《谱减法降噪技术研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《谱减法降噪技术研究（37页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、,基本概念,分析实验,引言部分,论文摘要,MATLAB,三种噪声,谱减法,谱减法概述,谱减法思想,谱减法优缺点,语音和噪声,语音特点,噪声特点,人耳感知,实际案例,分析结论,基本概念,论文摘要 语音在传输过程中不可避免地要受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通讯设备内部噪声、乃至其它讲话者语音的干扰。使用未经处理的语音对具有个体特征的语音数据进行分析时会产生干扰和困难，这就要求我们有更高的科学技术和方法，本文使用matlab程序对语音中含有不同类型噪声的语音数据段进行分析，然后通过谱减法对其进行语音降噪，便能到更清晰的语音，提高语音的可懂度。通过这种语音的处理方法，达到提高语音鉴定精度的目的
2、。,引言部分 我国自1982年10月1日起试行的 中华人民共和国民事诉讼法(试行)第五十五条规定：“证据有下列几种： (一)书证; (二)物证; (三)视听资料;(四)证人证言; (五)当事人的陈述;(六)鉴定结论;(七)勘验笔录。以上证据必须经过查证属实，才能作为认定事实的根据。第一次将视听资料作为独立的诉讼证据予以规定。 我国在1996年3月17日在修改刑事诉讼法时增加了视听资料这一证据种类，从而视听资料在我国三大诉讼证据体系中的地位得到全面确立，都把视听资料规定为独立证据，进而完善了我国证据制度。,基本概念,基本概念,语音在传输过程中不可避免地要受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通讯
3、设备内部噪声、乃至其它讲话者语音的干扰。例如：车站、商场、娱乐场所的公用电话、车载电话、机载电话等都要受到强噪声的干扰。在远距离通讯中传送的语音信号要受到信道噪声和通讯设备自身噪声的干扰。在这些情况下则需要对带噪语音进行语音增强处理，以消除背景噪声，提高语音质量。另外在语音识别系统、语音编码系统中，由于这些系统在设计时一般针对的是纯净语音，当这些系统对带噪进行处理的时候将导致系统性能的急剧恶化，甚至不能正常工作，这时也需要对带噪语音进行语音增强处理。,基本概念,语音增强是解决噪声污染的一种有效方法，它的一个主要目标是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。 语音增强的目的主要有两个：一是改进
4、语音质量，消除背景噪声，使听者乐于接受，不感觉疲劳，这是一种主观度量；二是提高语音可懂度，这是一种客观度量。 噪声来源众多，随应用场合而异，它们的特性也各不相同，因此针对不同的噪声，我们将采取不同的语音增强对策。语音增强中的谱减法是处理宽带噪声的最通用技术，即从带噪语音估值中减去噪声频谱估值，而得到纯净语音的频谱。,基本概念,MATLAB MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称
5、，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。,基本概念,MATLAB目前已经成为国际上最流行的科学与工程计算软件工具，现在的MATLAB已经不仅仅是一个“矩阵实验室”了，它已经成为一种具有广泛应用前景的全新的计算机高级编程语言，有人称它为“第四代”计算机语言，它在国内外高校和研究部门中正扮演着重要的角色。MATLAB语言的功能也越来越强大，不断适应
6、新的要求提出新的解决方法。可以预见，在科学计算、自动控制与科学绘图领域，MATLAB语言将长期保持其独一无二的地位。,基本概念,MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。,语音和噪声,语音特点 语音信号是一种非平稳的随机信号，但在短时内可看作 平稳随机信号。这是因为人类发声过程的变化速度有一定的限度，一般在较短的时间内(1030ms)人的声带与声道的形状有相对的稳定性，可认为语音是物理特性与频谱
7、特性近似不变的。语音的短时特性是语音信号分析和处理的基础，利用这一特性就可以应用平稳随机过程来分析和处理语音信号。 语音信号的最重要的特征表现在它的“短时频谱”(简称为“短时谱”)上。如果从语音流中使用加窗的方法取出其中的一个短段，再对其进行傅立叶变换，就可以得到该段语音的短时谱。,语音和噪声,噪声特点 噪声来源于实际的应用环境，因而其特性变化无穷，噪声可以是加性的，也可以是非加性的。考虑到加性噪声更普遍且易于分析问题，并且对于部分非加性噪声，如乘积性噪声或卷积性噪声，可以通过同态变换而成为加性噪声，这里我们仅讨论加性噪声。 加性噪声大致可分为周期性噪声、冲激噪声和宽带噪声：(1)周期性噪声周
8、期性噪声的特点是有许多离散的窄谱峰，它往往来源于发动机等周期运转的机械，如50或60Hz交流声会引起周期性噪声。周期性噪声引起的问题可以通过功率谱发现，并通过滤波或变换技术将其去掉。,语音和噪声,(2)冲激噪声 冲激噪声表现为时域波形中突然出现的窄脉冲，它通常是放电的结果。消除这种噪声可根据带噪语音信号幅度的平均值确定阈值，当信号幅度超过这一阈值时判为冲激噪声，然后进行消除。(3)宽带噪声 宽带噪声的来源很多，如热噪声、气流(如风、呼吸)噪声及各种随机噪声源等，量化噪声也可视为宽带噪声。由于宽带噪声与语音信号在时域和频域上完全重叠，因而消除它最为困难，这种噪声只有在语音间歇期才单独存在。对于平
