基于麦克风阵列的语音增强方法 概述：在日常生活和工作中，语音通信是人与人之间互相传递信息沟通不可缺少的方式。在语音通信中，语音信号不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介的外部噪声、通信设备的内部噪声及其他讲话者的干扰。这些干扰共同作用，最终使听者获得的是被噪声污染过的带噪声语音，严重影响了双方之间的交流。应用阵列信号处理技术的麦克风阵列能够充分利用语音信号的空时信息，具有灵活的波束控制、较高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点，逐渐成为强噪声环境中语音增强的研究热点。本文将介绍各种麦克风阵列语音增强方法，并总结各个方法的优劣。最终得出更好的、能够去噪的基于麦克风阵列的语音增强方法。 1麦克风阵列 麦克风阵列是将两个麦克风的信号耦合为一个信号。在频率响应中也可以根据时域中波束形成与空间滤波器相仿的应用，分析出接收到语音信号音源的方向以及其变化。采用该技术，能利用两个麦克风接收到声波的相位之间的差异对声波进行过滤，能最大限度将环境背景声音滤掉，只剩下需要的声波。对于在嘈杂的环境下使用采用了这种配置的设备，在嘈杂的环境下能使听者听起来很清晰，没杂音。 2基于麦克风阵列的语音增强方法 2.1基于自适应波束形成器的麦克风阵列语音增强 自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增强方法。最早出现的自适应波束形成算法，其基本思想是在某方向有用信号的增益一定的前提下，使阵列输出信号的功率最小。在线性约束最小方差自适应波束形成器的基础上，1982 年Griffiths 和Jim 提出了广义旁瓣消除器成为了许多算法的基本框架。 广义旁瓣消除器（GSC）的工作原理是带噪声的语音信号同时通过自适应通道和非自适应通道，自适应通道中的阻塞矩阵将有用信号滤除后产生仅包含多通道噪声参考信号，自适应滤波器根据这个参考信号得到噪声估计，最后由这个被估计的噪声抵消非自适应通道中的噪声分量，从而得到有用的纯净语音信号。 麦克风阵列的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权矢量时，噪声模型的估计是一个非常关键的因素。它的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了最小均方( LMS) 自适应语音增强算法，并针对阻塞矩阵在估计噪声时存在的缺陷，在该算法的基础上提出了一种利用最小值控制递归平均( MCRA) 来估计噪声的方法。将此方法应用于波束形成，MCRA 估计出的噪声使LMS 自适应语音增强的效果更好和抗噪性更强。 2.2基于固定波束形成的麦克风阵列语音增强 固定波束形成技术是最简单最成熟的一种波束形成技术。1985 年美国学者Flanagan 提出采用延时-相加波束形成方法进行麦克风阵列语音增强，该方法通过对各路麦克风接收到的信号添加合适的延时补偿，使得各路输出信号在某一方向上保持同步，并在该方向的入射信号获得最大增益。此方法易于实现，但要想获取较高的噪声抑制能力则需要增加麦克风数目，然而对非相干噪声没有抑制能力，环境适应性差，因此实际中很少单独使用。后来出现的微分麦克风阵列、超方向麦克风阵列和固定频率波束形成技术也属于固定波束形成。 采用可调波束形成器的ＧＳＣ麦克风阵列语言增强算法，其实质在ＧＳＣ结构中的固定波束形成器前端引入各通道可调时延补偿，构造可调波束形成器进行声源方位估计，从而在目标声源方位获取阶段即可利用阵列的空间增益来提高方位估计性能。延迟求和波束形成器主要目的是增强主瓣方向目标信号，而抑制其他方向的噪声信号。
语音增强算法的研究与实现 目录 目 录 ..................................................................... ............................................................ I 河西学院本科生毕业论文(设计)诚信声 明 ................................... 错误～未定义书签。I 河西学院本科生毕业论文(设计)任务 书 ...................................... 错误～未定义书签。II 河西学院本科毕业论文(设计)开题报 告 ..................................... 错误～未定义书签。IV 摘 要 ..................................................................... .................................................................. I Abstract ........................................................... ....................................................................... I 1 引 言 ..................................................................... .. (1) 2 语音增强算法概 述 ..................................................................... (1)
