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2009，45（19）1引言语音是当今社会重要的信息交互手段。
随着社会的不断发展，人们对语音质量的要求不断提高。
语音增强成为了非常重要的一门关键技术。
语音增强是从带噪声的语音中去除噪声，使语音部分更加清晰易懂。
当前的语音增强算法，大致可分为四类[1]：谱减类、子空间类、统计模型类和维纳滤波类。
谱减法是较早提出的语音增强方法，它是在某帧语音变换到频域之后，减去噪声估计得到的。
由于实际环境的复杂性，对噪声很难达到准确估计，就会出现噪声抑制不足或者过相减的情况，引起大量残存乐性噪声。
子空间类方法虽然消除了一定的乐性噪声，但是同时又引入了咝咝的声音，降低了语音可理解度。
该类方法的另外一个缺点是计算量大，不易实现[2]。
基于统计模型类的语音增强方法则需要进行大量的训练，对特征选取和模型构建依赖性很强。
维纳滤波类方法在语音质量和可理解度上找到了平衡，使语音在保持可理解度的基础上尽量抑制噪声，提升语音质量[3]。
以上语音增强算法都是在假设各帧信号相互独立的条件下获得的，但是由于叠接帧的使用以及语音信号自身的短时平稳和高度相关性等特性，导致相互独立这个假设不成立。
因此会导致噪声估计不准确，出现乐性噪声等等问题。
本文所有的二维维纳滤波正是充分考虑了连续时刻语音分量之间的关联信息，在一维维纳滤波的基础上，实现在二维空间的滤波和平滑，从而显著提高算法性能和增强效果的。
22D维纳滤波维纳滤波对加性噪声信号（即y[t]=x[t]+n[t]）能够实现抑制，并且不引起大的语音失真和背景残留噪声，而且不需要进行语音端点检测，只需要从时间序列x[t]和n[t]得到[4]。
其抑制滤波器为：H s（ω）=S x（ω）S xω+S bω（1）其中，Sx（ω）为信号功率谱，Sb（ω）是噪声功率谱，Hs（ω）就是维纳滤波器。
公式（1）是在目标信号和背景噪声（x[t]和n[t]）不相关并且短时平稳的假设前提下的计算公式，因此要短时分帧，对每一帧信号的FFT采用不同的维纳滤波系进行滤波：H s（L，ω）=S x（L，ω）S x（L，ω）+S b（ω）（2）其中，L为帧号，Sx（L，ω）、Sb（L，ω）和Hs（L，ω）为第L帧的信号功率谱，噪声功率谱和维纳滤波器。
维纳滤波应用场景维纳滤波在噪声降噪中的应用噪声是信号处理中常见的问题，它会干扰信号的质量和准确性，降低信号的可靠性。
因此，在信号处理中，消除噪声是非常重要的。
维纳滤波是一种常见的信号处理技术，它可以用来降低噪声的影响，提高信号质量。
维纳滤波是一种线性滤波器，它可以在保证信号质量的情况下最小化噪声的影响。
它的原理是通过对信号进行加权平均，使得信号与噪声的比例最小化。
具体来说，维纳滤波器是一种最小均方滤波器，它通过最小化误差的均方值来实现对信号的滤波。
在实际应用中，维纳滤波广泛应用于图像处理、语音处理、雷达信号处理等领域。
其中，图像处理是维纳滤波的主要应用领域之一。
图像噪声是由于图像采集过程中的各种因素导致的，如光线、设备、传输等因素都会导致图像噪声。
维纳滤波器可以通过对图像进行加权平均，来降低噪声的影响，提高图像的质量。
在语音处理中，维纳滤波可以用于语音增强和语音识别。
由于语音信号往往受到环境噪声的影响，因此在语音处理中，消除噪声对于提高语音质量和识别率非常重要。
维纳滤波器可以通过最小化误差的均方值，来降低噪声的影响，提高语音信号的清晰度和准确性。
雷达信号处理是维纳滤波的另一个重要应用领域。
雷达信号受到多种干扰的影响，如杂波、多普勒效应、多径效应等。
维纳滤波可以通过对雷达信号进行加权平均，来降低干扰的影响，提高雷达信号的可靠性和准确性。
维纳滤波在噪声降噪中具有广泛的应用场景，可以用于图像处理、语音处理、雷达信号处理等领域。
它的原理是通过最小化误差的均方值，来实现对信号的滤波，从而提高信号的质量和可靠性。
在实际应用中，维纳滤波的效果取决于信号和噪声的特性，因此需要根据具体应用场景进行优化和调整。
数字信号处理中的语音增强算法与处理方法数字信号处理在现代通信领域扮演着重要角色，语音增强作为其中的一个关键应用领域，致力于提高语音信号的质量和清晰度。
本文将介绍一些常用的语音增强算法与处理方法，以帮助读者更好地理解数字信号处理中的语音增强技术。
1. 时域法时域法是一种常见的语音增强算法，它主要通过对语音信号的时间域进行处理来提高语音信号的质量。
