基于CS的語音增強(qiáng)新算法研究及語音處理仿真平臺(tái)開發(fā).pdf

1、現(xiàn)實(shí)中，語音信號(hào)總是不可避免地要受到其它信號(hào)的干擾，導(dǎo)致語音質(zhì)量下降。降低噪聲干擾，提高語音通信質(zhì)量對(duì)人類的生產(chǎn)生活及技術(shù)的推動(dòng)都有著積極的作用。如何盡可能地提高語音信號(hào)的質(zhì)量和可懂度是語音增強(qiáng)算法研究的重要內(nèi)容。
　　壓縮感知(Compressed Sensing，CS)是一種新型的信號(hào)采樣編碼理論，利用對(duì)信號(hào)壓縮測(cè)量得到的少量觀測(cè)值就可以精確或者高概率地重建恢復(fù)信號(hào)，在采樣壓縮過程有效地提取并保留信號(hào)的有用信息。本文首次將CS

2、理論應(yīng)用到語音增強(qiáng)處理中，提出了一種基于CS的語音增強(qiáng)新算法。該算法利用CS過程對(duì)信號(hào)的有效提取和恢復(fù)實(shí)現(xiàn)語音的增強(qiáng)處理，為語音增強(qiáng)技術(shù)提出一種新的思路。
　　對(duì)CS理論的正交匹配跟蹤(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)重建算法進(jìn)行了改進(jìn)，得到雙閾值正交匹配跟蹤(Double Thresholds OMP，DTOMP)算法。DTOMP算法采用相似度和能量雙閾值控制信號(hào)重建迭代過程，在白噪聲、色噪聲以及

3、類似語音的色噪聲干擾下，都能很好重建恢復(fù)增強(qiáng)語音。
　　在傳統(tǒng)分位數(shù)的研究基礎(chǔ)上，提出了自適應(yīng)分位數(shù)噪聲功率估計(jì)新算法，用于估計(jì)帶噪語音中的噪聲功率，進(jìn)而設(shè)置DTOMP算法中的能量閾值。改進(jìn)后的自適應(yīng)分位數(shù)法對(duì)分位數(shù)初值的設(shè)定沒有要求，相比傳統(tǒng)分位數(shù)，對(duì)噪聲功率的估計(jì)更準(zhǔn)確。
　　在不同信噪比的白噪聲和色噪聲干擾環(huán)境下，分別用信噪比和對(duì)數(shù)譜測(cè)度兩個(gè)指標(biāo)對(duì)本文提出的CS語音增強(qiáng)新算法進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，并與經(jīng)典的譜減法和子空間算法進(jìn)

4、行對(duì)比和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的CS語音增強(qiáng)新算法在降噪性能上優(yōu)于譜減法和子空間算法。
　　設(shè)計(jì)開發(fā)了語音處理仿真平臺(tái)，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)字語音信號(hào)分析和處理算法的可視化仿真。依照組件對(duì)象模型(Component Object Model，COM)技術(shù)規(guī)范，采用C/C++開發(fā)語言，根據(jù)實(shí)際需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了仿真平臺(tái)的主要模塊，包括控制器、仿真界面和項(xiàng)目管理等。該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了語音信號(hào)分析處理算法的可視化編輯與調(diào)試，具有使用方便、靈活性強(qiáng)和可