计算机应用

作者：王永彪, 张文喜, 王亚慧, 孔新新, 吕彤

单位：1. 中国科学院光电研究院 计算光学成像技术重点实验室, 北京 100094;2. 中国科学院大学 电子电气与通信工程学院, 北京 100049

关键词：语音增强,谱减,最小均方误差,短时对数谱,谱平坦度

基金：国家自然科学基金资助项目（61605217）。

针对基于高斯分布的谱减语音增强算法，增强语音出现噪声残留和语音失真的问题，提出了基于拉普拉斯分布的最小均方误差（MMSE）谱减算法。首先，对原始带噪语音信号进行分帧、加窗处理，并对处理后每帧的信号进行傅里叶变换，得到短时语音的离散傅里叶变换（DFT）系数；然后，通过计算每一帧的对数谱能量及谱平坦度，进行噪声帧检测，更新噪声估计；其次，基于语音DFT系数服从拉普拉斯分布的假设，在最小均方误差准则下，求解最佳谱减系数，使用该系数进行谱减，得到增强信号谱；最后，对增强信号谱进行傅里叶逆变换、组帧，得到增强语音。实验结果表明，使用所提算法增强的语音信噪比（SNR）平均提高了4.3 dB，与过减法相比，有2 dB的提升；在语音质量感知评估（PESQ）得分方面，与过减法相比，所提算法平均得分有10%的提高。该算法有更好的噪声抑制能力和较小的语音失真，在SNR和PESQ评价标准上有较大提升。

来源：2020年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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