- 29 - 基于麦克风阵列的语音增强算法概述 丁 猛 （海军医学研究所，上海 200433） 【摘 要】麦克风阵列语音增强技术是将阵列信号处理与语音信号处理相结合，利用语音信号的空间相位信息对语音信号进行增强的一种技术。文章介绍了各种基于麦克风阵列的语音增强基本算法，概述了各算法的基本原理，并总结了各算法的特点及其所适用的声学环境特性。 【关键词】麦克风阵列；阵列信号处理；语音增强 【中图分类号】TN911.7 【文献标识码】A 【文章编号】1008-1151(2011)03-0029-02 （一）引言 在日常生活和工作中，语音通信是人与人之间互相传递信息沟通不可缺少的方式。近年来，虽然数据通信得到了迅速发展，但是语音通信仍然是现阶段的主流，并在通信行业中占主导地位。在语音通信中，语音信号不可避免地会受到来自周围环境和传输媒介的外部噪声、通信设备的内部噪声及其他讲话者的干扰。这些干扰共同作用，最终使听者获得的语音不是纯净的原始语音，而是被噪声污染过的带噪声语音，严重影响了双方之间的交流。 应用阵列信号处理技术的麦克风阵列能够充分利用语音信号的空时信息，具有灵活的波束控制、较高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点，逐渐成为强噪声环境中语音增强的研究热点。美国、德国、法国、意大利、日本、香港等国家和地区许多科学家都在开展这方面的研究工作，并且已经应用到一些实际的麦克风阵列系统中，这些应用包括视频会议、语音识别、车载声控系统、大型场所的记录会议和助听装置等。 文章将介绍各种麦克风阵列语音增强算法的基本原理，并总结各个算法的特点及存在的局限性。 （二）常见麦克风阵列语音增强方法 1.基于固定波束形成的麦克风阵列语音增强 固定波束形成技术是最简单最成熟的一种波束形成技术。1985年美国学者Flanagan 提出采用延时-相加（Delay-and-Sum）波束形成方法进行麦克风阵列语音增强，该方法通过对各路麦克风接收到的信号添加合适的延时补偿，使得各路输出信号在某一方向上保持同步，并在该方向的入射信号获得最大增益。此方法易于实现，但要想获取较高的噪声抑制能力则需要增加麦克风数目，然而对非相干噪声没有抑制能力，环境适应性差，因此实际中很少单独使用。后来出现的微分麦克风阵列（Differential Microphone Arrays）、超方向麦克风阵列（Superairective Microphone Arrays ）和固定频率波束形成（Frequency-Invariant Beamformers） 技术也属于固定波束形成。 2.基于自适应波束形成器的麦克风阵列语音增强 自适应波束形成是现在广泛使用的一类麦克风阵列语音增强方法。最早出现的自适应波束形成算法是1972年由Frost 提出的线性约束最小方差（Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV）自适应波束形成器。其基本思想是在某方向有用信号的增益一定的前提下，使阵列输出信号的功率最小。在线性约束最小方差自适应波束形成器的基础上，1982年Griffiths 和Jim 提出了广义旁瓣消除器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC），成为了许多算法的基本框架（图1）。 图1 广义旁瓣消除器的基本结构 广义旁瓣消除器是麦克风阵列语音增强应用最广泛的技术，即带噪声的语音信号同时通过自适应通道和非自适应通道，自适应通道中的阻塞矩阵将有用信号滤除后产生仅包含多通道噪声参考信号，自适应滤波器根据这个参考信号得到噪声估计，最后由这个被估计的噪声抵消非自适应通道中的噪声分量，从而得到有用的纯净语音信号。 如果噪声源的数目比麦克风数目少，自适应波束法能得到很好的性能。但是随着干扰数目的增加和混响的增强，自适应滤波器的降噪性能会逐渐降低。 3.基于后置滤波的麦克风阵列语音增强 1988年Zelinski 将维纳滤波器应用在麦克风阵列延时—相加波束形成的输出端，进一步提高了语音信号的降噪效果，提出了基于后置滤波的麦克风阵列语音增强方法（图2）。基于后置滤波的方法在对非相干噪声抑制方面，不仅具有良好的效果，还能够在一定程度上适应时变的声学环境。它的基本原理是：假设各麦克风接收到的目标信号相同，接收到的噪声信号独立同分布，信号和噪声不相关，根据噪声特性， 【收稿日期】2010-12-30 【作者简介】丁猛（1983－），男，海军医学研究所研究实习员。
基于MATLAB语音增强的研究 摘要： 目前的语音识别系统大都是在安静环境中工作的，但实际工作中在噪声环境中尤其是强噪声环境下，语音识别系统的识别率将受到严重影响。谱减法语音增强是一种对数字语音识别系统的预处理和线性预测编码的预处理，能有效抑制背景噪声，提高语音质量。基于此文中提出并研究语音数字信号增强处理方法及其Matlab 实现，旨在通过理论探讨和实例分析，获知适用的增强语音数字信号的方法和技术。 关键词:谱减法、语音增强。 1.引言 研究语音增强技术在实际中有重要价值。目前，语音增强己在很多方面得到广泛的应用例如语音处理系统、通信、多媒体技术、数字化家电等领域。语音增强的一个主要目标，就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。根据与输入语音信号的关系，噪声可分为加性噪声和非加性噪声两类。对某些非加性噪声而言，可以通过一定的变换转换成加性噪声。非加性噪声主要是残响和传送网络的电路噪声等。加性噪声通常分为宽带噪声、冲激噪声、语音干扰噪声、周期噪声等。 