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循环神经网络

基于维纳滤波的语音增强算法 matlab,基于维纳滤波语音增强算法的改进实现

發(fā)布時間:2023/12/10 循环神经网络 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于维纳滤波的语音增强算法 matlab,基于维纳滤波语音增强算法的改进实现 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

通過對維納濾波的介紹,實現了基本維納濾波效果;利用兩級維納濾波和兩級濾波器組濾波方法實現了語音增強,達到了良好的效果。

維普資訊 http://doc.docsou.com

文章編號:0 2 8 8 (o 7 0 - 0 4 0 10—6 4 2 o )1 0 4 - 3

基于維納濾波語音增強算法的改進實現

白文雅,黃健群,陳智伶。

論文

(.石家莊軍械工程學院光學與電子工程系,河北石家莊 0 0 0;2 1 50 3 .武漢士官學校,湖北武漢 4 0 7 ) 3 0 5

【要】通過對維納濾波的介紹,摘實現了基本維納濾波效果;利用兩級維納濾波和兩級濾波器組濾波方法實現了

語音增強,到了良好的效果。達

【關鍵詞】維納濾波;語音增強;兩級維納濾波;兩級濾波囂組濾波【中圖分類號】T 1 .5 Ng 23【文獻標識碼】A

I p o e aiain o e c h n e e tAlo i m sd o in r Fle i m r v d Re l to fSp e h En a c m n g rt z h Ba e n W e e i rng t

BAIW e— a, HUANG Ja— u n y in q n,CHEN Z i l g h—i n

(. e a m n fO t a a dEet ncE gne n,S iah a gO d ac n ier gC l g,S iah ag0 0 0,C ia 1 D pr e t pi l n l r i n ier g h i u n rn neE gne n oee h i un 50 3 hn; t o c co i jz i l jz

2 .Wu a d a c h n Orn n e NON— o c mmiso e f e a e L sin d Ofc rAc d my P A,Wu a 3 0 5,C ia i hn 4 07 hn )

【 src】T e p n il fWi e l r g ae it d cd ad t ai e eto inrft n s razd Abtat h r c e o e r ft i r nr u e n h bs f c fwe e l r g i ele . i ps n i en o e c ie i i

T ru h fr e w - tg in rf trn d t o s g l r b n l rn, te p e h e h n e n s raie ho【 ut rt o sa e W e e l i g a g h i e n w - t e f t a k fti g a i e ie h se c n a c me ti l d e z

a d t e e e ti aif i g n h f c s s t yn . s

【 y wod

】Winrftr g sec n acm n;tosaeWi e lr g w -t eWi e l r akft n Kg rs ee l i; pehe hn e et w - g e rft n;tos g e rft n l r g i en t n ie i a n ieb ie i

1引言

在許多場合下采集的語音都會不可避免地混入噪聲,這常常使接收語音的可懂度和清晰度受到嚴重損傷。在語音識別系統(tǒng)中噪聲將使識別率迅速下降, 因為此時從語音信號提取出來的參數被噪聲干擾而發(fā)生了變化。即使信噪比 S R高達 2 B, N Od一些語音

的共振峰卻已經消失于噪聲中,因此研究如何將“干

加特性,即

S( )S( )S ( ) = + ( 2)

基于短時傅里葉變換 (h a Tm or rTa s S o i e Fu e rn— i

f m,T T分析, o SF ) r短時信號段可表示為

() (£ n[ n+ ( ) n= p一 ) ()6 n] 其中£是幀長, P是整數。頻域表示為 () 3

l P ) (L )B p, , L,= p,+ (L ) (

() 4

凈”音從語音和噪聲的混合體中提取出來是十分語

必要的。迄今已有一些有效的技術被用于此領域來減小噪聲,如譜抽取、諧波分析技術和自回歸滑動平均

( uo R ges e a d oig A eae A M模型 A t- ers v n M v vrg, R A) i n

其中 X(L 0)B(L ) l(L,分別是目標信號 p,, p,和, ) 9 p ( )背景噪聲 b n和觀測信號 Y n的短時傅里葉 n, () ()變換,它們是以£為幀間隔計算得到的,因此 y n的 ()

SF T T幅度平方為

等,維納 ( ee)而 Wi r濾波器法也是語音增強的有效方 n

法之一。

p 0 l l (L0 Bp 0 I l (, )=X p, ) l (, )+ Y L 9 9 L 9

(, ) p ) p 0 B(L,+ 9 (L, ) (L, ) p B p () 5

2維納濾波的原理…

假設’n表示離散時間的含噪序列,, ) (則

'n= n+ (), ) ( ) 6 n ( () 1

式( ) 5的目標是得到 l (L )‘ p, l。從加性噪聲

b n干擾的序列中恢復目標信號 ( )一種方法是尋 () n,找一個線性濾波

器 h n,得通過濾波操作后的序列 ( )使 () () ( ) n n *h凡達到[凡一 ( )。 ( ) n]的最小期望值,這

就是維納濾波( ee l r g的原理。 Winrft i ) i en維納濾波的關

其中, n為所需要的信號, ( )也稱作“目標信號”6 n;()

為背景噪聲。假設 x n和 b n是廣義平穩(wěn)的不相關隨 ( ) ()

機序列,它們的功率譜密度分別是 S ( ) S (。 和 )

種恢復目標信號 (,的方法就是利用功率譜的相// )

【基金項目】總裝備部科研預研項目

鍵是構建一個線性濾波器 h n, ( )使通過濾波后的信號

匡壘基生盎塑 曼耋基簋

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于维纳滤波的语音增强算法 matlab,基于维纳滤波语音增强算法的改进实现的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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