计算机科学
計算機科學
계산궤과학
Computer Science
2015年
10期
16-19
,共4页
庞亮%陈亮%张翼鹏%黄清泉
龐亮%陳亮%張翼鵬%黃清泉
방량%진량%장익붕%황청천
语音增强%字典查询%判决引导%改进递归平均算法
語音增彊%字典查詢%判決引導%改進遞歸平均算法
어음증강%자전사순%판결인도%개진체귀평균산법
Speech enhancement%Dictionary queries%Decision-directed%IMCRA
对于基于统计模型的语音增强算法,不同分布模型对应于不同的增益函数,由于语音信号的不确定性,没有一种分布函数能准确对语音和噪声谱的分布建模,因此任何一种固定的统计模型均会存在一定的误差.所以提出一种增益字典查询的语音增强算法,该算法通过采用对数谱失真准则对一个语音噪声库进行增益的训练,得到一个增益的字典,其中输入为先验信噪比和后验信噪比的估计值.最后采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与基于高斯分布模型、拉普拉斯分布模型的算法进行了对比.实验结果表明,该算法无论在非平稳噪声还是平稳噪声环境下都比其他几种算法增强效果好,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制.
對于基于統計模型的語音增彊算法,不同分佈模型對應于不同的增益函數,由于語音信號的不確定性,沒有一種分佈函數能準確對語音和譟聲譜的分佈建模,因此任何一種固定的統計模型均會存在一定的誤差.所以提齣一種增益字典查詢的語音增彊算法,該算法通過採用對數譜失真準則對一箇語音譟聲庫進行增益的訓練,得到一箇增益的字典,其中輸入為先驗信譟比和後驗信譟比的估計值.最後採用ITU-T P.826 PESQ、分段信譟比、總信譟比和對數譜失真對該算法進行瞭測試,併與基于高斯分佈模型、拉普拉斯分佈模型的算法進行瞭對比.實驗結果錶明,該算法無論在非平穩譟聲還是平穩譟聲環境下都比其他幾種算法增彊效果好,且音樂譟聲和殘留揹景譟聲也可以得到很好的抑製.
대우기우통계모형적어음증강산법,불동분포모형대응우불동적증익함수,유우어음신호적불학정성,몰유일충분포함수능준학대어음화조성보적분포건모,인차임하일충고정적통계모형균회존재일정적오차.소이제출일충증익자전사순적어음증강산법,해산법통과채용대수보실진준칙대일개어음조성고진행증익적훈련,득도일개증익적자전,기중수입위선험신조비화후험신조비적고계치.최후채용ITU-T P.826 PESQ、분단신조비、총신조비화대수보실진대해산법진행료측시,병여기우고사분포모형、랍보랍사분포모형적산법진행료대비.실험결과표명,해산법무론재비평은조성환시평은조성배경하도비기타궤충산법증강효과호,차음악조성화잔류배경조성야가이득도흔호적억제.