2.MATLAB简介 MATLAB是MATrix LABORATORY的缩写，是一款由美国THE MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB是一种用于算法开发、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环境。除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言编写的程序。 3.语音特性 语音具有被称为声学特征的物理性质。语音既然是人的发音器官发出来的一种声波，它就和其他各种声音一样，也具有声音的物理属性。它具有以下一些特性：1音质。它是一种声音区别于其他声音的基本特征。2音调。就是声音的高低。音调取决于声波的频率：频率快则音调高，频率慢则音调低。3声音的强弱。音调即音量，又称响度。它是由声波振动幅度决定的。4声音的长短。也称为音长，它取决于发音持续的长短。语音处理具有上述的声音的物理属性外，它还具有另外一个重要性质，这是语音总是和一定的意义相联系着，一定的语音要表达一定的意义和思想内容，而且还能表达出一定的语气、情感，甚至是许多”言外之意“。因此，语音所包含的信息也是十分丰富和多种多样的。语音是一时变的、非平稳的随机过程，但由于一段时间内（10~30ms）人的声带和声道形状的相对稳定性，可认为其特征是不变的，因而语音的短时谱具有相对稳定性。在语音分析中可利用短时谱的这种平稳性。 语音大体上可以分为清音和浊音两大类，浊音在时域上呈现出明显的共振峰结构，而且能量大部分集中在较低频段内；浊音则没有明显的时域和频域特征，类似于白噪声。 语音感知对语音增强研究具有重要作用，语音增强效果的最终度量是人的主观感受。人耳对背景噪声具有惊人的抑制作用，了解其中机理将大大有助于语音增强技术的发展。（1）
基本语音增强方法概述 摘要：语音增强是当今语音处理的一个非常重要的领域，本文主要介绍当今比较普遍的几种基于人耳掩蔽阈值的语音增强方法：谱减法，维纳滤波法，子空间方法等，并对它们的优缺点作简要论述。 关键词：语音增强、人耳掩蔽、谱减法、维纳滤波、子空间 现今时代的主流步伐将我们带向自动化方向，语音识别在这一背景下显得尤为重要。目前已经开发出好几款语音识别软件，但是如何较为精确地实现人耳的掩蔽效应下的语音增强，仍是大家着重解决的问题。它的首要目标就是在接收端尽可能从带噪语音信号中提取纯净的语音信号，改善其质量。目前已经出现了谱减法等一系列较为普遍的方法。本文将对这几种方法进行简要介绍。 一、语音的特性 语音信号是一种非平稳、时变的随机过程,其产生过程与发声器官的运动紧密相关。而发声器官的状态变化速度比声音振动的速度要缓慢得多,因此语音信号可以认为是短时平稳的。在一段短时间内其特性基本保持不变即相对稳定,从而可以应用平稳随机过程的分析方法来处理语音信号,并可以在语音增强中利用短时频谱的平稳特性。 人耳在嘈杂的环境中，仍然能够清晰地听到自己想听的内容，一个较弱的声音(被掩蔽音)的听觉感受被另一个较强的声音(掩蔽音)影响的现象称为人耳的“掩蔽效应”。被掩蔽音单独存在时的听阈分贝值，或者说在安静环境中能被人耳听到的纯音的最小值称为绝对闻阈。在进行机器语音识别的时候，由于干扰信号和目标信号的强度差别不大，导致机器无法识别。这时语音增强就显得特别重要了。 二、时域方法 此类方法主要依赖于语音生成模型(例如AR模型)的使用，需要提取模型参数(如基音周期、LPC系数等)，经常使用迭代方法。这种方法的最大缺点就是如果实际噪声或语音与模型有较大的差别，或者由于某些原因使得提取语音参数较困难，则这方法较容易失败。这类方法常用到一些滤波器，如梳状滤波器、维纳滤波器、卡尔曼滤波器等。 （1）经典的维纳滤波法是根据Winer-Hopf 积分方程求出纯语音和混合音
数字信号处理课程设计报告 题目：语音信号水印技术系统设计 系（院）: 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 学年学期:2013 ~ 2014 学年第学期 2013年月日
摘要 随着网络和信息技术的发展，越来越多的数字多媒体信息通过网络进行传播，与传统的模拟媒体相比，数字媒体产品的编辑、复制和传播都很方便，它一方面促进了社会的进步与发展，另一方面正是这些优点突出了版权问题。由于数字多媒体信息很容易被未经授权的用户复制，且采用传统密码方法加密，不能完全解决盗版问题。 数字水印技术正是应运而生的信息隐藏技术，它通过特定的水印算法把版权信息嵌入在数字产品中，被嵌入的可以是一段文字、标识、序列号等等，人们无法从表面上感知水印的存在，只有专用的检测仪器或计算机软件才可以检测出隐藏的数字水印，从而达到了保护数字作品的所有者利益的目的，并促进了数字产品的开发与使用。在数字产品中，音频数据产品的版权保护也显得越来越重要，因为随着数字化音像制品和音乐制品的大量制作与发行，一个令人关注的突出问题是网上下载音乐对传统CD 业的巨大冲击。音频水印技术主要利用了人类听觉模型，在不影响音频信号质量的前提下，将水印信息隐藏在人耳不能感知的位置，来隐藏水印数据。本文主要研究语音信号水印技术，利用小波变换的优点和特性对音频信号嵌入水印，并提取。使嵌入水印音频想好具有良好的安全性，鲁棒性和不可感知性。 关键词数字水印嵌入提取小波变换
目录 1 课题综述 (1) 1.1数字水印技术的介绍 (1) 1.2 数字水印设计原理 (2) 2系统分析与设计 (3) 2.1涉及基础知识 (3) 2.2算法的流程图 (5) 2.3算法实现 (5) 3代码编写 (7) 3.1主要代码 (7) 3.2程序调试 (10) 3.3程序运行与测试 (10) 结论 (14) 致谢 (16) 参考文献 (17)
