基于双向搜索方法的最小值控制递归平均语音增强算法

被引:9
作者
曾毓敏
王鹏
机构
[1] 南京师范大学物理科学与技术学院
关键词
语音; 噪声; 噪音; 增强算法; 最小值; 双向搜索; 搜索论; 噪声功率谱; 信噪比; 信号噪声比;
D O I
10.15949/j.cnki.0371-0025.2010.01.009
中图分类号
TB52 [声学测量];
学科分类号
0804 ;
摘要
语音增强效果的提高,有赖于对噪声的准确估计和对噪声变化的及时跟踪与更新。为了提高对非平稳噪声的估计和更新能力,本文基于"改进的最小值控制递归平均"(IMCRA)算法,提出了噪声谱最小值双向搜索的改进算法。该算法结合前向搜索和后向搜索谱最小值方法的特点,有效提高噪声估计的准确性、减小非平稳噪声跟踪的延迟。实验仿真表明:在非平稳噪声环境和低信噪比条件的语音信号增强处理中,本文提出的改进算法非常有效,与IMCRA算法相比,它可以获得更好的分段信噪比的提高。
引用
收藏
页码:81 / 87
页数:7
相关论文
共 5 条
[1]   基于Laplace-Gauss模型和简化相位判别的离散余弦变换域语音增强 [J].
吴红卫 ;
俞一彪 ;
吴镇扬 .
声学学报(中文版), 2008, (03) :244-251
[2]   基于听觉掩蔽效应和Bark子波变换的语音增强 [J].
陶智 ;
赵鹤鸣 ;
龚呈卉 .
声学学报, 2005, (04) :367-372
[3]   Speech enhancement for non-stationary noise environments [J].
Cohen, I ;
Berdugo, B .
SIGNAL PROCESSING, 2001, 81 (11) :2403-2418
[4]  
Noise spectrum estimation in adverse environments: improved minima controlled recursive averaging. Cohen I. IEEE Transactions on Speech and Audio Proceessing . 2003
[5]  
NoiseX92 noise database. SPIB. Http://spib.rice.edu/ spib/selectnoise.ht ml . 2002