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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。
基于MMSE维纳滤波语音增强方法研究与Matlab实现容强;肖汉【摘要】提出一种基于最小均方误差估计维纳滤波器的设计方法与Matlab实现.通过使用莱文森-德宾算法求解维纳-霍夫方程(Yule-walker方程),得到滤波器系数进行维纳滤波.加载Matlab中的语音数据handel,人为地加入高斯白噪声,分别计算加入噪声后信号的自相关Rxx和加入噪声后信号和理想信号的互相关Rxd.在输出端将信号较为精确地重现出来,而噪声却受到最大抑制.实测数据的处理结果证明经过维纳滤波后语音信号的噪声减弱,信噪比提高,较好地改进了语音信号质量.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(032)001【总页数】4页(P153-156)【关键词】最小均方误差;维纳滤波;莱文森-德宾算法;Matlab【作者】容强;肖汉【作者单位】郑州轻工业学院易斯顿美院河南郑州451450;郑州大学信息工程学院河南郑州450001;郑州师范学院信息科学与技术学院河南郑州450044【正文语种】中文【中图分类】TP391.4语音是现代社会重要的信息交互手段，人们对高质量语音的要求也逐年增加，而在现实语音通信中话音却经常受到各种各样噪声的干扰，使接收语音的可懂度和清晰度受到严重损伤，严重影响了通信质量，所以语音增强技术也变得非常重要和关键。
语音增强其实是将带有噪声的语音中去除噪声，使输出的语音信号更加清晰易懂，而其主要问题也是需要解决在噪声中提取信号的问题[1]。
语音增强可以通过设计一种有最佳线性过滤特性的滤波器，当这种语音信号与噪声同时输入时，在滤波器输出端会将语音信号尽可能精确地重现出来，而噪声却受到最大抑制。
维纳(Wiener)滤波是适合用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的过滤方法，其优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的都可应用，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成。
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。
维纳滤波的应用研究一、本文概述《维纳滤波的应用研究》一文旨在深入探讨维纳滤波理论在多个领域中的实际应用及其效果评估。
维纳滤波，作为一种经典的信号处理方法，自其诞生以来便在通信、图像处理、控制理论等多个领域发挥了重要作用。
本文将从理论到实践，系统介绍维纳滤波的基本原理、发展历程以及在各个领域中的具体应用案例。
本文将首先回顾维纳滤波的基本理论，包括其数学原理、算法实现以及性能评估方法。
在此基础上，文章将重点关注维纳滤波在不同领域中的应用实践，例如，在通信系统中如何提高信号传输质量、在图像处理中如何实现噪声抑制和图像增强、在控制理论中如何优化系统性能等。
文章还将对维纳滤波的应用效果进行定量分析和评估，以展示其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对维纳滤波的未来发展趋势进行展望，探讨其在新技术、新领域中的应用前景，以期为推动维纳滤波技术的进一步发展和应用提供有益的参考和启示。
二、维纳滤波器的理论基础维纳滤波器，以诺贝尔物理学奖得主诺伯特·维纳的名字命名，是一种用于估计信号的最优线性滤波器。
其理论基础主要源于最小均方误差准则和线性系统理论。
维纳滤波器可以在存在噪声的情况下，从观测数据中提取出有用的信号，其性能优于其他简单的滤波器，如移动平均滤波器或低通滤波器。
维纳滤波器的设计关键在于求解维纳-霍普夫方程，这是一个以信号的自相关函数和噪声的自相关函数为输入的线性方程。
解这个方程可以得到滤波器的最优权系数，这些权系数被用于构建滤波器，使得输出信号与原始信号的均方误差最小。
维纳滤波器的另一个重要特性是其频域表示。
通过将维纳滤波器的权系数转换为频域表示，我们可以更直观地理解滤波器的性能。
在频域中，维纳滤波器可以看作是一个频率依赖的增益函数，该函数根据信号的频率和噪声的功率谱来确定每个频率分量的增益。
维纳滤波器的理论基础是线性系统理论和最小均方误差准则。
通过求解维纳-霍普夫方程，我们可以得到最优的滤波器权系数，从而实现信号的最优估计。
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。
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］。
多声道语音增强系统中维纳滤波器的研究及其在语音识别中的
应用
朱琦
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】1997(013)003
【摘要】本文讨论了多声道噪声抑制系统,提出了一种新的采用维纳滤波器消噪的组合法,其消噪性能优于Zelinski法[12]的消噪性能.作者根据人耳的听觉特性修改了以往的信噪比(SNR)失真测度而追求增强语音谱与纯净语音谱之间的吻合,并提出了维纳滤波器转移函数的修正估计法以求获得更佳的谱一致性.最后,就各种消噪方法对语音识别系统的影响作了大量的试验.实验结果表明,消噪系统性能的提高有效地改善了识别系统的正识率.
【总页数】10页(P241-249,206)
【作者】朱琦
【作者单位】南京邮电学院无线电工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.基于多级维纳滤波器的空时自适应信号处理及其在无线通信系统中的应用 [J], 洪玺;王文杰;殷勤业
2.互补维纳滤波器在飞机盲目着陆系统中的应用 [J], 张业宏;高智贤;张彬
3.基于Kaldi的AI语音识别在嵌入式系统中的应用研究 [J], 彭燕子;柏杰;曹炳尧;宋英雄
4.语音识别技术在安防监控系统中的应用研究 [J], 陈观文
5.基于LD3320语音识别技术在智能垃圾分类系统中的应用研究 [J], 刘露萍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
