低信噪比环境下语音可懂度增强算法研究的任务书.docx

低信噪比环境下语音可懂度增强算法研究的任务书
任务书
任务名称：低信噪比环境下语音可懂度增强算法研究
任务背景和意义：
在现实生活中，语音通信已经成为人们重要的交流方式之一。然而，在噪声干扰的环境下，语音信号经常受到严重的干扰，从而导致通信质量的降低，甚至无法进行正常的交流。因此，如何提高语音在噪声环境下的可懂度，具有非常重要的实际应用价值。
任务目标：
本任务旨在研究低信噪比环境下语音可懂度增强算法，提高语音在嘈杂的环境下的信噪比和声音的清晰度，以便更好地给人们提供高质量的语音通信服务。
具体任务步骤：
1.了解语音通信的基本知识以及低信噪比环境下的语音增强的原理和方法；
2.收集和整理相关的数据集，包括低信噪比的语音数据集、噪声数据集等；
3.研究并实现不同的语音增强算法，如降噪算法、声学特征提取算法、语音增强算法等；
4.通过实验比较算法的效果，确定最优算法，并对其进行优化和改进，以提高语音的可懂度和信号的清晰度；
5.评估算法的可行性和实际效果，对算法进行性能测试，并对算法进行加速和优化。
任务计划：
第一阶段（1周）：收集和整理相关的论文和文献，深入了解语音通信的基础知识和低信噪比环境下语音增强的原理和方法。
第二阶段（2周）：研究并实现不同的语音增强算法，对算法进行初步实验和比较效果。
第三阶段（2周）：通过实验比较算法的效果，确定最优算法，并对其进行优化和改进，以提高语音的可懂度和信号的清晰度。
第四阶段（2周）：对算法进行加速和优化，评估算法的可行性和实际效果，并进行性能测试。
任务成果：
1.完成一份调查报告，介绍了低信噪比环境下语音可懂度增强算法的现状和研究方向；
2.实现了不同的语音增强算法，比较算法的效果，并确定最优算法和优化方案；
3.对最优算法进行性能测试和评估，得出算法在实际应用中的表现和可行性。
参考文献：
1.Y.S.Zhuang,J.S.Chen,Y.Zhao.Aspeechenhancementalgorithmbasedonimprovedsignalsubspacetrackingandnonlineartime-frequencymasking.DigitalSignalProcessing,2015,42:19-31.
2.H.Y.Bao,Z.Wu,H.Lu.Amethodofnoisereductionforspeechsignalsbasedonwavelettransformandcepstrumanalysis.ChineseJournalofAcoustics,2017,6(5):633-640.
3.K.Duan,W.Xie,J.Chen,W.Yang.Anewfeatureextractionmethodbasedonspeechenvelopeandpitchforrobustspeechrecognition.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,2015,23(7):1270-1281.
4.S.Zhao,K.Lee,S.Kim.AfastalgorithmforspeechenhancementusingamodifiedNMFwithhighlyspeech-likedictionaryatoms.IEEESignalProcessingLetters,2017,24(7):954-958.
5.J.Chen,J.Li,Y.Huang,Y.Liu.Animprovementtothespectralsubtractionmethodfornoisereduction.AppliedAcoustics,2019,143:9-15.