一种修正先验信噪比过估计的语音增强方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106328155A(43)申请公布日2017.01.11(21)申请号201610819097.8(22)申请日2016.09.13(71)申请人广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院地址528300广东省佛山市顺德区大良南国东路9号研究院申请人中山大学(72)发明人谭洪舟李竺珊李宇(74)专利代理机构广州粤高专利商标代理有限公司44102代理人林丽明(51)Int.Cl.G10L21/0208(2013.01)G10L21/0216(2013.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种修正先验信噪比过估计的语音增强方法(57)摘要本发明提供的方法通过对先验信噪比与后验信噪比进行修正或重估，使得先验信噪比与后验信噪比能够克服过估计的问题，从而语音增强方法在实际应用中能够起到很好的效果。CN106328155ACN106328155A权利要求书1/2页1.一种修正先验信噪比过估计的语音增强方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.将带噪语音信号经过预处理后变换到频域，得到带噪语音信号的频谱分布图；S2.基于带噪语音信号的频谱分布图使用MMSE法对噪声功率谱进行估计，其中表示噪声信号n(t)的短时帧p的第k个频谱分量；S3.计算后验信噪比：其中X(p,k)表示带噪语音信号x(t)的短时帧p的第k个频谱分量；S4.基于后验信噪比SNRpost(p，k)使用判决引导法来对先验信噪比进行估计；S5.对后验信噪比进行重估：其中δ、为设定的参数；S6.对先验信噪比进行修正：S7.基于重估的后验信噪比与修正的先验信噪比来计算频谱增益GMMSE(p,k)S8.将频谱增益作用于带噪语音信号，则得到增强语音信号S9.将进行处理变换到时域从而输出增强的语音信号。2.根据权利要求1所述的修正先验信噪比过估计的语音增强方法，其特征在于：所述步骤S4可用下式表示：其中，P[·]表示半波整流，表示估计的短时帧p-1的第k个语音频谱分量，β＝0.98。3.根据权利要求1所述的修正先验信噪比过估计的语音增强方法，其特征在于：所述GMMSE(p,k)表示如下：2CN106328155A权利要求书2/2页其中Ei[·]表示指数积分，I0(·)和I1(·)表示第零阶和第一阶修正贝塞尔函数。4.根据权利要求1所述的修正先验信噪比过估计的语音增强方法，其特征在于：所述δ≈-6dB。5.根据权利要求1～4任一项所述的修正先验信噪比过估计的语音增强方法，其特征在于：所述步骤S1的预处理包括依次执行的分帧、加窗和傅里叶变换处理。6.根据权利要求5所述的修正先验信噪比过估计的语音增强方法，其特征在于：所述步骤S9的处理包括依次执行的傅里叶逆变换、去窗和合帧处理。3CN106328155A说明书1/5页一种修正先验信噪比过估计的语音增强方法技术领域[0001]本发明涉及语音处理技术领域，更具体地，涉及一种修正先验信噪比过估计的语音增强方法。背景技术[0002]嘈杂环境中，语音不可避免地会受到外界环境噪声的干扰，甚至可能使语音完全淹没在噪声中。外界噪声破坏了语音信号的模型参数和声学特性，从而严重影响语音处理系统的性能，如语音识别、语音编码。因此，语音增强技术被广泛应用于语音处理系统中，对带噪语音进行预处理，使用语音增强技术的目的是从带噪语音中获得尽可能纯净的原始语音。在频域中，目前常用的语音增强方法是基于统计模型的最小均方误差(MinimumMeanSquareError,MMSE)法。它通过假设不同的语音频谱分布来获得更优的估计，在实际使用过程中，MMSE法的增益函数是一个被先验信噪比(Signal-NoiseRatio,SNR)影响的函数。[0003]在经典的加性噪声模型中，带噪语音信号可表示为x(t)＝s(t)+n(t)，其中，s(t)表示语音信号，n(t)表示噪声信号。令S(p,k)，N(p,k)，X(p,k)分别表示语音信号s(t)，噪声信号n(t)，带噪语音信号x(t)的短时帧p的第k个频谱分量。语音增强的目标是在最小化失真测度条件下，由一系列噪声频谱特征值，找到一个估计器由于对频谱的估计不存在任何直接的解，则首先从噪声特征值中估计推导出SNR。随后，S(p,k)的估计可通过将谱增益G(p,k)作用于每个短时谱成分X(p,k)来获得。这个增益对应于不同的函数(如维纳滤波、MMSE等)。失真测度的选择决定增益行为的好坏。也就是说，在降噪和语音失真中有一个权衡。然而，信噪比的估计是关键的参数，因为在给定的噪声功率谱密度条件下，其决定语音增强的有效性。[0004]大多数经典的语音增强技术要求两个参数的计算，即先验信噪比与后验信噪比。先验信噪比定义为后验信噪比定义为其中E[·]是期望