基于聽覺掩蔽效應的改進型維納濾波算法

孫坤倫 夏秀渝 孫文慧

摘要：針對低信噪比非平穩噪聲環境，提出了基于聽覺掩蔽效應的改進型維納濾波算法。采用能熵比法對帶噪語音信號進行端點檢測，據此進行實時噪聲譜估計。采用經典維納濾波算法得到近似純凈語音以計算聽覺掩蔽閾值，根據掩蔽閾值動態調整改進型維納濾波器的一組參數，通過維納濾波得到增強語音。通過客觀評價指標SNR，PESQ測試以及主觀試聽測試可知，該算法不僅提高了語音信號的信噪比，而且減少了語音的失真，提高了語音的感知質量。

關鍵詞：聽覺掩蔽效應；語音增強；維納濾波；能熵比

中圖分類號：TP391.4文獻標志碼：A文章編號：1008-1739（2020）13-68-4

0引言

近年來，語音增強技術廣泛應用于遠程視頻會議、智能手機等各個領域。由于外界各種噪聲的存在，語音信號難免會受到干擾。如何有效消除語音信號中所混有的外界的噪聲和提高語音質量一直是語音信號處理重要的研究課題。

傳統的譜減法[1]及其改進型譜減法在去除噪聲的同時不可避免地帶來了音樂噪聲。相比較譜減法，雖然維納濾波法[2]很大程度上消除了音樂噪聲的影響，但是在非平穩噪聲環境和低信噪比的情況下，維納濾波法在對噪聲消除和抑制的同時往往會導致語音失真比較嚴重。

針對傳統算法存在的不足，提出了基于聽覺掩蔽效應[3]的改進型維納濾波算法。利用人耳的聽覺掩蔽效應，可以很好地降低語音信號在降噪過程中帶來的失真，提高了語音質量。

1語音增強系統

基于聽覺掩蔽效應的改進型維納濾波算法，語音增強系統流程圖如圖1所示。

本文語音增強系統對帶噪語音信號的處理過程大致分為以下4個步驟進行：

①實時噪聲估計：利用能熵比端點檢測法，判斷輸入信號的每一幀是語音幀還是噪聲幀，如果是噪聲幀則更新噪聲功率譜。

②掩蔽閾值計算：根據傳統的維納濾波算法得到近似純凈的語音信號，然后由聽覺掩蔽模型計算掩蔽閾值。

③改進型維納濾波參數調整：根據掩蔽閾值自適應地調整維納濾波參數和設定的維納濾波器系數的下限min。

④語音合成：采用改進的維納濾波算法增強語音幅度譜，結合帶噪語音信號的相位譜通過逆傅里葉變換，可得到時域上增強后的語音。

2傳統型維納濾波算法

5仿真結果及分析

本實驗原始語音數據是在安靜環境下錄制的，錄制的原始語音采樣頻率為16 kHz，所選取的采樣精度為16 bits，分幀時采用漢寧窗且幀長為320點、幀移160點。噪聲選自NOISEX-92數據庫，噪聲包括white，volvo，factory三種類型。將不同類型的噪聲信號和原始語音信號按照不同程度混合生成不同信噪比（5 dB，0 dB，-5 dB）的帶噪語音信號進行試驗仿真。

將錄制的原始語音信號和非平穩factory噪聲混合生成信噪比為0 dB的帶噪語音信號。原始語音信號的時域波形和頻域語譜圖如圖2所示，混合后生成的帶噪語音信號時域波形和頻域語譜圖如圖3所示。采用傳統維納濾波算法和本文基于聽覺掩蔽效應的改進型維納濾波算法增強后的語音時域波形及其對應的頻域語譜圖分別如圖4和圖5所示。

在反映人耳感知語音聽覺質量方面，信噪比不是很好的參考指標。因此本文還采用了語音質量感知評價指標（PESQ）[7]對以上2種算法進行對比，對比結果如表2所示。PESQ指標是將增強后的語音與一個代表最好質量（通常為純凈語音）的參考語音進行比較，這種比較考慮人耳的聽覺感知特性（響度、音質和音色），會得到一個差異值，差異值越小PESQ的分越高，MOS分數也越高。

通過對比表1中3種算法輸出信噪比可以發現，相比較傳統的譜減和維納濾波算法，采用本文算法增強后的語音信噪比有明顯提高。通過表2實驗數據對比可知，本文算法相比較傳統維納濾波算法PESQ得分提高了近0.4分，說明本文算法增強后的語音質量明顯提高。同時通過主觀試聽測試表明，在低信噪比非平穩噪聲的情況下，采用本文算法增強后的語音相比較傳統譜減法和維納濾波法增強后的語音，音樂噪聲殘留的更小，而且增強后的語音聽起來更加舒適，自然度和感知質量有了進一步提高。

6結束語

提出的語音增強算法從語音客觀評價指標信噪比、語音質量感知質量評價指標和主觀試聽測試3個方面的實驗數據對比可以得出，本文算法在消除噪聲和降低語音失真度方面明顯優于傳統的語音增強算法，在低信噪比非平穩噪聲環境下，效果顯著。

參考文獻

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