低信噪比环境下语音可懂度增强算法研究.doc

低信噪比环境下语音可懂度增强算法研究语音增强技术通过去除语音中混杂的噪声干扰信号,提高去噪后的语音质量或可懂度。以往语音增强研究重点关注语音质量,增强算法通过抑制尽可能多的背景噪声来提高语音的听觉舒适度,对如何有效改善语音可懂度的研究相对较少,在低信噪比环境下提高语音可懂度相比语音质量提升更有应用价值。本文主要围绕改善语音可懂度的语音增强技术进行研究。主要研究工作如下：首先,提出了一种基于幅度谱失真控制的语音增强算法。由于在低信噪比环境下,先验信噪比估计误差和增益函数值放大失真会降低增强后语音的可懂度。为此,本文首先对先验信噪比估计值进行修正,再对过大的增益函数值进行约束控制,由此降低对可懂度的负面影响。另外,为对会损害语音可懂度的有害时频区域进行判断,本文对基于语音谱失真控制和基于噪声谱失真控制研究中的失真判别式进行推导,再利用这两个新得的判别式进行联合判断。在几种常见背景噪声的低信噪比情况下的实验结果表明,本文提出的算法对改善增强后语音的可懂度效果较好。其次,提出了一种基于联合失真控制的子空间语音增强算法。传统子空间增强算法在估计器的推导过程中,只考虑对误差信号中语音失真分量进行最小化,但误差信号中的残余噪声同样存在于增强后语音中,两者共同影响着增强后的语音质量和可懂度。为此,本文通过分别最小化语音失真分量和残余噪声分量,同时将幅度谱放大失真控制作为约束条件,将推导出的两个不同估计器进行加权求和,得到最终的增强估计器。实验结果表明,在不同信噪比和不同背景噪声下,经该算法去噪后的语音可懂度,要高于未处理的含噪语音和传统广义子空间方法处理后的语音。