基于改进维纳滤波算法的全向麦克风语音增强技术研究

发布时间：2021-06-23 02:11

　　语言是人类之间沟通的桥梁,语音是语言的体现,是人类交换信息、交流情感最直接、最自然的一种方式。随着时代的进步,人类已经步入了信息化时代,利用现代化数字技术解决语音信号的存储、处理以及传输是当前语音信号处理主要工作。然而,由于现实的生活环境中,噪声无时无刻不存在,严重影响了语音信号的可读懂度以及清晰度。所以对噪声的消除,实现语音的增强,提高语音处理系统的稳定性是语音信号处理的一个重要的研究课题。本文主要研究了基于短时谱估计的两种主要语音增强算法:谱减法和维纳滤波算法,并分别对该两种算法加以改进,通过采用主观评价和客观评价两种方式对语音增强效果进行评判,结果表明基于先验信噪比的维纳滤波算法降噪效果要比谱减法好的多,但是还是有残留的噪声,所以决定在基于先验信噪比的维纳滤波算法的基础上对噪声估计方法加以改进。传统的噪声估计是通过计算带噪语音信号的前导无声段（就是单纯的噪音段）的功率谱平均值作为噪声功率谱,这样会导致噪声的残留,去噪效果不佳。而本文在基于先验信噪比的维纳滤波算法基础上,通过利用语音帧之间的相关性,估计纯净语音信号在各个频点存在的概率,然后计算出噪声功率谱估计值,这样就可以实时更新... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

谱减法原理图

基于改进维纳滤波算法的全向麦克风语音增强技术研究样频率 Fs 为 16KHz，计算通过改进维纳滤波算法以后语音的信噪比，并write 函数将去噪后的语音信号用波形文件保存下来，然后请 5 位实验室的同学语音质量进行主观评价。下图 2-3 就是测试前的纯净语音信号、带噪语音信号和分别经过谱减法、基于噪比维纳滤波法以及改进维纳滤波算法去噪后的语音信号图。通过计算降噪后号信噪比（SNR），绘制成如下表 2-2 去噪语音信号信噪比对比分析表格。

32 位处理器。以下是 TMS320C6748 CPU 的资源分配框图。图 3-2 TMS320C6748 CPU 资源分配框图从上图 3-2 可知，C6748DSP 采用 2 级存储器结构。一级内存（L1）分为单独的程序存储器（L1P 存储器）和数据存储器（L1D 存储器），一级（L1）存储器可以无延时被 CPU 访问。二级（L2）存储器同样可以分为 L2RAM（常规寻址片上存储器）和用于缓存外部存储器位置的 L2 缓存。内部直接访问存储器（IDMA）管理 L1P、L1D 以及 L2存储器中的 DMA。除了具有灵活的存储器配置外，C6748 内部还集成了大量丰富的外围设备模块,以满足不同的应用场合的需要。主要模块包括：（1） 增强直接存储器访问 EDMA（2） 多通道音频串行接口（McASP）（3） 多通道缓冲串行接口（McBSP）（4） 内部集成电路串行接口（I2C）（5） 串行外设接口（SPI）（6） 通用异步收发传输器（UART）


本文编号：3244008