9、稳的宽带噪声，通常认为是白色高斯噪声；不具有白色频谱的噪声，可以先进行白化处理。对于非平稳的宽带噪声，情况就更为复杂一些。,语音和噪声,人耳的感知特性 因为语音增强效果的最终度量是人的主观感受，所以语音增强过程除了考虑到信号客观质量的改善之外还要考虑到人的主观感受。语音感知问题涉及到生理学、心理学、声学和语音学等诸多领域，目前已有一些有影响的结论可以应用在语音增强中。,谱减法,谱减法的概述 谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。 七十年代后半期提出了不少语音增强的处理算法，其中谱减法(
10、Spectral Subtraction)因为其简单和有效而倍受关注，当时的实验比较证明它是那时诸多方法中最有效的语音增强算法。 谱减法由美国Utah大学的StevenF.Boll提出。Boll的研究起源是为了改进噪声中的线性预测(LP-LinearPrediction)分析，随后发展成估计噪声频谱并进行扣除的经典频谱减法。其它研究人员提出了谱减方法的一些变形方式，最重要的改进是由Berouti等人提出的。,谱减法,谱减法的基本思想 对带噪语音运用谱减法的就是从输入信号的幅度谱中减去估计得来的噪声平均幅度谱。其效果相当于在变换域对带噪信号进行了某种均衡化处理。相对于其它方法，谱相减法引入的约束
11、条件最少，物理意义最直接，运算量小，而且经过改进后效果也较好。 处理宽带噪声的最常用的技术是谱相减法，即从带噪语音估值中减去噪声频谱估值，而得到纯净语音的频谱。谱相减法是一种经典的噪声控制方法，它主要应用于从语音信号中消除谱特性变化缓慢的加性噪声。,谱减法,谱减法的基本思想谱相减法的原理框图所示: 谱相减法的原理框图由于人耳对语音频谱分量的相位不敏感，因而这种方法主要针对短时幅度谱。,谱减法,谱减法的优缺点 谱相减法的优点是：总体上运算量较小，容易实时实现，增强效果也较好，是目前最常用的一种方法。 它的缺点是:谱相减法利用在无声期间统计得到的噪声方差来代替当前帧的噪声频谱时，若该帧某频点上的噪
12、声分量较大，则相减后会有较大的噪声残留，频谱上有相应的随机尖峰出现。增强后的语音会夹杂着有节奏的音乐残留噪声。,谱减法,增强后的语音中含有明显的“音乐噪声”，这是由频谱相减而产生的一种残留噪声，具有一定的节奏起伏感，故而得名“音乐噪声”。“音乐噪声”产生的原因是因为在谱相减法过程中，是以无声期间统计平均的噪声方差代替当前分析帧的噪声频谱分量。而噪声频谱具有高斯分布，即其幅度随变化范围很宽，因此相减时，若该帧某频率点噪声分量较大，就会有很大一部分保留，在频谱上呈现随机出现的尖峰，在听觉上形成有节奏性起伏的类似音乐的残留噪声。,分析实验,实验材料的选取实验分别采用以下手机作为实验的录音工具： 三星
13、I9300 iphone4s 黑莓比对实验分析方法和步骤 实验用三星I9300、iphone4s、黑莓3种手机在3种不同的噪声环境下录制含噪语音信号，然后通过MATLAB分别对这3种含噪语音进行谱减法降噪，绘制出去噪前后含噪语音信号的波形图及语图,并对这些波形图和语图进行对比。,分析实验,机器噪声 三星I9300手机在较强的机械噪声中的含噪录音信号的波音图，从此波形图可以看出噪声非常嘈杂，语音信号完全淹没在噪声信号中，语音的可懂度受到限制。 三星I9300含噪录音信号1,分析实验,三星I9300手机在较强的机械噪声中的含噪录音信号经过MATLAB的谱减法程序降噪后的语音波形图，从此波形图可以看
14、出录音中的噪声大部分被去除，语音信号的清晰度及可懂度都得到很大的提高。 谱减法降噪后的三星I9300含噪录音信号1,分析实验,三星I9300手机在较强的机械噪声中的含噪录音信号与谱减法降噪后的语音信号的波形对比图，其中蓝色部分为含噪信号绿色部分为去噪后的信号。 谱减法降噪后的三星I9300含噪录音信号1,分析实验,三星I9300手机在较强的机械噪声中的含噪录音信号与谱减法降噪后的语音信号的窄带语图，对比两个图可以看出，谱减法去噪后，语音的声纹清晰度得到提高。 含噪信号1窄带语图 信号1去噪后窄带语图,分析实验,三星I9300手机在较强的机械噪声中的含噪录音信号与谱减法降噪后的语音信号的宽带语图
15、，对比两个图也可以看出，谱减法去噪后，语音的声纹清晰度得到提高。 含噪信号1窄带语图 信号1去噪后窄带语图,分析实验,雨声噪声 iphone4s手机在雨天中的含噪录音信号的波音图，从此波形图可以看出噪声比较嘈杂，语音信号细节丢失，语音的清晰度及可懂度受到限制。 iphone4s含噪录音信号2,分析实验,iphone4s手机在雨天中的含噪录音信号经过MATLAB的谱减法程序降噪后的语音波形图，从此波形图可以看出录音中的噪声大部分被去除，语音信号的清晰度及可懂度都得到很大的提高。 谱减法降噪后的iphone4s含噪录音信号2,分析实验,iphone4s手机在雨天中的含噪录音信号与谱减法降噪后的语音信号的波形对比图，其中蓝色部分为含噪信号绿色部分为去噪后的信号。 iphone4s含噪录音信号2和滤波后语音对比图,
