博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction...一、原理 顾名思义，谱减法，就是用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱。...谱减法基于一个简单的假设：假设语音中的噪声只有加性噪声，只要将带噪语音谱减去噪声谱，就可以得到纯净语音，这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。...输出最终去噪后的语音 ? 有空再把图贴上，如有理解错误的，请指正，谢谢。 贴图如下： 带噪语音波形图 ?...利用过减技术的谱减法去除噪音后的波形图，beta值不同，得到的宽带噪音和”音乐噪音“的比例也不同。 （1）beta=0.005，宽带噪音基本上被完全去除，但是“音乐噪声"很明显。 ?
谱减法基本思想是从带噪语音的频谱估值中减去噪声频谱估值，从而得到纯净语音频谱估计值 1、幅度谱减法使用基础 需要对语音的短时幅度谱进行估计，这种方法没有使用参考噪声源，但他假设噪声是统计平稳的，既有语音期间与无语音间隙噪声振幅谱的期望值相等...，用无语音期间的噪声频谱估计值代替有语音期间的 谱减法使用基础： 1）噪声信号与语音信号是互不相关的，在频域上是加性关系 2）背景噪声环境相对于语音区域来说是近似稳态的 3）如果背景噪声环境变化到一个新的稳态...，则应该留有300ms用于估计新的背景噪声 4）对于缓慢变化的非平稳噪声环境，谱减法中有语音活性检测环节，一边是是判断并进行调整 2、算法过程 图片
谱减法有两种实现方法：幅度谱减法与功率谱减法，在该专栏之前的文章中，已经介绍了幅度谱减法的原理，本篇文章将针对于功率谱减法进行介绍（使用的参数与幅度谱减法的参数意义一致）。
一、语音增强发展历史 1987年：Lim和Oppenheim发表语音增强的维纳滤波方法； 1987年：Boll发表谱减法； 1980年：Maulay和Malpass提出软判决噪声一直方法； 1984...年：Ephraim和Malah提出基于最小均方误差短时谱幅度估计的语音增强算法； 随后随着DSP发展，相继出现：最小均方（LMS）自适应滤波语音增强算法、基于短时谱（STS）估计的语音增强法、基于小波变换的语音增强算法...、改进谱减法等。...2.语音信号模型 为了用计算机定量对语音信号进行模拟和处理，建立了语音发声模型 ， 语音增强信号模型 1）语音发声模型 Av和Au分别为浊音和清音的激励幅度 2）语音增强信号模型 表达式为...: y(n)=s(n)+d(n) y(n) 表示带噪语音 s(n) 表示纯净语言 d(n) 表示干扰噪音 三、主要研究方法 1）谱减法 经典的谱减法通过假设噪声时平稳的加性噪声，且语音信号与噪声不相关
经典的语音增强方法包括谱减法、维纳滤波法、最小均方误差法，上述方法基于一些数学假设，在真实环境下难以有效抑制非平稳噪声的干扰。...预测幅值谱信息 这类方法通过深层神经网络模型建立带噪语音和干净语音谱参数之间的映射关系，模型的输入是带噪语音的幅值谱相关特征，模型的输出是干净语音的幅值谱相关特征，通过深层神经网络强大的非线性建模能力重构安静语音的幅值谱相关特征...；神经网络模型结构可以是 DNN/BLSTM-RNN/CNN 等；相比于谱减、最小均方误差、维纳滤波等传统方法，这类方法可以更为有效的利用上下文相关信息，对于处理非平稳噪声具有明显的优势。...，可以通过复数神经网络建立带噪语音复数谱和干净语音复数谱的映射关系，实现同时对幅值信息和相位信息的增强。...语音增强问题是由输入含噪信号得到增强信号，这种方法通过语音增强 GAN 实现，其中生成网络用于增强。它的输入是含噪语音信号和潜在表征信号，输出是增强后的信号。
classicalshengputu');%创建保存声谱图的文件夹 file = '/Users/liupeng/Desktop/matlab/speechRecognition/classical10s/'; % 语音文件夹
