基于噪声特性的语音增强算法

发布时间：2017-10-24 19:23

  本文关键词：基于噪声特性的语音增强算法

  更多相关文章： 语音增强 噪音分类 深度神经网络 子空间法 维纳滤波 谱减法 对数最小均方误差法

【摘要】：针对不同的语音增强算法对不同噪声的增强效果不同,提出了一种基于深度神经网络的噪声分类的语音增强算法。首先,使用深度神经网络(DNN)算法对噪声进行分类。分类算法包括训练阶段和分类阶段。在训练阶段,采用babble,car,street,train四中噪声对DNN进行训练;在分类阶段,将提取的噪声输入训练好的DNN中,得到分类结果,并对分类性能进行评估。其次,采用PESQ,LSD及SNR等语音评估方法,对不同的含噪语音在不同信噪比、不同语音增强算法下进行评估。语音增强算法包括子空间法、维纳滤波算法、谱减法及对数最小均方误差法(log MMSE),噪声包括babble,car,street,train,信噪比为-5db,0db和5db,并对通过评估得到的值采用平均值法得到噪声和语音增强算法的最佳匹配;最后,针对不同分类噪声,采用不同的增强算法进行语音增强,并对4种噪声之外的噪声根据本文算法选取相应的语音增强算法。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;太原理工大学信息工程学院;
【关键词】： 语音增强 噪音分类 深度神经网络 子空间法 维纳滤波 谱减法 对数最小均方误差法
【基金】：教育部高等学校博士点基金(20111402110013)资助
【分类号】：TN912.35
【正文快照】： (20111402110013)资助当今时代移动式通信系统迅猛发展,但移动式通信的背景环境是非常复杂的,而背景噪声往往会在很大程度上影响通信质量;因此研究语音增强算法去除噪声,进而增强语音质量和可懂度是非常必要的。单通道语音增强方法因其具有简单性、普遍实用性和易于实现性等特

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本文编号：1090182