語(yǔ)音增強(qiáng)算法的研究及應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代生活中，噪聲無(wú)處不在，語(yǔ)音信號(hào)在其采集、傳輸過(guò)程，無(wú)法避免地會(huì)受到來(lái)自周?chē)h(huán)境和傳輸媒介、通信設(shè)備內(nèi)部，以及說(shuō)話(huà)人自身的噪聲干擾。這些干擾將會(huì)嚴(yán)重影響語(yǔ)音的接收和應(yīng)用。為了提升語(yǔ)音信號(hào)的可應(yīng)用性，最大程度的恢復(fù)純凈的原始信號(hào)，去除噪聲成分就成了語(yǔ)音信號(hào)應(yīng)用前期的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。語(yǔ)音增強(qiáng)就是針對(duì)帶噪語(yǔ)音進(jìn)行的處理，目的是改善語(yǔ)音的質(zhì)量，提升語(yǔ)音的清晰度、可懂度以及舒適度，并且提高語(yǔ)音信號(hào)應(yīng)用系統(tǒng)的性能。因此，語(yǔ)音增強(qiáng)算法的研究有著非常廣泛的

2、應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)被噪聲污染的語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)處理這一問(wèn)題，從增強(qiáng)算法的靈活性，適應(yīng)性以及實(shí)用性三個(gè)方面考慮，探尋一種行之有效的算法，有效的改善了不同噪聲環(huán)境下帶噪信號(hào)的增強(qiáng)效果。本文圍繞這一研究目標(biāo)，主要進(jìn)行以下的研究工作：
　　首先，在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重、加窗分幀以及短時(shí)分析的基礎(chǔ)上，充分分析了語(yǔ)音信號(hào)以及噪聲信號(hào)的短時(shí)特征差異。利用二者的差異，通過(guò)雙門(mén)限法實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音信號(hào)的活性檢測(cè)。
　　其次，在基本譜減法原理基礎(chǔ)上，引進(jìn)

3、被減項(xiàng)權(quán)值處理與功率譜修正處理；以增強(qiáng)后語(yǔ)音信號(hào)的信噪比為輸出，以變化的譜減功率系數(shù)和譜減噪聲系數(shù)為輸入，自動(dòng)控制選擇最優(yōu)參數(shù)，并且將其與帶噪語(yǔ)音輸入信噪比相匹配。對(duì)信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音增強(qiáng)時(shí)，通過(guò)計(jì)算其輸入信噪比，利用最優(yōu)參數(shù)曲線(xiàn)得到最優(yōu)參數(shù)值，然后結(jié)合平滑處理的過(guò)程實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音增強(qiáng)最大化。仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了本文算法的優(yōu)越性。
　　最后，將改進(jìn)后的語(yǔ)音增強(qiáng)算法應(yīng)用于機(jī)器人聲源定位系統(tǒng)中。選取正四面體聲源麥克風(fēng)陣列，建立聲源定位模型。通過(guò)對(duì)定位模