其中最常用的方法是维纳滤波器。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，它通过最小化噪声和语音信号之间的均方误差来估计噪声的功率谱密度，并对语音信号进行滤波，以减少噪声干扰。
另一个常用的时域方法是扩展最小拍线（EMD），它利用自适应滤波器和经验模态分解方法，对语音信号进行去噪处理。
EMD方法通过将信号分解为一组固有模态函数（IMF）和一个剩余项来进行去噪，从而提高语音信号的质量。
2. 频域法频域法是另一种常用的语音增强算法，它主要通过对语音信号的频域进行处理来提高语音信号的质量。
其中最常用的方法是谱减法。
谱减法通过估计噪声的功率谱密度，将它从观测到的语音信号的频谱中减去，从而减少噪声干扰。
此外，为了尽量保留语音信号的谐波特征，谱减法还会对估计的语音信号功率谱做一些修正。
另一个常用的频域方法是基于频谱特性的语音增强算法，例如基于谐波比的方法和基于特征选择技术的方法。
这些方法通过分析语音信号的频谱特性，如谐波比和谐波间隔等，来提取语音信号的有用信息并减小噪声干扰。
3. 混合域法混合域方法是一种将时域和频域方法相结合的语音增强算法，它综合了两种方法的优点，以达到更好的增强效果。
其中一个常用的混合域方法是频率子带加权方法。
这种方法将音频信号分为多个子带，对每个子带分别进行时域和频域处理，然后将结果进行加权合并，从而提高整体语音信号的质量。
另一个常用的混合域方法是基于主成分分析（PCA）的方法。
PCA方法通过对语音信号进行降维处理和离散余弦变换，从而减少噪声干扰和提取有用的语音信息。
一种基于语音端点检测的维纳滤波语音增强算法李战明;尚丰【摘要】在基于先验信噪比的维纳滤波语音增强算法的基础上，结合语音端点检测算法，本文提出一种新算法。
新算法在语音端点检测的基础上，通过平滑处理更新噪声信号功率谱以适应噪声不稳定的环境；通过计算有声段噪声信号估计值，将有声段的噪声影响纳入考虑范围；通过每个语音段自适应调节噪声功率谱，实时的计算出先验信噪比。
最后将该算法与改进前算法进行仿真比较验证，该算法有更好的语音增强效果，在非稳定噪声环境中较好的抑制了噪声残留，提高了语音的可懂度。
%Based on the Wiener filtering speech prior SNR enhancement algorithm, this paper proposes a new algorithm combined with the speech endpoint detection algorithm. Based on the speech endpoint detection algorithm, the new algorithm updates the power spectrum of the noise signal by smoothing the power spectrum in order to adapt to the noise and unstable environment; The new algorithm takes the influence of the noise into account by calculating the estimate value of the sound segment noise, and calculates the priori SNR in real time by each sound segment adaptive noise power spectrum. Finally, compare the algorithm and improved algorithm by simulation verification, the improved algorithm suppresses the residual noise in the unstable noise environment, and improves the speech intelligibility.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)002【总页数】3页(P42-44)【关键词】语音端点检测;语音增强;噪声功率谱;维纳滤波【作者】李战明;尚丰【作者单位】兰州理工大学甘肃兰州 747300;兰州理工大学甘肃兰州 747300【正文语种】中文【中图分类】TN912语音增强是利用某种算法抑制噪声的干扰，提高语音的信号质量。