很多小伙伴不想自己配音，于是就找了语音合成的工具进行AI配音，这种语音合成的方式不仅能提高做视频的效率，甚至比人工语音的效果还要好。那么语音合成平台哪个好？...语音合成平台哪个好 相信各位小伙伴在网上也找过了不少关于语音合成的平台，这么多平台有些难以选择。在此建议大家去选择配音主播声音多的平台，毕竟视频的声音都是需要多种多样才有看点。...语音合成软件靠谱吗 很多小伙伴都听信网上的人下载了一大堆关于语音合成的软件，而这些软件有些是携带病毒。如果想要靠谱的语音合成软件，就要到靠谱的平台下载。...以上就是关于语音合成平台哪个好的相关内容讲述。网上平台千千万，选择口碑好的平台就准没错。即使后期语音合成的时候，出现什么问题，也可以咨询平台的客服。
而单通道语音只有一个麦克风，因此就只存在一路信号，没有方位信息，这也就为实现语音分离带来了挑战。传统的语音增强算法包括有谱减法、维纳滤波、卡尔曼滤波以及其他算法。...谱减法先假设噪音是稳定的，然后估计噪音，估计噪音的方法是将人不说话的时间段的噪音取平均值，估出噪音以后，当人说话的时候减去对应噪音就可以认为剩余的为纯净的语音。...对于这些非稳态的噪音，谱减法基本上是无能为力的。此外，还有一点缺陷就是谱减法假设的稳态噪音实际上取的是平均值，这就有可能导致在做减法时出现负值。...左上图是纯净语音对应的幅度谱，而右上图则是对应带噪语音的幅度谱，看起来有一些杂乱，语音成分被破话。右下图就是我刚才提到的IBM，IBM的含义是理想二值掩膜。...右下图对应的是将IBM（左下图）覆盖到带噪语音谱（右上图），形成了降噪后的语音谱。
传统的语音增强算法包括有谱减法、维纳滤波、卡尔曼滤波以及其他算法。对于谱减法，其前提是先假设噪音是稳定的，稳态噪音在我们生活中也是很常见的，例如冰箱发出的声音或者是航空发动机发出的规律性噪音。...谱减法先假设噪音是稳定的，然后估计噪音，估计噪音的方法是将人不说话的时间段的噪音取平均值，估出噪音以后，当人说话的时候减去对应噪音就可以认为剩余的为纯净的语音。...对于这些非稳态的噪音，谱减法基本上是无能为力的。此外，还有一点缺陷就是谱减法假设的稳态噪音实际上取的是平均值，这就有可能导致在做减法时出现负值。...左上图是纯净语音对应的幅度谱，而右上图则是对应带噪语音的幅度谱，看起来有一些杂乱，语音成分被破话。右下图就是我刚才提到的IBM，IBM的含义是理想二值掩膜。...右下图对应的是将IBM（左下图）覆盖到带噪语音谱（右上图），形成了降噪后的语音谱。
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中： 这个界面涉及功能众多，其中包括语音信号的观察分析、音色变换、AM调制解调、减抽样、加噪去噪、相频分析和幅频滤波等...3、语音/音乐信号的抽取（减抽样） 3.1题目要求 ① 观察语音/音乐信号频率的上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔，代表混叠与非混叠）； ② 输出减抽样语音/音乐信号的波形和频谱...6、语音/音乐信号的滤波去噪 6.1题目要求 ① 原始信号叠加幅度为0.05，频率为3kHz,5kHz,8kHz的三余弦混合噪声，观察噪声频谱以及加噪后语音/音乐信号的音频和频谱，并播放音乐，感受噪声对语音...①、②观察到的频谱，选择合适指标设计滤波器进行滤波去噪，关注去噪后信号音谱和频谱，并播放音乐，解释现象。...幅度谱与相位谱交叉时，通过听交叉后的语音让我感受到了相频特性对一个信号的影响，音乐幅度谱没变相位谱变还会有原声，只是整体节奏改变。
如图所示为经典的噪声抑制功能图，传统噪声抑制算法首先通过vad检测判断当前是语音还是噪声，然后利用vad检测结果来估算噪声幅度谱，最后从含噪语音幅度谱中减去噪声幅度谱就是纯净语音的幅度谱，相位信息则是利用了含噪语音的相位谱...即使在语音活动期间也不是所有频点都含有语音，很多频点都会有噪声，因此对于单个频点而言它的幅度谱最终会趋近于噪声的级别。...对于噪声抑制来说，我们可以用简单的谱减法。...从含噪的幅度谱中去除噪声幅度谱后即可获得纯净幅度谱，这无疑是最简单的方法，但缺点很明显，这种方法容易过多去除“噪声谱”，可能会减多，也可能会减少导致音乐噪声的出现。...当然也有很多其他方法，如基于统计意义的方法等，且由于人耳对语音的感知是非线性的，我们可以将幅度谱转换到对数谱，得到的结果会更理想。