多通道语音增强方法简介 【摘要】由于多麦克风越来越多地部署到同一个设备上，基于双麦克风和麦克风阵列的多通道语音增强研究有了较大的应用价值。介绍了自适应噪声对消法、FDM等双通道语音增强方法和波束形成、独立分量分析等麦克风阵列语音增强方法，对各个方法的原理、发展和优缺点进行了详细分析和总结，对多通道语音增强深入研究有一定帮助。 【关键词】语音增强；双通道；麦克风阵列；波束形成 1.引言 语音是人们通讯交流的主要方式之一。我们生活的环境中不可避免地存在着噪声，混入噪声的语音会使人的听觉感受变得糟糕，甚至影响人对语音的理解。在语音编码、语音识别、说话人识别等系统中，噪声也会严重影响应用的效果。语音增强成为研究的一个问题，其模型如图1所示。 图1 语音增强模型 按照采集信号的麦克风数量分类，语音增强方法可被分为单通道（single channel）、双通道（dual-channel）、麦克风阵列（microphone array）三种类型。一般来说，麦克风越多，去噪的效果越好。早期，大部分通信/录音终端都只配有一个麦克风，因此单通道语音增强吸引了大量研究者的目光，方法较为成熟。但单通道方法的缺点是缺少参考信号，噪声估计难度大，增强效果受到限制。近年来随着麦克风设备的小型化和成本的降低，双麦克风和麦克风阵列越来越多地被部署。研究者的注意力也在从单通道语音增强向双通道和麦克风阵列语音增强转移，这里对已有的多通道语音增强算法作以简单介绍。 2.双通道语音增强方法 在语音增强中，一个关键的问题就是获得噪声。在单通道语音增强中，噪声是通过从带噪语音信号中估计得到的，估计算法较为复杂且估计噪声总是与真实噪声存在差异，这就限制了增强效果的提高。为了获得真实噪声，简单的做法就是增加一个麦克风来采集噪声。从带噪语音信号中减去采集噪声来得到语音信号，这种方法叫做自适应噪声对消法（ANC，adaptive noise canceling），是最原始的最简单的双通道语音增强算法。针对双麦克风开发的算法不多，主要有噪声对消法、一阶差分麦克风（FDM，first-order differential microphone）及基于FDM 改进得到的自适应零陷波束形成法（ANF，adaptive null-forming）。 2.1 自适应噪声对消法 噪声对消法采用两个麦克风，一个麦克风采集带噪语音，另一个采集噪声信号，用带噪信号减去噪声信号，得到语音信号。减操作一般在频域进行，如果采
毕业设计文献综述 电子信息科学与技术 语音处理技术研究 【摘要】：语音处理技术是对语音信号进行采集、压缩、滤波、增强等技术的集合定义。该技术是计算机音频系统的核心，在军事、医学、通信等领域都有较为广泛的应用。本文介绍了语音处理技术研究现状及发展前景。通过对三种主要音频滤波技术的对比和研究归纳，总结了每种技术的特点及适用范围，阐述了语音处理技术的发展方向。 【关键词】：数字信号处理；语音信号处理；音频滤波 一、背景 1.1语音处理技术技术 集就是把这种声波信号经语音信号是一种频率变化范围较宽(16～3000 Hz)的机械波。语音采[]1 过麦克风和高频放大器转换成具有一定幅度的模拟量电信号，再经离散化变成数字量，成为计算机 理，确定语音信号的采样频率。语音处理技术的研究结果能贮存和处理的信号。根据香农采样定[]2 表明：特定的语音信号是由其过零率、帧能量、频谱构成等多因素决定的。 音频是个专业术语，人类能够听到的所有声音都称之为音频。声音是一种模拟信号，它可能包波是语音分析系统中的关键环节，是当今社会前沿技术之一。为了获得更高含各种噪音。音频滤[]3 的音频质量，我们必须对声音中包含的噪声通过某种方法进行滤除，剩下的就是我们所需要的有用信号。这种滤除噪声的方法既为我们今天要讨论的音频滤波技术。 1.2语音处理技术的研究现状 语音处理技术在计算机软硬软件的相结合的方式下，通过几十年的探索，其研究和开发正进入一个黄金时代。在世界发达国家制定的高技术发展规划中，语音处理技术的地位十分引人注目。20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论与算法，如数字滤波器、快速傅里叶变换（FFT）的等语音信号处理的理论与技术基础。随着信息技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大进展。 术（LPC），并成为进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特性提取的线性预测技[]4 语音信号处理最强有力的工具。80年代初，一种新的基于聚类分析的高效数据压缩技术—矢量量化 型（HMM）描述语音信号过程的产生时80年代（VQ）应用于语音信号处理中，而用隐马尔科夫模[]5 语音信号处理技术的重大发展。近年来人工神经网（ANN）的研究取得了迅速发展，语音信号处理技
【关键字】设计、英语、情况、方法、空间、传统、问题、系统、有效、整体、发展、提出、研究、关键、准则、思想、工程、项目、重点、作用、设置、增强、分析、严格、改善、方向、适应、实现、提高、改进、新方法、有效性 一种改进的子空间语音增强算法-电气论文 一种改进的子空间语音增强算法 任永梅1，2 （1.湖南工学院电气与信息工程学院，湖南衡阳421002； ２.湖南工学院信号与信息处理重点实验室，湖南衡阳421002） 【摘要】为了进一步减少传统子空间语音增强方法增强的语音中的残留噪声，提出一种改进的子空间语音增强算法。新算法首先对带噪语音进行KL(Karhunen-Loeve Transform)变换，得到带噪语音的特征值；接着用递归最小二乘算法（RLS）估计出噪声特征值，对传统子空间算法容易引起的特征值估计偏差问题进行修正；最后用带噪语音特征值减去RLS方法估计出的噪声特征值并由KL逆变换还原出纯净语音。