242CHINA SCIENCE&TECHNOLOGY不同背景噪声下基于维纳滤波的语音增强王正欢 王俊芳 武汉大学电子信息学院引言语音信号在传输过程中各种噪声的干扰会影响语音质量。
语音增强的目的就是从带噪语音中恢复原始的语音信号。
它的应用十分广泛，是很多语音信号处理比如语音识别、语音编码等不可或缺的预处理步骤。
语音增强的方法有很多，如谱减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法、MMSE等等。
维纳滤波法是基于最小均方误差准则下构造的一种滤波器。
本文从维纳滤波法出发，由在不同噪声背景下使用维纳滤波法得到的语音增强的效果来分析维纳滤波法的性能。
1.维纳滤波的基本原理语音信号是短时平稳的，一般语音信号在处理之前先要对其进行分帧加窗处理。
假设某帧原始纯净语音为()x m ,带噪语音为()y m ，带噪语音的FFT为()Y f ，带噪语音经过维纳滤波器()W f 后得到原始纯净语音频谱的估计为ˆ()Xf ，则)()()(ˆf Y f W f X =。
估计误差信号()E f 定义为原始纯净语音谱()X f 与)(ˆf X之差，频域的均方误差为为了得到最小均方误差滤波器，上式对()W f 求导令其为0，、分别为()Y f 的自功率谱，()Y f 与()X f 的互功率谱，由此得到频域最小均方误差维纳滤波器为)()()(f P f Pf W =。
而对于含有加性噪声的语音信号，维纳滤波器为)()()()(f P f P f P f W +=将)()()(f Pf P f SNR =带入上式，有1)()()(+=f SNR f SNR f W 从中可以看出维纳滤波器可以用信噪比简单的表示，得到信噪比的估计便得到了维纳滤波器的实现。
2.维纳滤波用于语音增强的具体实现2．1 进行维纳滤波的关键就是得到信噪比，得到信噪比后维纳滤波器就可以进行意义。
现在我们用本文中的维纳滤波器，分别对不同噪声背景下的语音进行增强，通过分析增强效果得到维纳滤波器的稳健性。
⾃适应滤波：维纳滤波器——GSC 算法及语⾳增强作者：桂。
时间：2017-03-26 06:06:44链接：声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 【读书笔记04】前⾔仍然是西蒙.赫⾦的《⾃适应滤波器原理》第四版第⼆章，⾸先看到，接着到了，此处为约束扩展的维纳滤波，全⽂包括： 1）背景介绍； 2）⼴义旁瓣相消（Generalized Sidelobe Cancellation, GSC ）理论推导； 3）GSC 应⽤——语⾳阵列信号增强；内容为⾃⼰的学习记录，其中错误之处，还请各位帮忙指正！⼀、背景介绍在中，有w H s θ0=g 的约束条件，即s H θ0w =g .如s θ0为旋转向量时，希望在θ0处保留波束—>对应g 1=1，希望在θ2处抑制波束—>对应g 2=0，写成⼀般形式：写成更⼀般的形式：C H w =g假设w 权值个数为M ，在⼀般约束维纳滤波中可以看出：限定条件使得结果更符合预期的效果。
假设C 为M×L 的矩阵：L 个线性约束条件。
对于M 个变量的⽅程组，对应唯⼀解最多有M 个⽅程，即：对于L 个线性约束来讲，我们仍可以继续利⽤剩下的M-L 个⾃由度进⾏约束，使得结果更加符合需求（⽐如增强某信号、抑制某信号等），这便是GSC 的背景。
⼆、GSC 理论推导 A-理论介绍书中的推导较为繁琐，我们可以从投影空间的⾓度加以理解，也就是最⼩⼆乘结果的矩阵求逆形式，给出简要说明：对于矩阵A （N×M ）:如果A 是满列秩（N>=M ）对于符合LA=I 的矩阵解为：L =A H A −1A H ;如果A 是满⾏秩（N<=M ）对于符合AR=I 的矩阵解为：R =A H AA H−1.对于C H w =g ，得出最优解：()()()()()()w q =C C H C−1g记：w re =w −w q为了便于对余量w re 进⾏控制，将C 扩展为：[ C | C a ]，C a 的列向量为矩阵C 列向量张成空间的正交补空间的基，即：C H a C =0分析新的空间特性：上式有C H w re =0，这就说明只要满⾜该条件，r e =C H a w re 就是补空间的余量，如何保证⼀定有C H w re =0呢？可以将w re 写为：−C a w a 的形式，之所以添加−可能是因为正交补空间可以认为C 列向量空间不能表征的成分，我们通常认为这⼀部分为该丢弃的残差，也因为是残差：C a 通常被称为阻塞矩阵（取Block 之意）,很多书籍⽤B 表⽰。
维纳滤波 k值