简单来说，把语音识别的单位从“单词”拓展到了“整句”，不仅让语音识别的性能大大提升，也深远的影响了未来20年左右的语音识别和机器翻译技术发展进程。...对 IBM 当时的语音工作，黄学东对雷峰网如此评价：“做语音最早的就是 IBM，如果从历史的维度讲述，IBM 内部将做语音的方法应用至机器翻译、改写了历史，也影响了后面的 Transformer。...其实，Jelinek 很希望能够将语法的解析，和语音识别、语音模型结合起来。...降低 WER（语音识别词错率）、给大家提供免费的语音识别工具，这是 Dan 的毕生所求。...传统的语音识别交互方式中，如果用户想要使用语音功能，意味着麦克风功能必须保持长期在线，并对语音做持续识别转写，这种方法不仅功耗大、同时还会出现许多噪声引起的错误识别。
而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。...通过进一步的研究，我们在FSMN的基础之上，再次推出全新的语音识别框架，将语音识别问题创新性的重新定义为“看语谱图”的问题，并通过引入图像识别中主流的深度卷积神经网络(CNN, Convolutional...Neural Network)实现了对语谱图的全新解析，同时打破了传统深度语音识别系统对DNN和RNN等网络结构的依赖，最终将识别准确度提高到了新的高度。...DFCNN的工作机理俨然像是一位德高望重的语音学专家，通过“观看”语谱图即可知道语音中表达的内容。...因此DFCNN直接将语谱图作为输入，相比其他以传统语音特征作为输入的语音识别框架相比具有天然的优势。
回声 单通道语音增强 谱减法(原理简单，算法计算复杂度低) 将含噪语音信号和VAD判别(Voice Activity Detection （语音激活检测）)得到的纯噪声信号进行DFT变化 ，从含噪语音谱幅度特征中减掉纯噪声的幅度谱特征...，得 到增强的幅度谱特征，再借用含噪语音的相位进行IDFT变 化，得到增强的语音。...谱减法假设 语音和噪声信号是线性叠加的 噪声是平稳的(指的是频谱固定)，噪声与语音信号不相关(指的是噪音在语音频率上能量小)。 谱减法相当于对带噪语音的每一个频谱分量乘以一个 系数。...维纳滤波 在最小均方准则下用维纳滤波器实现对语音信号的估 计，即对带噪语音信号y(t)=s(t)+n(t),确定滤波器的 冲击响应h(t),使得带噪语音信号经过该滤波器的输出 能够与s(t)的均方误差最小...计算复杂度低，满足实时性要求 算法要求输入信号具有平稳特性 算法要求带噪语音和安静语音存在线性关系 在处理非平稳噪声时，降噪效果会变差 在复杂环境下难以跟踪非平稳噪声变化轨迹 矩阵分解 增强的谱参数通过语音参数基矢量加权得到
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。...关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB 引言 本课程设计主要解决在含噪情况下对语音信号的滤波去噪处理，处理时采用的是利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计的FIR滤波器...课程设计要求 录制一段语音，绘制波形并观察其频谱特点，加入一个带外单频噪声，设计一个满足指标的滤波器，对该含噪语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析，根据结果和学过的理论得出合理的结论...时间波形和幅度谱如下图2.2、图2.3： 图2.2 时间波形 图2.3 幅度谱 设计步骤 设计流程图 根据设计的要求，首先自己录制一段语音信号，修改语音文件格式，对语音信号加入噪声干扰，再利用Flattopwin...代码 语音信号滤波去噪设计源程序清单 % 程序名称：c.m % 程序功能：利用FLATTOPWIN设计的FIR滤波对语音信号进行滤波去噪 % 程序作者： % 最后修改日期：2017年3月8日 [x,fs
%绘制概率密度图像 title('加噪信号概率密度图像') X=fft(xn); %计算加噪信号序列的快速离散傅里叶变换...'color','b') ylabel('y轴单位：w/HZ','color','b') pxx=periodogram(xn); %计算加噪信号的功率谱密度...subplot(224) semilogy(pxx) %绘制在半对数坐标系下功率谱密度图像 title('加噪信号在半对数坐标系下功率谱密度图像...subplot(224) semilogy(pyn) %绘制在半对数坐标系下功率谱密度图像 title('经过维纳滤波器后信号在半对数坐标系下功率谱密度图像...(t,d); title('原始语音信号'); xlabel('时间/t'); ylabel('幅值/dB'); fq=fft(d,8192); %进行傅立叶变换得到语音信号频频 subplot
