改进谱减法结合神经网络的语音增强研究

• 作者: 周伟 姚远 彭磊 王秋菊 鲍程毅
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 谱减法 噪声谱估计 多窗平滑 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 2494字
• 语种: 中文

摘要

背景噪声是通信系统噪声干扰的来源之一,语音增强可以降低乃至消除噪声干扰,进而提高语音的可懂度.为了减小复杂噪声环境下谱减法引发的音乐噪声,采取正交的多窗谱估计对语音功率谱平滑处理,有效的减小了信息丢失和估计波动.利用自适应谱减系数调整谱增益和谱下限来控制残留噪声,利用优化的IMCRA算法对噪声及时更新来判决语音段和静音段,同时借助特性良好的BP神经网络方法进行训练,语音和噪声谱通过谱减后,波形重构获取增强的语音信号.仿真结果表明语音降噪效果好、可懂度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周伟	华中师范大学物理科学与技术学院	59	256	9.0	13.0
2	姚远	华中师范大学物理科学与技术学院	38	270	10.0	15.0
3	王秋菊	华中师范大学物理科学与技术学院	3	19	3.0	3.0
4	鲍程毅	华中师范大学物理科学与技术学院	1	10	1.0	1.0
5	彭磊	华中师范大学物理科学与技术学院	3	15	2.0	3.0