基于分數階傅里葉域與時域聯(lián)合的改進型語音增強算法研究.pdf

1、由于人機交互技術的日益發(fā)展,語音信號在日常生活工作中起著舉足輕重的作用。但是語音信號經常會受到各種隨機噪聲的干擾,嚴重影響信息的獲取,從而影響人們工作生活。因此,對含噪的語音信號進行去噪處理,提高通信質量顯得尤為重要,這就是語音增強技術。基于分數階傅里葉變換由于其時-頻域特性在各個領域廣泛的應用,近幾年發(fā)展迅速。本文主要對基于分數階傅里葉變換的語音增強算法進行了研究,討論了其優(yōu)越性,也對其存在的弊端進行了研究并做出了改進。本論文主要完成

2、的工作如下:
　　 第一,本論文將傳統(tǒng)頻域譜減法推廣到分數階域。以最小均方誤差準則為依據,選定最佳變換階次,并結合對數譜距離確保變換階次的最佳性。第二,考慮到實際工程中,廣泛應用的是多通道采樣及周期非均勻采樣,本論文利用TaoR,LiZB,WangY.等人在07年給出的分數階域多通道采樣和周期非均勻采樣的譜特征和重建公式尋找到一種變換域對信號進行多通道濾波器插值和重建的方法,從而利用多通道濾波來保證算法的高效性。第三,本論文針對

3、傳統(tǒng)語音信號端點檢測方法的有限性,提出了一種基于分數階域的三狀態(tài)機模型,在輸出判決中采用最佳滑動平均濾波器的一階差分輸出作為判別依據,提高了端點檢測性能在不同信噪比環(huán)境下的穩(wěn)定性,這樣保證了在分數階域噪聲譜估計的先進性。第四,本論文針對分數階譜減法殘留的“音樂噪聲”的問題,結合變化的噪聲環(huán)境,利用MATLAB工具箱提供的BP神經網絡結構模型對增強后的語音信號進行幅度譜修正,利用MATLAB仿真證明其有效地減小“音樂噪聲”的影響。