低信噪比條件下的語音增強算法研究

趙翠霞 趙玉霞 崔路遙

【摘要】 針對低信噪比條件下，譜減算法在話音增強方面存在著音樂噪聲問題和低清晰度問題，本文提出了基于倒譜距離和譜減算法的話音增強算法。該算法不僅使用倒譜距離來區分話音段與噪音段，而且還根據噪聲幀與當前幀的倒譜距離來動態地調整功率因子和噪聲因子，此外其還使用三種辦法來進一步地消除音樂噪聲。仿真表明本文所提算法能夠有效地抑制噪聲，提高信噪比和話音的清晰度，實現話音增強的目的。

【關鍵字】 倒譜距離 譜減 話音增強

一、引言

在實際應用環境中，話音總會收到各種噪音的干擾，而這種帶噪話音會影響話音的使用。為了從帶噪話音中還原出原始話音，人們提出了各種各樣的話音增強算法。而譜減算法、VAD算法、維納濾波算法等是最常用的話音增強算法[1]。其中，譜減算法具有復雜度低、實現簡單等特點而得到了廣泛地使用。但是，在低信噪比條件下，譜減算法存在著音樂噪聲問題和低清晰度問題，從而限制了其應用[2]。針對譜減算法的問題，本文提出了基于倒譜距離和譜減算法的話音增強算法（Speech Enhancement based on Cepstral Distance and Spectral Subtraction method，SECDSSM）。

二、相關理論介紹

2.1 譜減算法

（4）消減音樂噪聲。譜減后的信號中帶有少量的音樂噪聲，為了提升語音信號的質量，必須消減音樂噪聲。之所以叫音樂噪聲，這是因為，譜減后的語音信號中含有未被消除的噪聲，并且該噪聲的頻譜含有隨機的尖峰，聽起來像有節奏的音樂，所以叫作音樂噪聲。為了消減音樂噪聲，SECDSSM算法使用了以下三種方法來消減音樂噪聲：

1）使用相鄰三幀的均值來替換譜減前的信號頻譜，已達到消除噪音毛刺以及保持信號連續的目的；2）使用相鄰幀的最小值替換譜減后的語音信號的頻譜，以消除頻譜中的突變點；3）使用濾波器抑制譜減后信號中的音樂噪聲。

四、仿真分析

為了驗證SECDSSM算法的性能，本文所采用的仿真環境：原始語音信號是在靜室中進行采集，而采樣頻率和采樣精度分別為8kHz和16bit，同時原始語音與噪聲的信噪比為-5dB，此外，利用漢明窗來對加噪后的語音進行分幀，其中幀長與幀移分別為256點和128點。

五、結論

針對譜減算法在話音增強方面存在的音樂噪聲問題和低清晰度問題，本文提出了SECDSSM算法。SECDSSM算法不僅使用倒譜距離來區分話音段與噪音段，而且還根據噪聲幀與當前幀的倒譜距離來動態地調整功率因子α和噪聲因子β，此外其還使用三種辦法來進一步地消除音樂噪聲，從而有效地抑制了噪聲，提高了信噪比和話音的清晰度，實現了話音增強的目的。

參 考 文 獻

[1] Loizou P C. Speech enhancement： theory and practice[M]. CRC press， 2013.

[2]鄧利娜. 語音降噪技術的研究與實現[D]. 成都： 電子科技大學， 2011.