【摘 要】
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语音增强技术从带噪语音中恢复出纯净语音信号，提高语音可懂度和舒适度，是语音通信、人机交互、远程音视频会议、助听器及人工耳蜗等领域中的关键技术。经过几十年的研究和发展
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语音增强技术从带噪语音中恢复出纯净语音信号，提高语音可懂度和舒适度，是语音通信、人机交互、远程音视频会议、助听器及人工耳蜗等领域中的关键技术。经过几十年的研究和发展，单通道语音增强和多通道语音增强都已发展了满足不同噪声场景的实用算法。 但是，不管是多通道还是单通道语音增强算法，都存在各自的缺点。多通道语空域滤波算法对模型失配非常敏感，例如传声器失配、房间混响或者导向矢量估计误差通常会导致算法降噪性能下降及语音失真增大;基于能量的多通道后滤波算法在功率谱估计中，周期图平滑策略并非最优平滑导致目标语音的明显失真;单通道语音增强算法中应用最广泛的谱减法，在语音持续时间较长时，噪声跟踪算法通常对噪声功率谱过估计，导致严重语音失真。上述问题严重制约了语音增强算法的应用，针对这些问题，本文展开了以下三方面的研究: 1)理论分析了传声器失配对一阶、二阶自适应零陷波束形成(AdaptiveNull-Forming，ANF)的时域和频域算法性能的影响，并通过仿真和实验验证了理论分析的结论，为ANF算法的工程应用提供理论依据。 2)将带噪语音信号建模为确定-随机联合模型，在条件最小均方误差准则下推导出周期图平滑所需的最优平滑系数。结果显示，最优平滑系数由信号的帧间平稳性和信号随机性共同确定。将上述最优平滑策略应用到TBRR(TransientBeam-to-ReferenceRatio)算法中，能提高PESQ得分约0.15分，且可以直接应用到其它基于能量的多通道后滤波算法中。 3)提出基于倒谱的预处理技术，在倒谱域内抑制语音中的谐频信号成分，然后变换到频域再进行噪声功率谱估计，显著降低噪声跟踪过程中的噪声功率谱过估计误差。将预处理技术应用于常见噪声跟踪算法中，显著降低语音失真，得到更高的段信噪比改善量和PESQ得分。
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