维纳滤波是一种常用的信号处理方法，广泛应用于图像处理、语音处理等领域。
在维纳滤波中，k值是一个重要的参数，它决定了滤波器的性能和效果。
维纳滤波是一种根据信号和噪声的统计特性来优化信号的恢复过程的滤波方法。
在信号处理中，我们经常会遇到信号被噪声污染的情况。
维纳滤波通过对信号和噪声进行统计分析，利用频域或空域的滤波器来减少噪声的影响，提高信号的质量。
k值在维纳滤波中起到了调节滤波器性能的作用。
k值越大，滤波器对噪声的抑制效果越好，但可能会造成信号的失真；k值越小，滤波器对信号的保留效果越好，但噪声的抑制效果可能不理想。
因此，选择合适的k值是维纳滤波中的一个关键问题。
在实际应用中，选择合适的k值需要考虑到信号和噪声的统计特性、滤波器的性能要求以及应用场景等因素。
通常情况下，我们可以通过试验和调整来确定最佳的k值，以达到滤波器性能和信号质量的平衡。
在图像处理领域中，维纳滤波常用于去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和质量。
通过调整k值，我们可以控制滤波器的效果，使图像在去噪的同时保持尽可能多的细节信息。
在语音处理领域中，维纳滤波可以用于语音增强和语音识别等任务。
通过调整k值，我们可以在保持语音清晰度的同时减少噪声的影响，提高语音处理的效果。
维纳滤波中的k值是一个重要的参数，它决定了滤波器的性能和效果。
合理选择k值可以在去除噪声的同时保持信号的质量，提高信号处理的效果。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况来选择合适的k值，以达到最佳的滤波效果。
语音增强报告(谱减法和维纳滤波)Speech Enhancement一、语音增强方法的理论分析 (2)1.引言 (2)2.语音增强算法 (2)2.1谱减法 (2)2.2 Wiener滤波法 (3)二、谱减法 (5)1.算法实现 (5)2.改善算法，减少音乐噪声 (9)三、Wiener滤波法 (11)1.算法实现 (11)2.迭代Wiener滤波的算法实现 (14)四、Wiener滤波法与谱减法的比较 (17)五、参考文献 (17)一、语音增强方法的理论分析1.引言语音增强的目标是从含有噪声的语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。
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，消除背景噪音，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。
这两个目的往往不能兼得，所以实际应用中总是视具体情况而有所侧重的。
带噪语音的噪声类型可以分为加性噪声和非加性噪声。
加性噪声有宽带的，窄带的，平稳的，非平稳的，白噪声，有色噪声，等；非加性噪声如乘性噪声，卷积噪声等。
一般，语音增强处理的噪声指环境中的噪声，而这些噪声主要是高斯白噪声，这种噪声一般符合如下的假设：(1)噪声是加性的。
(2)噪声是局部平稳的。
局部平稳是指一段加噪语音中的噪声，具有和语音段开始前那段噪声相同的统计特性，且在整个语音段中保持不变。
也就是说，可以根据语音开始前那段噪声来估计语音中所叠加的噪声统计特性。
(3)噪声与语音统计独立或不相关。
2.语音增强算法根据语音和噪声的特点，出现了很多种语音增强算法。
比较常用的有噪声对消法、谱相减法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法、FIR 自适应滤波法等。
此外，随着科学技术的发展又出现了一些新的增强技术，如基于神经网络的语音增强、基于HMM 的语音增强、基于听觉感知的语音增强、基于多分辨率分析的语音增强、基于语音产生模型的线性滤波法、基于小波变换的语音增强方法、梳状滤波法、自相关法、基于语音模型的语音增强方法等。
现代数字信号处理阅读报告在认真阅读本课程相关文献的过程中，加深了对维纳滤波、小波变换、语音信号处理方面知识的理解，本人近期主要是针对语音增强领域相关文献进行了阅读，并查阅了相关文献，学习了语音增强的一般方法。
下文主要是本人在阅读文献后的一些学习记录和体会。
一、语音增强研究现状语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。
语音通信领域中，由于受到周围环境以及传输信道的影响，纯净语音添加了背景噪声，导致音质恶化。