仿真结果表明，在高斯白噪声背景下，与传统子空间语音增强算法相比，新算法提高了增强语音的信噪比，减少了语音失真。 关键词语音增强；子空间；递归最小二乘算法；SNR New Improved Subspace Method of Speech Enhancement REN Yong-mei1,2 (1.School of Electrical and Information Engineering, Hunan Institute of Technology, Hengyang Hunan 421002, China； 2.Key Laboratory of Signal Information Processing, Hunan Institute of Technology, Hengyang Hunan 421002, China) 【Abstract】In order to reduce the residual noise in enhanced speech that by using the traditional subspace speech enhancement method，this
4G通信技术综述 移动通信技术已经历了三个主要发展阶段。每一代的发展都是技术的突破和观念的创新。第一代起源于20世纪80年代，主要采用模拟和频分多址(FDMA)技术。第二代(2G)起源于90年代初期，主要采用时分多址(TDMA)和码分多址(CDMA)技术。第三代移动通信系统(3G)可以提供更宽的频带，不仅传输话音，还能传输高速数据，从而提供快捷方便的无线应用。然而，第三代移动通信系统仍是基于地面标准不一的区域性通信系统，尽管其传输速率可高达2 Mb/s，但仍无法满足多媒体通信的要求，因此，第四代移动通信系统(4G)的研究随之应运而生。 一、4G通信技术的概念 4G的定义到目前为止依然有待明确，它的技术参数、国际标准、网络结构、乃至业务内容均未有明确说法。在2002年底Wi-Fi热潮中，Wi-Fi被视作4G技术。但4G技术的提倡者认为，4G与 Wi-Fi不同。 2004年6月，市场研究公司Forrester的分析师预测，4G移动服务将是3G与WiMax结合在一起的技术。4G将提供以太网的接入速度（如10Mb/s）,并且通过在一部手机中把3G和WiMax技术结合在一起,提供集成无线局域网和广域网的服务。WiMax（或者说是802.16标准）能够提供无线宽带网服务，最远距离可达30英里，速率大约是10 Mb/s。在2004年富士通发布的白皮书中，将WiMAX指为“4G”无线技术。 另外，也有很多专家对LAS-CDMA十分看好，认为LAS-CDMA代表着4G水平。 4G到底是什么样的技术呢？目前普遍描述如下： 4G是集3G与WLAN于一体，并能够传输高质量视频图像，它的图像传输质量与高清晰度电视不相上下。4G 系统能够以100Mb/s的速率下载，比目前的拨号上网快2000倍，上传的速度也能达到20Mb/s，并能够满足几乎所有用户对于无线服务的要求。而在用户最为关注的价格方面，4G与固定宽带网络在价格方面不相上下，而且计费方式更加灵活机动，用户完全可以根据自身的需求确定所需的服务。此外，4G可以在DSL 和有线电视调制解调器没有覆盖的地方部署，然后再扩展到整个地区。很明显，4G有着不可比拟的优越性。4G与3G之间的主要区别在于终端设备的类型、网络拓扑的结构以及构成网络的技术类型。终端设备除了手机之外应当包括头戴式话机、PDA终端、膝上机、手表式话机、电视机、游戏机、DVD、零售机，甚至宠物机等等，凡是人所能构想的和能够识别IP地址的无线电收发信机。其次，4G是由多种技术组成的，包括彼此似乎不相干的技术，如Wi-Fi、超宽带无线电、便携式电脑、软件无线电等技术构成的高速全球通网络。 与3G手机相比，4G手机的功能更强大，应用更广泛。4G手机智能化程度更高，通话只是最最基本的功能之一，更多的功能体现在多媒体应用方面。 二、4G通信的关键技术
语音增强的发展 在二十世纪初期和中期语音增强领域的进步主要是在语音可懂度研究的声学领域，而近几十年来主要的进步是来自于数字信号处理和模式识别。六十到七十年代，关于语音可懂度方面的研究逐渐减少并转入沉寂。语音增强研究的另一个源动力信号处理开始显示其力量。这个源头也起源于第二次世界大战，其关键是自动机械的控制理论和电子计算机。维纳提出了平稳条件下的维纳滤波理论，而战后火箭和卫星等空间技术的迅速发展则导致了用状态变量进行递推滤波的卡尔曼滤波理论。但因为语音信号是非平稳的，而且无法用状态方程，当时没有将滤波理论用于语音增强。 七十年代中后期，半导体发展导致了通用电子计算机的进步，数字信号处理技术因此迅速发展起来，这是语音处理真正的转折点。快速傅利叶变换（FFT-Fast Fourier Transform ）和线性系统理论的发展提出了语音发声的模型，见图1-3。 图1-3 语音信号的产生模型 其中Av 和Au 分别是浊音和清音的激励幅度，声道模型的传输函数V(z)用全极点模型（AR-Auto Regressive ）近似表示为： ∑=--=N k k k z a z V 111 )( 其中N 是模型阶数，k a 是各阶极点的系数，z 是z 变换域的自变量。此模型可等价为线性预测编码(LPC-Linear Predictive Code)模型，存在由输出信号求解模型系数的快速递推算法。 在上述模型的基础上，借助于计算机的强大计算能力，人们自七十年代末起开始提出基于数字信号处理的语音增强方法。这方面的进展主要反映在每年一届的国际声学、语音学和信号处理会议(ICASSP-International Conference onAcoustic,Speech and Signal Processing)上。 注意到浊音的周期性，人们首先提出用梳状滤波器加强周期性的语音而衰减非周期性的噪音。在自适应噪声抵消的思想指导下发展了自适应滤波的语音增强方案。估计带噪声语音
