语音增强是对带噪语音进行处理,以改善语音质量,提高语音的清晰度、可懂度和舒适度,使人易于接受或提高语音处理系统的性能。语音增强是语音处理的一个重要领域,它是解决语音噪声污染、改善语音质量的一种有效手段。人们在语音通信过程中,常常会受到环境噪声的干扰而使通话质量下降。噪声不仅影响语音的质量和清晰度,而且还造成人耳的听觉疲劳,妨碍正常的语音通信。在这种情况下,有必要采用语音信号处理的方法对带有噪声的语音进行增强处理,抑制背景噪声,提高语音通信质量。因此,研究语音增强算法在实际中有广泛的应用价值。本文第一章介绍了本文的课题背景、语音增强的目的和意义、语音增强在国内外的研究现状。然后讲述了语音和噪声的特性,对于我们更加深入的理解语音增强算法是很有必要的。第二章详细的讨论了语音信号生成的数学模型和语音信号的数字化和预处理,分类介绍了国内外常用的语音增强方法和一些较新的理论,这有助于深入理解和研究语音增强算法。在语音分析、语音滤波和增强中,语音信号的模型参数和噪声模型参数以及自适应滤波器中的适应参数都得依赖需要的信号段(语音段或噪声段)来计算确定。由此可见,只有准确地判定语音信号的端点,才能正确地进行语音处理。所以,在第三章中整体概括了语音活性检测的方法和分类。在信噪比较高的情况下,试验了基于短时能量的语音活性检测,得到了较好的结果。但是在信噪比较低的时候该法就会大打折扣,所以又介绍了另一种基于分数阶域局部谱特征的语音活性检测,通过试验该法在信噪比较低的时候也可以得到很好的效果。第四章开始对谱减法的发展历史做了一些简单的介绍,谱减法是一种传统的语音增强算法,其计算简单、实时性好,所以得到了广泛的应用。然后对传统的谱减法、传统谱减法的改进型、本文改进的谱减法进行了理论推导并进行了在MATLAB上的仿真实验,实验发现普通谱减算法具有一定的去噪功能,信噪比的提高一般都是在十几dB以上,但是经过主观试听后会发现留有明显的类似流水声的“音乐噪声”。针对传统谱减法进行语音增强具有明显“音乐噪声”的缺陷,提出一了种改进型谱减法,在消除噪声的同时保留了信号中的弱特征成分,通过理论与实验分析发现,采用该方法进行语音增强时“音乐噪声”有一定程度的减弱。虽然改进的谱减法相比传统的谱减法要好很多,可是残留的“音乐噪声”依然让人厌烦,所以本文提出了新的改进谱减法,通过理论分析与实验结果表明,该方法进行语音增强时“音乐噪声”明显减弱,且保证了较多的清音存在,提高了语音的可懂度。在输入信噪比较低的情况下,仍然保留了较高的输出信噪比,而且语音失真也非常小小波变换是一种信号时频分析方法,有许多优点,基于小波变换的去噪方法是一种提取有用信号、展示噪声和突变信号的优越方法,具有广泛的实用价值。由于小波变换能够更精确地分析信号的局部特征,在很多领域得到了越来越多地应用。小波阈值去噪的主要思想是当含噪信号经小波变换由时域变换到小波域时,信号的小波系数相对集中在有限的区域内,而噪声的小波系数将分散到整个小波域。因此,即使输入信噪比比较低,信号变换后的小波系数也要大于噪声的小波系数。此时,可采用适当的阈值函数,在小波域内去除噪声系数,保留信号的系数,再由剩余的系数进行小波重构,即可恢复信号,达到去噪的目的。本文第五章讲述述了小波变换的基本理论,介绍了常用的小波函数,分析了语音信号和噪声信号在小波分解后的不同特性。特别对小波阈值去噪方法进行了研究,在阂值函数的问题上,针对硬阈值和软阈值函数的缺点和不足,本文给出了一种改进的新阈值函数,并对该阂值函数进行了分析。基于MATLAB实验仿真表明该方法与传统小波阈值去噪方法相比,能够获得较满意的去噪效果。