[发明专利]一种面向瞬态噪声抑制的实时语音增强方法有效

专利信息
申请号: 201911035076.7 申请日: 2019-10-28
公开(公告)号: CN110739005B 公开(公告)日: 2022-02-01
发明(设计)人: 王青云;梁瑞宇;谢跃;唐闺臣;包永强;冯月芹;何超 申请(专利权)人: 南京工程学院
主分类号: G10L21/0232 分类号: G10L21/0232;G10L21/0264;G10L21/0332;G10L25/03
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 徐激波
地址: 211167 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 面向 瞬态 噪声 抑制 实时 语音 增强 方法
【权利要求书】:

1.一种面向瞬态噪声抑制的实时语音增强方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1)、对含噪语音进行分帧和加窗预处理,求出幅度谱;

步骤2)、采用分位噪声估计法获得稳态噪声谱;

步骤3)、采用基于信号重心检测法来获得瞬态噪声,并根据是否存在瞬态噪声来修正稳态噪声谱;

步骤4)、采用基于语音特征的方法估计语音存在概率一;

步骤5)、采用谐波分析的方法估计语音存在概率二;

步骤6)、综合步骤4)和步骤5)获得的两个语音存在概率,计算增益,并进行语音增强;

其中,所述步骤5)中的基于谐波分析的语音概率二的计算步骤为:

步骤5.1)通过短时傅里叶变换后的窗函数来构造出激励谱,公式为:

式中,为窗函数的短时傅里叶变换,tk是基音周期对应的频点,i为谐波带的索引,Q为总谐波子带数,l和k分别表示步骤3)获得的稳态噪声谱中的第l帧k频点噪声;

步骤5.2)、计算拟合系数

步骤5.3)、计算信号拟合误差为:

式中,ai和bi代表谐波频带的区间且ai=(i-0.5)tk,bi=(i+0.5)tk

步骤5.4)、使用误差最小的ηi(l)和激励谱χ(k,l)拟合出符合当前帧的谐波,公式表示为:

步骤5.5)、结合似然比Δ(k,l),基于谐波的语音存在概率为:

其中,

所述步骤6)中的综合两个语音概率计算增益,并进行语音增强的步骤为:

步骤6.1)、基于步骤4)和步骤5)中获得的两个语音存在概率,计算得到最终的语音存在概率为:

p(k,l)=τqF(k,l)+(1-τ)pM(k,l) (23)

其中,τ为加权因子;qF为步骤4)计算获得的概率一;

步骤6.2)、根据最终的语音存在概率、各频点的语音信号的幅值,计算当前帧的估计的噪声谱:

X(k,l)表示观测到第l帧信号的能量;

步骤6.3)、与上一帧噪声谱进行平滑,得到平滑后的当前帧的估计的噪声谱:

式中,TN为语音存在可能性阈值;噪声平滑系数ξN相对于语音平滑系数ξX较小;

根据估计的噪声重新求出后验信噪比和先验信噪比

步骤6.4)、根据经过调整的后验信噪比和先验信噪比计算增益函数,结合增益函数、调整前的后验信噪比和先验信噪比,获得增强后的信号;增强后的信号为:

其中,GH1(k,l)表示增益函数,定义为

式中,Gmin(k,l)代表着抑制噪声的最大系数。

2.根据权利要求1所述的一种面向瞬态噪声抑制的实时语音增强方法,其特征在于:所述的步骤2)中分位噪声估计方法的步骤包括

步骤2.1)、根据幅度谱上各频点的分位数,引入最大抑制值,计算噪声信号抑制因子;

步骤2.2)、根据幅度谱上各频点的分位数噪声幅度值、各频点的语音信号的幅值和噪声信号抑制因子,引入权衡因子,更新分位数噪声幅值,估计得到分位数噪声;

步骤2.3)、估计的噪声和实际频谱幅度的差异性参数,更新分位数。

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