基于粒子滤波器的语音增强方法研究

实际中，语音常常受到环境噪声的干扰而使通话质量下降，严重时使语音处理系统不能正常工作。在这种情况下，必须采用信号处理方法进行语音增强，抑制背景噪声，以提高语音通信质量。语音增强不仅可以提高语音的清晰度，改善听觉质量，而且在许多语音编码和识别系统中，通过增强处理可以大大改善系统在含噪条件下的性能。语音增强是语音信号处理的一个重要分支，该技术已广泛应用于无线电话、电话会议、场景录音和军事窃听等领域。语音增强技术无论在日常生活中，还是在军事领域，或者对语音信号处理技术都很有应用价值。 本文讨论的是实用语音增强技术，并且重点研究了基于粒子滤波器的语音增强算法，主要工作体现在： (1) 系统地研究了各种语音增强方法，包括基于语音生成模型参数的增强算法，自适应语音增强算法、短时谱估计增强算法等。并细致研究了粒子滤波器的原理。 (2) 在深入分析TVAR模型和粒子滤波器滤波原理的基础上，研究了粒子滤波器对TVAR模型参数的实时追踪，通过引入反射系数，快速简捷的实现了模型稳定性的判断，保证了跟踪的模型的稳定性。 (3) 在上述工作的基础上。提出了粒子滤波语音增强(Particle Filter basedSpeech Enhancement：PFSE)算法，在时变噪声条件下，对带噪语音进行增强滤波，实验结果表明，算法可以很好地跟踪非平稳信号，采用本文提出的粒子滤波语音增强(PFSE)方法处理过的语音，信噪比明显提高，听觉质量得到了很大的改善。