媒體。通常情況下，在信號(hào)處理領(lǐng)域，經(jīng)常遇到這樣的問題，需要從一組由未知隨機(jī)信號(hào)混合得到的觀測(cè)信號(hào)中分離出原始的語(yǔ)音信號(hào)。同時(shí)，在人們進(jìn)行語(yǔ)音通信的過(guò)程中，現(xiàn)實(shí)生活中的語(yǔ)音信號(hào)不可避免地要受到周圍環(huán)境的影響，很強(qiáng)的背景噪聲、其它說(shuō)話者的語(yǔ)音等均會(huì)影響語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量，因此在接收端的信號(hào)即為帶噪語(yǔ)音信號(hào)，為了從帶噪語(yǔ)音信號(hào)中獲得盡可能純凈的語(yǔ)音信號(hào)，減少噪音的干擾，就需要進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng)。
　　 本文

2、的研究工作主要分為以下兩個(gè)方面：一方面是雙通道語(yǔ)音盲源分離算法的研究；另一方面是單通道語(yǔ)音增強(qiáng)算法的研究。
　　 雙通道語(yǔ)音盲源分離算法主要使用獨(dú)立分量分析方法，例如自然梯度算法、信息最大優(yōu)化算法、最大信噪比算法等；單通道語(yǔ)音增強(qiáng)算法主要使用子空間分析方法，例如基于時(shí)域約束的子空間法(TDC)、基于頻域約束的子空間法(SDC)等。
　　 本文在雙通道語(yǔ)音盲源分離算法的研究上，設(shè)計(jì)一個(gè)基于盲源分離算法的交互式語(yǔ)音盲分離軟件

3、。首先闡述了線性瞬時(shí)無(wú)噪混合獨(dú)立分量分析模型的基本原理，并在這個(gè)模型的框架下介紹了自適應(yīng)自然梯度算法、批處理自然梯度算法的基本原理，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了這兩種算法，最后成功地設(shè)計(jì)出語(yǔ)音盲分離軟件，使得研究語(yǔ)音盲源分離算法更加直觀。
　　 本文在單通道語(yǔ)音增強(qiáng)算法的研究上，主要研究了基于子空間法的語(yǔ)音增強(qiáng)。在這一部分，首先介紹了子空間的基本數(shù)學(xué)原理及其相關(guān)的理論知識(shí)，并通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的子空間語(yǔ)音增強(qiáng)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)一般的噪聲估

4、計(jì)通常假設(shè)噪聲的均值是零，需要估計(jì)的參數(shù)就是噪聲的方差，因而所估計(jì)的方差的準(zhǔn)確性將對(duì)后續(xù)的去噪算法有重大的影響，而傳統(tǒng)的子空間法采用的噪聲估計(jì)對(duì)平穩(wěn)噪聲的估計(jì)是比較準(zhǔn)確的，但是對(duì)于非平穩(wěn)噪聲估計(jì)效果卻不是很明顯。
　　 針對(duì)非平穩(wěn)噪聲，本文提出了一種改進(jìn)的基于VAD檢測(cè)的子空間語(yǔ)音增強(qiáng)算法，利用VAD檢測(cè)及時(shí)地更新噪聲的協(xié)方差估計(jì)，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證明，本文所提到的算法在信噪比、坂倉(cāng)距離以及PESQ值等評(píng)價(jià)指標(biāo)上都明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的子空