【摘 要】
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语音是人类进行交流的主要工具之一,是人与人、人与机器之间进行沟通的重要桥梁。如何高效的实现语音传输、存储或通过语音实现人机交互,是语音信号处理领域的重要研究课题之
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语音是人类进行交流的主要工具之一,是人与人、人与机器之间进行沟通的重要桥梁。如何高效的实现语音传输、存储或通过语音实现人机交互,是语音信号处理领域的重要研究课题之一。语音噪声抑制技术是语音处理的一个重要技术,多年来学者们不懈努力,寻求各种优良的语音增强算法。本论文主要研究背景噪声下语音噪声抑制技术,其目的是改进语音质量,提高语音清晰度和可懂度,在抑制背景噪声的同时尽量减小收听者听觉疲劳。论文首先研究了语音端点检测方法,分析比较了各种端点检测算法的检测性能。改进了基于自相关函数的端点检测算法,论文还进行了算法的仿真实验,实验结果验证了改进算法较传统算法的检测效率有很大提高。噪声抑制过程中最重要的环节是语音增强,大多数实用的语音增强算法均是由精确的噪声估计方法和良好的增强算法来实现的。所以在语音增强部分文中先介绍了一种有效的噪声估计方法。在增强算法中文中重点介绍了基于频谱减法的语音增强算法、基于最小均方误差(MMSE)的语音增强算法以及结合了人耳掩蔽效应的语音增强算法。经仿真实验发现在机载背景下,传统的谱减算法和基于最小均方误差的算法效果并不理想。而基于人耳掩蔽效应的算法效果优于这两种算法,但是这种算法的复杂性限制它的实用性。因此文中把传统谱减和噪声估计方法相结合,实验验证此方法能很好的跟踪机载背景噪声特性,语音增强效果明显,同时运算效率高于其它的算法。论文最后根据一种新的语音可懂度的相对度量方法,综合考虑各算法的优劣,选择适合机载背景的实用语音增强方法。同时为改善收听者对噪声抑制后输出语音的舒适感,文中提出在带噪语音的无音段添加舒适背景噪声,有效改善了收听者听觉疲劳。论文根据分析结果设计了完整的在机载背景下的噪声抑制流程,在Matlab仿真验证其可行性的基础上,再在硬件平台上验证其有效性和适用性。
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