语音增强的目的是降低噪声分量，提高语音清晰度和可懂度，减轻听觉疲劳，主要应用在嘈杂环境下的噪声抑制、语音压缩和语音识别等场合。
由于噪声干扰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，消除背景噪音，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。
这两个目的往往不能兼得。
语音增强方法分时域方法和频域方法两种。
由于语音的短时幅度谱对听觉的影响远大于短时相位谱对听觉的影响，基于频域增强方法的研究较多。
常见的语音增强方法有大致可分为两类：1、基于语音统计特性的方法：如谱减法，最大似然估计法(ML)，最小均方误差估计法(MMSE)。
2、基于人类感知特性的方法：如利用人耳的听觉带通滤波器组特性或听觉掩蔽效应改善增强效果。
例如基于谱相减的语音增强算法、基于小波分析的语音增强算法、基于卡尔曼滤波的语音增强算法、基于信号子空间的增强方法、基于听觉掩蔽效应的语音增强方法、基于独立分量分析的语音增强方法、基于神经网络的语音增强方法等都是近年来应用较为广泛的语音增强算法。
二、阅读文献主要内容在目前的频域语音增强方法存在着一个明显的缺点：在增强过程中，由于是利用有声/无声检测技术以无声期间的噪声方差作为当前分析帧各频率点的噪声频谱分量的估计，而噪声频谱具有高斯分布，其幅度随机变化范围较宽，便会产生随机误差。
后置维纳滤波和可调波束成形器的语音信号增强同晓荣【摘要】针对自适应波束形成滤器会带来误差噪声,提出一种两级滤波器结构的语音增强方法.第1级由一个可调滤波器与4个麦克风阵列的求和波束形成器组成.通过一个控制信号控制波束形成滤波器.第2级是一个维纳滤波器,通过两个相邻的主输出定向光束之间的互相关实现信号功率谱估计,该估计是基于两个相邻定向光束的噪声输出是来自两个独立的噪声源,语音输出源来自同一个信号源.仿真结果表明,算法可以提高信噪比约6 db.%Due to the error noise produced by adaptive beam-forming filter,a two-stage filter structure for speech enhancement is introduced. The first stage of the proposed filter is a control signal that is used to control beam-forming filter,and it is composed of an adjustable filter and sum beam-former with four-microphone array. The second stage of the proposed filter is a Wiener filter,in this stage the signal power spectrum estimation is realized by cross-correlation of two adjacent primary output directional beams. This estimation is based on the assumption that the noise output of two adjacent directional beams comes from two independent noise source and the speech output comes from the same signal source. The simulation experiment shows that the proposed algorithm can improve the signal-noise-ratio(SNR)for about 6 db.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2018(043)001【总页数】5页(P132-135,140)【关键词】可调滤波器;波束形成;后置维纳滤波器;语言增强【作者】同晓荣【作者单位】渭南师范学院网络安全与信息化学院,陕西渭南714099【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言移动运营商充分意识到语音质量对吸引消费者的重要性，提升语音服务质量已成为传统通信运营商提高品牌竞争力、吸引用户、保持用户忠诚度的首要途径与核心方法［1］。
