2。3 语音信号产生的数字模型 4
2。4 语音信号的短时分析技术 6
2。5 语音增强算法 8
3 语音增强处理系统设计与算法仿真 11
3。1 基于DSP的语音增强处理系统 11
3。2 谱减法的算法实现与仿真 15
3。3 改善算法、减少音乐噪声 19
3。4 wiener滤波法的算法实现与仿真 21
3。5 迭代wiener滤波法的算法实现与仿真 25
3。6 Wiener滤波法与谱减法的比较 28
4 总结与展望 29
4。1 论文总结 29
4。2 展望 29
参考文献 30
致 谢 32
图清单
图序号 图名称 页码
图1-1 语音增强技术改良语音质量框图
2
图2-1 语音信号产生的数学模型
语音信号产生的数学模型
5
图2-2 维纳滤波器的输入-输出关系图 9
图3-1 基于DSP组建语音处理系统
20
图3-2 谱减法实现语音增强仿真图
22
图3-3 改善后的谱减法的语音增强仿真图 25
图3-4 wiener滤波法的语音增强仿真图
28
图3-5 迭代wiener滤波法的语音增强仿真图
32
变量注释表
G(Z) 声门脉冲模型
V(Z) 声道模型
R(Z) 辐射模型
取样率
Zn 短时过零率
W(n) 窗函数
sgn[x] 取符号
N(k) 噪声谱
Em 短时间能源
Mm 短时平均幅度
h(n) 单位样本响应
v(n) 噪声
信号的估计值
e(n) 真值与估计值之间的误差
频谱的频率分辨率
p 全极点滤波器的阶
采样下限频率
采样上限频率
N FFT点数
1 绪论
1。1 课题研究现状与主要内容
语音增强技术在20世纪60年代就己经被人们关注。随着数字信号处理技术的不断进步,语音增强技术迎来了新的高潮,它逐渐变成了语音信号数字处理的重要部分。在同一阶段,维纳滤波法与经典谱减法也被提出来。此后,因为计量算法等出现了问题,这些方法并没有像想象中得到重用。80年代以后,VLSL技术出现,随着此技术的发展,语音增强的实时处理变成了可能,同一时间内很多算法出现,所以语音增强算法便借用了语音识别用到的方法、概念。从90年代开始,移动通信的快速发展成为了进一步研究语音增强有力支持,研究者们不断地尝试,希望在某些方面创新,使语音增强效果更好。例如语音增强中使用到的小波变换,其中神经网络被用于语音增强,还有就是基于麦克风阵列的语音增强等等。因为背景环境和个人要求不同,人们不断地根据实际的情况提出新的语音增强算法。虽然在理论上这些算法在理论上并不能解决所有的问题,但是经过证明,某些方法还是很有效的,并且在实际应用中这些方法也得到了采纳。1979年,美国Steven F。 Boll提出了谱减法,他的研究主要源于线性预测分析,而线性预测分析主要是为了改进噪声。随着技术的发展,经典谱减法逐步形成。因为谱减法的运算量很小且实时性较高、增强效果良好,并在实际生活中得到了大量的实例验证。论文网 wiener滤波法语音增强处理技术的研究(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_82778.html