kaizhao110的博客

目前，语音降噪算法有很多种。频谱减法有原理简单、容易实现的优点，是 语音降噪的常用算法。但是频谱减法也有如下两个缺点：一是频谱减法性能的好 坏主要依赖于噪声估计，而噪声估计又依赖于端点检测算法。在噪声水平强度高 时，一般的端点检测算法会失效，无法检测出信号中噪声帧的具体位置，从而影 响了噪声估计值的准确性；二是带噪信号经过频谱减法降噪后，由于在谱减时减 去的是同一噪声估计值，就使得信号会随机出现分离的谱区，这些谱区就形成了 容易让人耳听觉疲惫的“音乐噪声”。 针对频谱减法上述的两个缺点，本文对其进行了改进。第一：为了使得噪声 端点检测算法在噪声水平高时也能获得正确的检测，我们求带噪信号的幅度值均 值，并根据这个均值与带噪信号开始数帧的幅度均值大小来判断带噪信号是以噪 声开始还是以带噪语音信号开始。然后根据连续两帧信号的差值的变化来判断噪 声帧和语音帧的起始位置，同时我们在判断的同时把得到的均值做为噪声估计值， 这样既考虑到了连续前后两帧信号的相关性又能够衰减噪声。除此之外，基于本 文改进的噪声端点检测方法的噪声估计值能够在整个带噪语音信号上快速的更新 噪声估计值，提高频谱减法的实时处理能力。第二：为了减少频谱减法所引入的 音乐噪声，我们实现了用 LMS 算法在时域上进行语音增强，来处理谱减后的降噪 信号。LMS 算法能够在降低噪声水平的同时把音乐噪声转换为能量更低的白噪声， 减少了音乐噪声对人耳的刺激，有助于提高处理后的音频的语音质量，提高主客 观评价效果。