特定人语音增强算法的研究

发布时间：2017-03-20 22:01

  本文关键词：特定人语音增强算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息化的发展,语音通信成为人们日常最基本的沟通方式,但在实际环境中会不可避免的受到各种噪声的影响,导致语音质量和系统性能的下降,因此很多学者致力于研究高效的语音增强算法。目前,越来越多的电子设备被“私有化”,即在日常生活中,仅被一个人或固定的几个人长期使用,所以根据这个特点,我们考虑在语音增强算法中引入特定说话人的特征信息,进而提高噪声的抑制能力。本文通过分析几种经典语音增强算法,给出了一种基于特定人特征的改进算法。在语音存在与否的双状态模型下,最优修正的最小均方差对数幅度谱估计(OMLSA)算法与改进的最小值控制的递归平均(IMCRA)算法相结合的方法,相对于其他经典算法在噪声抑制方面具有明显优势。因此,本文在IMCRA-OMLSA算法的基础上,引入特定说话人的特征信息。在特定人语音增强算法中,特定人特征信息是经过大量特定人的语音训练后得到的高斯混合模型(GMM)。根据语音存在概率对不同信号谱的估计过程和权重系数的影响,分别从先验信噪比估计、IMCRA噪声估计和OMLSA语音估计三个角度,利用特定人的GMM模型对该算法进行了改进。在多种噪声类型和输入信噪比条件下,利用六种客观评价指标对所提出的特定人语音增强算法和其他经典算法进行了对比测试。通过实验结果表明,本文所给出的特定人语音增强算法无论在噪声抑制还是语音失真方面,均优于其他经典算法。
【关键词】：语音增强技术 特定说话人 高斯混合模型 OMLSA
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.35
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 语音增强算法的研究现状12-14
• 1.3 课题的研究内容及目标14-15
• 1.4 论文结构安排15-17
• 第二章 语音增强技术的概述17-33
• 2.1 谱减法18-19
• 2.2 维纳滤波算法19-21
• 2.3 基于统计的MMSE算法21-25
• 2.3.1 基于短时频谱幅度的MMSE估计器21-23
• 2.3.2 对数MMSE估计器23-24
• 2.3.3 结合语音存在概率的对数MMSE估计器24-25
• 2.4 噪声估计算法25-29
• 2.4.1 最小值跟踪算法26-27
• 2.4.2 最小值控制的递归平均MCRA算法27-29
• 2.5 语音增强的其他优选算法29-31
• 2.5.1 信号子空间算法30
• 2.5.2 基于HMM的语音增强算法30-31
• 2.6 本章小结31-33
• 第三章 特定人语音增强系统33-41
• 3.1 特定人语音增强的总体框架33
• 3.2 前端去噪预处理算法33-34
• 3.3 说话人识别算法34-36
• 3.4 基于特定人的语音增强算法36-37
• 3.5 去噪预处理的测试结果及性能分析37-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第四章 基于GMM和OMLSA的特定人语音增强算法41-61
• 4.1 基于MFCC和GMM的说话人特征提取方法42-43
• 4.1.1 MFCC参数的GMM模型建立42-43
• 4.1.2 说话人特征信息的频域转换43
• 4.2 基于特定人特征的IMCRA噪声估计器43-49
• 4.2.1 IMCRA噪声估计器44-45
• 4.2.2 基于特定人特征改进的SD-IMCRA方法45-47
• 4.2.3 特征系数的选取47-49
• 4.2.4 基于特定人的IMCRA噪声估计性能分析49
• 4.3 基于特定人特征的先验信噪比估计方法49-53
• 4.3.1 先验信噪比估计的直接判决法51
• 4.3.2 基于特征人特征改进的先验信噪比估计SD-DD方法51-52
• 4.3.3 特征系数的选取及应用扩展52-53
• 4.4 基于特定人特征的OMLSA语音估计器53-59
• 4.4.1 OMLSA语音估计器54-56
• 4.4.2 基于特定人信息改进的SD-OMLSA语音估计56-58
• 4.4.3 特征系数的选取和分析58-59
• 4.5 本章小结59-61
• 第五章 测试结果及性能分析61-75
• 5.1 语音增强算法的性能评估方法61-64
• 5.1.1 主观音质评估方法61-63
• 5.1.2 客观音质评估方法63-64
• 5.2 基于特定人的语音增强算法的测试结果64-73
• 5.2.1 测试环境64
• 5.2.2 基于特定人的SD-IMCRA-OMLSA算法性能测试64-68
• 5.2.3 基于通用说话人特征的USD-IMCRA-OMLSA算法性能测试68-69
• 5.2.4 基于特定人先验信噪比的维纳滤波算法性能测试69-70
• 5.2.5 特定人语音增强算法性能分析70-73
• 5.3 本章小结73-75
• 第六章 工作总结与展望75-77
• 6.1 本文的主要研究成果75-76
• 6.2 后续研究工作76-77
• 参考文献77-81
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文81-83

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