语音是人类交换信息最方便快捷的一种方式，在高度发达的信息社会的今天，用数字化的方法进行语音的传送、存储、识别、合成和增强等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。随着人类步入信息社会的步伐的加快，越来越多的地方需要采用语音信号处理的相关知识，例如数字电话通信、高音质的窄带语音通信系统、语言学习机、声控打字机、自动翻译机、只能机器人、新一代计算机语言智能终端及许多军事上的应用等，都需要用到语音信号处理的相关技术。语音信号处理的目的是要得到某些语音特征参数以便搞笑的传输或存储，或者是通过某种处理运算以达到某种用途的要求。 语音信号是人类传播和感情交流的重要媒介，是听觉器官对声音传媒戒指的机械振动的感知，也是人类最重要、最有效、最常用、最方便的通信方式。但是在通信过程中语音不可避免的受到外界环境和传输媒介引入的噪声，通信设备内部的电噪声乃至其他讲话者的干扰，这些干扰最终都会使得受到的语音信号并非纯净的原始语音信号，而是受到噪声污染的含噪语音信号。由噪声带来的语音质量的下降会使许多语音处理系统性能的急剧恶化。比如，由于语音生成模型是低速率语音编码的基础，当受到噪音干扰时，提取的模型参数将很不准确，重建的御用质量将会急剧恶化。又如，语音识别系统在实验室换将可以取得相当好的效果，然后在噪声环境中使用时系统将会受到严重的影响。在这样的一些情况下，采用语音增强技术进行预处理，会将有效的改善系统的性能。 语音增强的目标： 对收听人而言主要是改善语音质量，提高语音的可懂度，减少疲劳； 对语音处理系统（如声码器、手机等）而言是提高系统的识别率和抗干扰能力。 抗噪声的三大类解决方法： 1.语音增强算法 2.寻找稳健的语言特征作为特征作为特征参数 3.基于模型参数自适应的噪声补偿算法 语音增强的前提： 语音增强与语音信号处理理论有关，并涉及到人的听觉感知和语音学。由于噪声的来源众多，所以要针对不同的噪声作出不同的抗噪技术，因此研究语音增强首先需要对语音特性、人耳感知特性和噪声特性进行了解。 语音特性： 1.短时平稳性。 语音是时变的，非平稳和非遍历的随机过程。语音发声过程是一个时变过程，但是很多因素造成了发声系统的时变性，比如声音面积随着时间和距离的改变而改变，气流速度随着声门处压力的改变而改变等，但是声道形状却具有相对稳定的特性，在一段时间内，通常指10~30ms，人的声带和声道形状是相对稳定的，可认为其特征是不变的，因而语音的短时谱具有相对稳定的特性，在对语音信号进行分析处理时可将语音信号分为若干分帧，每一帧的语音可认为是准稳定的，语音增强则可利用这种短时平稳性。
语音增强算法的分类 现实环境中的噪声多种多样，特性各异，很难找到一种通用的语音增强算法适用于各种噪声的消除；同时语音增强算法与语音信号数字处理理论、人的听觉系统和语音学等学科紧密相关，这也促使人们必须根据不同的噪声源来选择不同的对策。以上原因使语音增强技术研究呈现百花齐放的局面。几十年来，许许多多的学者在这方面进行了不懈的努力，总结出了许多有效的方法。 根据信号输入的通道数，可将这些方法分为单通道的语音增强算法与多通道的语音增强算法。单通道的语音系统在现实生活中较常见，手机、耳麦等都属于单通道语音系统。这种情况下，语音与噪声同时存在于一个通道中，语音信号与噪声信号必须从同一个带噪语音中获得。这种系统一般要求信号中的噪声比较平稳，以便在无声段对噪声进行估计，再依据估计得到的噪声参数对有声段进行处理，得到增强语音。而多通道的语音系统中语音增强的一种算法是，利用各个通道的语音信号之间存在的某些相关性，对带噪语音信号进行处理，得到增强的语音。比如，在自适应噪声抵消法中采用了两个话筒作为输入，其中一个采集带噪的语音信号，另外一个采集噪声，从噪声通道所采集的噪声直接当作带噪语音中的噪声，并将它从带噪语音中减去即可。另一种多通道的语音增强算法是采用阵列信号，这种方法采用多个以一定方式排列的采集设备接收信号。由于不同的独立信号源与各个采集设备之间的距离不同，最后在各个接收设备中的合成信号也不同，再根据这些信号将各个独立信号分离出来。 按照所依据原理的不同，我们可以将语音增强分为以下几类： （1）参数方法 此类方法主要依赖于语音生成模型(例如AR模型)的使用，需要提取模型参数(如基音周期、LPC系数等)，经常使用迭代方法。这种方法的最大缺点就是如果实际噪声或语音与模型有较大的差别，或者由于某些原因使得提取语音参数较困难，则这方法较容易失败。这类方法常用到一些滤波器，如梳状滤波器、维纳滤波器、卡尔曼滤波器等。 （2）非参数方法 非参数方法不需要从带噪语音信号中估计语音模型参数，这就使得此类方法相对于参数方法而言应用较广。但由于没有利用可能的语言统计信息，故结果一般不是最优的。同时，我们知道，语音信号是非平稳的随机过程，但语音信号特性的缓慢变化使得在较短的时间(比如10～30ms)内，可以视其为平稳的，如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号中各频谱分量的幅度来获得的，而对各分量的相位并不敏感，因此，这类方法的重点是将估计的对象放在语音信号的短时谱幅度上。非参数方法主要包括谱减法、自适应滤波法等。 （3）统计方法 统计方法比较充分地利用了语音和噪声的统计特性，如语音信号可视不同情况和需要采用高斯模型、拉普拉斯模型以及伽玛模型等。此类方法一般是在建立了模型库后，经历一个训练过程来获得初始统计参数，并且在后续的工作过程中要根据实际的数据实时的更新这些统计参数，以使模型能更好的符合实际情况，它与语音系统的联系非常密切。这类方法里面主要包括最小均方误差估计(MMSE,Minimum Mean Square Error)、对数谱估计的最小均方误差(MMSE-LSA,Minimum Mean-Square Error Log-SpectralAmplitude)、听觉掩蔽效应（Masking Effect)等。 （4）多通道方法 多通道方法利用了更多的信息，包括空间信息，可以更好地滤除噪声、分离语音，但对硬件设备要求高，算法一般较复杂。噪声抵消法、延迟一相加波束形成器(delay-sum beamformer)、
