[发明专利]一种基于通道泰勒级数的噪声估计方法

权利要求书

1.一种基于通道泰勒级数的噪声估计方法，其特征在于，在每个Mel通道上用CTS逼近含噪测试语音与纯净训练语音之间的非线性关系，用高斯混合模型从含噪语音中估计该Mel通道的噪声参数；具体包括如下步骤：

(1)对每帧纯净训练语音的幅度谱进行Mel滤波，并取对数，得到纯净训练语音的美尔频率对数谱系数MFLC；

(2)用所有语音单元的纯净MFLC训练生成一个协方差矩阵都是对角矩阵的高斯混合模型；

(3)对每帧含噪测试语音的幅度谱进行Mel滤波，并取对数，得到含噪测试语音的MFLC；

(4)在每个Mel通道上用通道泰勒级数(CTS)逼近含噪测试语音与纯净训练语音之间的非线性关系，构建纯净训练语音、环境噪声和含噪测试语音之间的CTS关系式；

(5)用CTS关系式对纯净语音高斯混合模型进行参数自适应，从含噪测试语音中估计每个Mel通道上的噪声的均值和方差。

2.根据权利要求1所述的一种基于通道泰勒级数的噪声估计方法，其特征在于，噪声参数的估计在对数谱域进行，每个Mel通道的噪声参数独立估计，将传统噪声估计的矩阵运算简化为标量运算，显著减小了系统的运算复杂度。

3.根据权利要求1所述的一种基于通道泰勒级数的噪声估计方法，其特征在于，

用全部训练语音的MFLC进行训练，生成协方差矩阵都是对角阵的高斯混合模型：

其中，x_t(k)表示第t帧纯净语音对数谱特征向量(MFLC)x_t在第k个Mel通道上的系数；c_m(k)、u_x,m(k)和S_x,m(k)分别表示该GMM的第m个高斯单元的混合系数、均值向量和协方差矩阵在第k个Mel通道上的系数；

在对数谱域，加性噪声对纯净语音的影响用失配函数来描述：

y＝log[exp(x)+exp(n)] (2)

其中，y、x和n分别表示含噪语音、纯净语音和加性噪声的对数谱特征向量(MFLC)。