计算机应用

作者：张皓然, 王学渊, 李小霞

单位：特殊环境机器人技术四川省重点实验室(西南科技大学 信息工程学院)，四川 绵阳 621010

关键词：真实环境,自适应阈值,活动语音检测算法,实时最小均方误差对数谱幅度估计算法,实时背景,低信噪比

基金：国家自然科学基金资助项目(61771411)。

针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性，提出了一种联合自适应阈值活动语音检测（VAD）算法和最小均方误差对数谱幅度估计（MMSE-LSA）的实时降噪算法。首先，在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计，对得到的背景噪声进行实时更新并保存；然后，将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声，并对噪声幅度谱进行自适应更新，最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验，结果表明，该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下，相较于传统MMSE-LSA算法，降噪信号的SNR能够提高10~15 dB，且不存在信号过减的情况，可应用于实际工程。

来源：2020年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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