第8卷第2期Vol.8No.2 2019年3月网络新媒体技术Mar.2019 ?前沿与综述? 基于深度学习的语音增强简述** 本文于2018-12-30收到。 *国家自然科学基金(编号:61671381)0张晓雷 (西北工业大学智能声学与临境通信研究中心西安710072西北工业大学航海学院西安710072) 摘要：语音增强是一种将语音从干扰声中增强出来的技术。它是语音信号处理的核心研究内容之一。近年来，深度学习在语音增强中的成功应用推动了该技术的快速发展。本文将简要回顾基于深度学习的语音增强技术。首先回顾语音增强中所采用的深度学习算法和优化目标，在此基础上，将进一步回顾具有代表性的单声道深度语音增强技术、基于固定麦克风阵列的多声道深度语音增强技术、以及基于自组织阵列的多声道深度语音增强技术。 关键词：深度学习，深度神经网络，语音增强，麦克风阵列 A Brief Review to Deep Learning Based Speech Enhancement ZHANG Xiaolei (Center for Intelligent Acoustics and Immersive Communication,Northwestern Polytechnical University,Xi'an,710072,China, School of Marine Science and Technology,Northwestern Polytechnical University,Xi'an,710072,China) Abstract:Speech enhancement aims to separate target speech from its noise components.It is one of the core problems of speech sig-nal processing.Recently,deep learning has been applied successfully to speech enhancement,which significantly promoted the devel-opment of speech enhancement techniques.This paper will review the deep-learning-based speech enhancement techniques,inclu-ding machine learning algorithms,optimization targets.Then,this paper will review single channel speech enhancement techniques, multichannel speech enhancement techniques based on conventional microphone arrays,as well as multichannel speech enhancement techniques based on ad-hoc microphone arrays. Keywords:Deep learning,Deep neural networks,Speech enhancement,Microphone arrays o引言 语音增强旨在将目标语音从背景干扰中分离出来。它是信号处理中的核心任务之一，具有广泛的应用，例如助听、通信、鲁棒语音识别和说话人识别。人类听觉系统具有将一种声源从多种声源的混合中提取出来的卓越能力。在类似于鸡尾酒会的声学环境中，尽管现场有其他说话人和背景噪声，我们也能够关注于其中某一位说话人的声音。所以，语音增强也被称为“鸡尾酒会问题”。语音增强已经在信号处理领域中得到了广泛的研究。根据麦克风的数量，语音增强方法可以分为单声道增强和基于麦克风阵列的多声道增强。单声道增强的传统方法是噪声估计丄和计算听觉场景分析(computational auditory scene analysis,CA-SA)[2]。噪声估计技术分析语音和噪声的整体数据，随后将纯净语音从含噪语音中估计出来"3;为了估计背景噪声，通常假设背景噪声是平稳的。CASA基于听觉场景分析的感知原理,通过交替进行基音估计和
