表 3-1 MOS 判分五级标准及相应的描述该语音质量的形容词 15

1 绪论

1。1 课题研究背景及意义

语音是人与人交流最为直接，最有效的方式，在整个人类发展历史中起到 了很大的作用。语音处理分析技术就是利用数字信号的分析处理技术对语音进 行分析的一种方式，涉及到了很多方面。现在，语音分析处理技术主要包括了 语音的合成，语音的增强和语音的通信。 如今，语音处理技术大量得到应用。 语音增强算法在二十世纪末开始得到了广泛的成长，并有了重大的成果， 在接下来的八十年代，由于机器人技术加快了语音分析处理技术的成长，同时 在语音识别技术中用到的观点与方方式又被运用到语音增强算法之中，出现了 基于 HMM 的语音增强，它有两种改变方式，一种是构造出分类器，一种是用

HMM。

HMM 法是利用概率方法把语音增强纳入进来，它是识别语音的主要方式之 一。九十年代末期，数字通信技术的成长为语音算法的开发推动了许多的动力， 人们对现有的语音增强技术又进行了新的研究。比如，对混有噪音的语音信号 用小波变换来实行增强，还有利用人工神经网络来语音增强。

语音的增强技术在语音分析处理技术中占据了很大的部分。在我们采集语 音的时候，很难保证语音的采集在绝对安静的环境下进行，因此，采集的语音 中混杂着许多的噪音。这些噪音的来源多种多样，大部分都不可能完全避免， 这些噪音既包括了采集设备周围环境的噪声，也有来自设备内部的噪声等等。 因此，这些噪声使得许多的语音处理系统性能大大地下降。在这种噪声的干扰 下，语音系统的增强变得不可缺少，大部分的噪声信号都是随机产生的，在进 行语音处理的时候，我们也没办法保证能把这些信号都清除掉。因此，人们在 开发语音增强算法的时候，通常着重于改善语音的质量，让语音系统的识别能 力得到提高，尽可能地提高语音的可懂度。

1。2 课题研究目标与要求

目前语音增强算法有许多种，比如维纳滤波，子空间算法，小波变化，谱

减法等。本文将着重介绍谱减法的基本概念以及应用，将通过 matlab 程序 来对谱减算法进行仿真。叙述如何将一段给定的带有噪声的语音通过 Matlab 程 序仿真去噪的过程。

主要内容： 分析语音以及噪音的特性

录制一段带有噪声的语音，转换成 wav 格式 编写 matlab 程序代码

在 matlab 程序下对语音进行仿真，得到对应的频谱

2 语音和噪声的特性

2。1 语音的特性

在进行语音增强算法研究的过程中，首先就必须要了解语音的特性，声音 在产生的时候因为某些原因，在某一段的时间里，人的发生器官的特征是比较 稳定的,所以在这段时间里产生的语音特征是基本没有变化的，故那段时间里的 语音信号的频谱是比较稳定的，因此短时稳定性是语音的一个特征，而我们所 研究的语音增强算法就是利用这一特征。

浊音和清音是语音的两种分类。两者的差别其实是很大的，浊音在时域和 频域上有明显的特征，在频谱上有共振峰的结构，在时域上也存在着周期性， 特别值得一提的是，浊音的能量基本都聚集在低频的位置。而清音刚好相反， 它的信号在时域和频域上没明显的特征，这一点和白噪声很接近，所以在语音 信号处理的过程中，清音就像白噪声一样想要从带有噪声信号的语音信号中提 取是非常困难的。我们在语音增强算法的研究过程中，一般会利用浊音在时域 和频域中的特征。