本方案可根据实际需求，对带噪语音中的噪声成分进行定量压制，比如将带噪语音信号的信噪比提升10dB。...基于经典的encoder-decoder框架，采用参数共享策略，在不显著增加模型参数量和计算复杂度的前提下，同时对纯净语音的幅度掩码和归一化复数掩码进行估计，进而从带噪语音信号中同时恢复纯净语音信号的幅度谱和相位谱...基于加性噪声模型假设，带噪语音信号 可以看成是纯净语音信号 和噪声干扰 的叠加，表达式如下： 前处理模块主要对带噪语音信号进行时频特征提取，在本方案中，我们提取的特征是短时傅里叶变换（STFT），...修正归一化理想掩码为： 则目标纯净语音的幅度谱和相位谱估计值为： 结合二者，最终得到目标纯净语音的STFT估计值： 最后执行逆短时傅里叶变换操作，便可得到增强信号的时域波形。...与MPCRN不同的是，本方案对带噪语音的短时余弦变换（SDCT）特征进行建模，由于SDCT是实数谱，所以这种方法避免了相位估计的问题。
本文作者对今年相关研究进行概述，介绍了语音分离的背景、监督语音分离的形成和组成部分，从历史的角度叙述了监督语音分离的技术发展过程。本文对监督语音分离的概述还包括分离算法和泛化等问题。...本文对监督语音分离的概述主要着眼于分离算法，我们将回顾单声道方法，包括语音增强（语音-非语音分离）、说话人分离（多人谈话分离）、语音混响削减（speech dereverberation），以及麦克风阵列技术...单声道分离的两个传统方法是语音增强 [95] 和计算听觉场景分析（CASA）[140]。语音增强方法分析语音和噪声的全部数据，然后经过带噪语音的噪声估计，进而对清晰语音进行估计 [32][95]。...最简单以及应用最广泛的增强方法是频谱相减法（spectral subtraction）[10]，其中估计噪声的功率谱会从带噪语音中删去。...语音增强或去噪（speech enhancement or denoising）指语音和非语音噪声的分离。
以《钢铁侠》电影中的场景为例，在实际应用中，人机语音交互面临着诸多复杂的场景： 风噪、机械振动噪声：以钢铁侠战衣飞行为代表的应用场景，战衣飞行的速度越快，其产生的风噪与机械部件摩擦振动的噪声就越严重。...例如在训练最初时向语音识别系统输入大量加噪的语料，这里的“加噪”是指加入明确希望去除的噪声类型如风噪、汽车噪声等。...Q&A Q：前端使用哪些去噪算法？ A：通常降噪有以下几类方法： 1）滤波器降噪：一种较为典型的方案，主要通过如维纳滤波这样的自适应滤波对声音进行降噪。...当用户使用手持模式拨打电话时主麦靠在嘴边而副麦朝向外界，当外界环境充斥噪声时主麦玉副麦都会收到有效语音与噪声的混合声音，但对比两个麦克风，主麦收到用户的有效语音信号更强而副麦收到外界的噪声更强，使用谱减法将主麦收到的声音减去副麦的噪声...而智能硬件无法使用副麦降噪，如果使用单麦那么我们可借助滤波与噪声估计，用估计出噪声的频谱与此噪声对比，并使用普减法从原始信号中消除噪声频谱。在这里需要强调的是我们的降噪处理最终的接收对象是谁。
Noise Reduction减噪 虽然麦克风阵列系统使用方向拾取模式来过滤掉不想要的声音(比如噪音) ，但是有些不想要的声音还可以通过一种算法来减弱或消除，这种算法可以识别它们与所需信号分离的特性，然后去除不需要的声音...一个减噪算法可以运行在一个单一的麦克风或一个阵列，可以帮助唤醒词识别和提高语音UI性能。 因此，减噪可以用于语音UI信号处理链的多个阶段。 声音命令是暂时的事件，而不是稳定的状态。...减噪算法已经被广泛使用了很多年，但是大多数都是针对手机应用而不是语音UI优化的。 它们倾向于强调对人类理解最重要的频谱，而不是电子频谱中最关键的声音分离和理解语音指令的系统。...图10: 减噪算法对 ERL 的影响。 曲线越高，衰减越大，效果越好。 声音质量的主观提高立即得到了认可，但是它能改善语音识别算法的性能吗？ 这需要额外的测量来量化。...实验结果表明，该算法提高了语音识别的整体性能。 ? 图11: 减噪算法对 ERL 的影响。 曲线越高，衰减越大，效果越好 这就是对语音UI系统基本原理的理解。
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