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利用人类听觉掩蔽特性的语音增强算法能够有效提升噪声抑制性能。其中,感知加权滤波技术因不需估计掩蔽阈值,避免了估计掩蔽阈值带来的误差,因而在多种单通道语音增强算法中得到了应用。其中时域语音增强算法与变换域相比,不存在音乐噪声,并且避免了信号转换带来的误差,因此本文将讨论感知加权技术在时域语音增强中的应用。然而在时域单通道语音增强中,混响对感知加权技术的影响未进行讨论,因此本文首先以基于感知的子空间算法为例,探讨感知加权技术在混响环境中的性能表现。此外,感知加权技术未推广到时域多通道语音增强算法,为此本文将此技术扩展到空时预测和折中滤波两种时域多通道语音增强算法。本文的主要工作和贡献如下:1、研究了基于听觉感知加权的时域单通道语音增强算法在混响环境中的性能表现。首先理论推导时域维纳滤波算法,引入感知加权技术,推导得出在无残留噪声限制条件下,感知加权技术无效。存在残留噪声限制时,得出感知加权滤波器能够提升降噪性能。然后分别推导了基于时域约束估计器的子空间算法和基于感知的子空间算法。最后,以基于感知的子空间算法为例,在房间混响环境中,探究算法在不同信噪比以及不同噪声类型条件下的增强效果,验证得到在语音失真大致相等时,基于感知的子空间算法的输出信噪比和PESQ得分与原方法相比得到了提升,说明混响条件下感知加权技术对增强性能的提升有效。2、将感知加权技术推广到时域多通道语音增强算法,提出了基于感知的空时预测算法和基于感知的折中滤波算法。理论推导空时预测算法和折中滤波算法,发现在要求估计信号完全无失真的条件下,感知加权技术均不能提升两种算法的降噪性能。在允许一定语音失真时,感知加权技术均可提升两种算法的增强性能。通过在不同条件下的仿真实验,结果表明在语音失真近似相等时,基于感知的空时预测算法和基于感知的折中滤波算法的输出信噪比以及PESQ测度均大于原算法,验证了感知加权技术在时域多通道语音增强算法中的有效性。此外,随着语音失真的增加,增强效果更显著。