多通道数据采集系统的设计与实现 引言 进来，我在网上浏览了200余篇有关数据采集系统的文献。下载了其中100多篇，详细研读了其中50余篇。我了解到在当今社会各个领域，包括科研和实验研究，数据采集系统有着不可代替的作用，数据采集和处理进行得越及时，工作效率就越高，取得的经济效益就越大．数据采集系统性能的好坏主要取决于它的精度和速度，在保证精度的条件下，还要尽可能地提高采样速度，以满足实时采集、实时处理和实时控制的要求。 数据采集系统涉及多学科，所研究的对象是物理或生物等各种非电或电信号，如温度、压力、流量、位移等模拟量，根据各种非电或电信号的特征,利用相应的归一化技术，将其转换为可真实反映事物特征的电信号后，经A/D转换器转换为计算机可识别的有限长二进制数字编码，即数字量，并进行存储、处理、显示或打印。以此二进制数字编码作为研究自然科学和实现工业实时控制的重要依据，实现对宏观和微观自然科学的量化认识。 Microsoft V isual C++是Microsoft公司推出的开发Win32环境程序，面向对象的可视化集成编程系统。它不但具有程序框架自动生成、灵活方便的类管理、代码编写和界面设计集成交互操作、可开发多种程序等优点，而且通过简单的设置就可使其生成的程序框架支持数据库接口、OLE2，WinSock网络、3D控制界面。 本课题研究的是利用PC机上的声卡作为数据采集卡构建数据采集系统。利用VC编程实现多通道数据采集并对数据采集进行控制和处理。 正文 1.研究背景及发展近况 国外数据采集技术较上世纪有了很大的发展，从最近国外公司展示的新产品可以看出，主要的发展方向可以概括为使用方便、功能多样和体积减小三个方面。国内数据采集技术起步比较晚，国内的数据采集系统与国外数据采集系统相比，在技术上仍然存在一定的差距，主要表现在： (1) 由于整个国内的微电子技术还与世界水平有一定差距，模数转换芯片的速度还不能达到世界先进水平，同时高速PCB设计方面的人才比较稀少，所以国内较少研制出速度非常高同时性能又非常好的数据采集系统。 (2) 数据采集系统的内存不大，数据采集系统本身的信号处理功能不强，在现场只能做一些简单的数据分析，大多数的处理要离线到计算机上去做。 (3) 系统的软件水平以及人机界面方面的水平还不是很高，设备操作起来有很多不人性化的地方。 虽然国内与国外在数据采集技术上存在差距，但是总体来看这个差距在不断缩小，在不久的将来中国的数据采集系统肯定会晋升国际一流的水准。随着数字化步伐的不断加深，数据采集技术作为走进数字世界的一把钥匙，必须要紧跟数字化的脚步，只有掌握了尖端的数据采集技术才能在这个飞速变化的世界具有竞争力。
湖南工学院毕业设计(论文)开题报告 题目基于子空间方法的语音增强处理 学生姓名唐莉佳班级学号10401340214 专业通信工程 一、选题目的和意义： 人们在语音通信的过程中将会不可避免的受到周围噪声环境的干扰，由于这些干扰噪声的存在，接收者收到的语音已不是纯净的语音信号。为了尽可能的避免噪声的干扰，基于语音信号增强处理的研究非常重要。然而，由于干扰通常都是随机的，从带噪语音中提取完全纯净的语音几乎不可能。在这种情况下，语音增强的目的主要有两个：一是改进语音质量，消除背景噪声，使听者乐于接受，不感觉疲劳；二是提高语音可懂度，方便听者理解。这两个目的往往不能兼得，到目前为止还没有哪种语音增强系统可以同时很好地改善语音质量和可懂度这两个指标。目前有一些对低信噪比带噪语音进行语音增强的方法，可以显著的降低背景噪声，改进语音质量，但并不能提高语音的可懂度，甚至略有下降。这是因为在实际环境中，语音总会受到外界环境噪声的干扰，这些噪声包括从周围环境，传输媒介中引入的噪声，电器设备的噪声以及其他说话人的干扰等等。环境噪声会影响语音质量，严重的情况下语音将完全淹没到噪声中，无法分辨。语音质量的下降会使语音处理系统的性能急剧恶化。比如，语音识别系统在实验室环境中可取得相当好的效果，但在噪声环境中，尤其是在强噪声环境中使用时，系统的识别率将受到严重影响。低速语音编码同样会受到噪声的影响。由于语音生成模型是低速率语音编码的基础，当语音受到噪声干扰时，提取的模型参数将很不准确，重建的语音质量急剧恶化。此时，采用语音增强技术进行预处理，将有效的改善系统性能。 语音增强的主要目标是从带噪语音信号中提取原始纯净语言信号，衡量语音增强效果的方法分主观测试和客观测试两种。主观测试方法包括平均意见得分(MOS)判断韵字测试(DRT)和判断满意度测量(DAM)等。客观测试方法主要根据增强语音的时域波形或频域语谱，给出客观的数值度量。例如一种常用的方法是采用信噪比来度量，此时信噪比的定义是原始语音信号功率与归一化后的增强语音和原始语音之差的功率比。同时采用板仓距离来测试。 语音增强不但与语音信号数字处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知和语音学。再者，噪声来源众多，随应用场合而异，它们的特性也各不相同。即使在实验室仿真条件下，也难以找到一种通用的语音增强算法能适用各种噪声环境。必须针对不同噪声环境，采用不同的语音增强对策。 二、国内外研究动态： 语音增强是在噪声环境下用以提高语音通信系统质量的一个重要技术。随着语音技术研究的深入和实际应用的增多，各种语音处理系统都面临着进一步提高性能的问题，语音增强是其中的关键技术之一，已有几十年的研究发展历史。其研究起与20世纪60年代，随着数字信号理论的成熟，在70年代曾形成一个理论高潮，取得了一些基础性成果，并使语音增强发展成为语音信号处理的一个重要分支。 1978年，Lim和Oppenheim提出了基于维纳滤波的语音增强方法。 1979年，Boll提出了谱相减方法来抑制噪声。 1980年，Maulay和Malpss提出了软判决噪声抑制方法。 1984年，Ephraim和Malah提出了基于MMSE短时幅度谱估计的语音增强方法。 1987年，Paliwal把卡尔曼滤波引入语音增强领域。 1995年．Ephraim提出了基于信号子空间分解的语音增强方法。 近年来，基于子空间的语音增强技术受到许多研究者的重视，该方法可减少信号的失真和人为噪声的引入。子空间技术将带噪语音信号看成向量空间的一部分，并将此向量空间划分成两个相互正交