2。3 语音信号产生的数字模型 4

2。4 语音信号的短时分析技术 6

2。5 语音增强算法 8

3 语音增强处理系统设计与算法仿真 11

3。1 基于DSP的语音增强处理系统 11

3。2 谱减法的算法实现与仿真 15

3。3 改善算法、减少音乐噪声 19

3。4 wiener滤波法的算法实现与仿真 21

3。5 迭代wiener滤波法的算法实现与仿真 25

3。6 Wiener滤波法与谱减法的比较 28

4 总结与展望 29

4。1 论文总结 29

4。2 展望 29

参考文献 30

致 谢 32

图清单

图序号 图名称 页码

图1-1                  语音增强技术改良语音质量框图

2

图2-1 语音信号产生的数学模型

 语音信号产生的数学模型

5

图2-2 维纳滤波器的输入-输出关系图 9

图3-1 基于DSP组建语音处理系统

20

图3-2 谱减法实现语音增强仿真图

22

图3-3 改善后的谱减法的语音增强仿真图 25

图3-4 wiener滤波法的语音增强仿真图

28

图3-5 迭代wiener滤波法的语音增强仿真图

32

变量注释表

G（Z） 声门脉冲模型

V(Z) 声道模型

R(Z) 辐射模型

取样率

Zn 短时过零率

W(n) 窗函数

sgn[x] 取符号

N(k) 噪声谱

Em 短时间能源

Mm 短时平均幅度

h(n) 单位样本响应

v(n) 噪声

信号的估计值

e(n) 真值与估计值之间的误差

频谱的频率分辨率

p 全极点滤波器的阶

采样下限频率

采样上限频率

N FFT点数

1 绪论

1。1 课题研究现状与主要内容

    语音增强技术在20世纪60年代就己经被人们关注。随着数字信号处理技术的不断进步，语音增强技术迎来了新的高潮,它逐渐变成了语音信号数字处理的重要部分。在同一阶段，维纳滤波法与经典谱减法也被提出来。此后，因为计量算法等出现了问题，这些方法并没有像想象中得到重用。80年代以后，VLSL技术出现，随着此技术的发展，语音增强的实时处理变成了可能，同一时间内很多算法出现，所以语音增强算法便借用了语音识别用到的方法、概念。从90年代开始，移动通信的快速发展成为了进一步研究语音增强有力支持，研究者们不断地尝试，希望在某些方面创新，使语音增强效果更好。例如语音增强中使用到的小波变换，其中神经网络被用于语音增强，还有就是基于麦克风阵列的语音增强等等。因为背景环境和个人要求不同，人们不断地根据实际的情况提出新的语音增强算法。虽然在理论上这些算法在理论上并不能解决所有的问题，但是经过证明，某些方法还是很有效的，并且在实际应用中这些方法也得到了采纳。1979年，美国Steven F。 Boll提出了谱减法，他的研究主要源于线性预测分析，而线性预测分析主要是为了改进噪声。随着技术的发展，经典谱减法逐步形成。因为谱减法的运算量很小且实时性较高、增强效果良好，并在实际生活中得到了大量的实例验证。论文网