语音增强--谱减法原理及源代码实现

语音识别技术中的语音增强方法语音识别技术是一种基于计算机的人机交互方式，它将人的语音信息转化为文本或命令，实现自然语言对计算机的控制和交流。

然而，由于语音信号受到环境噪音、语音质量等多种因素的影响，识别准确度可能会受到一定的影响。

为了提高语音识别的准确性和稳定性，语音增强方法应运而生。

一、噪声抑制技术噪声是语音识别中常见的干扰因素之一，它会降低语音信号的质量，阻碍识别系统的准确工作。

因此，噪声抑制技术成为解决这一问题的重要手段之一。

常见的噪声抑制方法包括：频域滤波法、时域滤波法和声学特征转换法。

1. 频域滤波法频域滤波法是基于频域分析的一种噪声抑制技术，它通过分析语音信号的频率特性，有选择性地抑制噪声成分，保留语音信号的有用信息。

常用的频域滤波方法包括谱减法、MMSE准则和Subspace方法等。

2. 时域滤波法时域滤波法是一种基于时域分析的噪声抑制方法，它通过分析语音信号在时间域上的特性，对噪声信号进行抑制。

经典的时域滤波方法有阻带滤波法、LMS自适应滤波法和Kalman滤波法等。

3. 声学特征转换法声学特征转换法是一种基于声学特征的噪声抑制方法，它通过对语音信号的声学特征进行转换，使其更适合于识别算法的处理。

常见的声学特征转换方法有Mel频率倒谱系数（MFCC）、倒频谱法和线性预测法等。

二、语音增强技术除了噪声抑制技术外，语音增强技术也是一种重要的语音处理手段。

它通过调节语音信号的频谱特性，改善语音信号的质量，为语音识别系统提供更清晰、准确的输入。

常见的语音增强技术包括谱减法、频谱平滑法和频谱估计法等。

1. 谱减法谱减法是一种常用的语音增强方法，它通过对语音信号的频谱进行减噪处理，去除噪声成分，提高语音信号的质量。

谱减法的基本原理是通过对语音信号的短时傅里叶变换，将频谱信息进行分析和处理。

2. 频谱平滑法频谱平滑法是一种通过平滑语音信号的频谱来增强语音质量的方法。

它通过对语音信号的频谱进行滤波，去除高频噪声成分，使得语音信号更加平滑。

设计性实验4 语音信号增强一、实验目的1、了解语音信号噪声抑制的仿真方法及原理；2、利用谱想减法抑制语音中的噪声；二、实验要求1、仿真合成一段带噪语音；2、使用谱相减法对带噪语音进行增强；三、实验原理1、语音信号特点：语音信号是一种时变的非平稳的随机信号，但是人类的发声系统的生理结构的变化速度是有一定限度的，在一段时间内(10~30ms)人的声带和声道形状具有相对稳定性，可以认为其特性是不变的，因而语音的短时谱分析也有相对稳定性，在语音增强中可以利用短时谱的这种稳定性。

2、语音信号的处理方法根据语音信号的特点，可以将平稳过程中的处理方法和理论引入到语音信号的短时处理当中，将语音信号划分为很多短时的语音段，每个短时的语音段称为一个分析帧。

这样，对每一帧语音信号处理就相当于对特征固定的持续信号进行处理。

帧既可以是连续的，也可以采用交叠分帧，一般帧长取 10~30ms。

取数据时，前一帧和后一帧的交迭部分称为帧移，帧移与帧长之比一般取为0~1/2。

对取出的语音帧要经过加窗处理，即用一定的窗函数与信号相乘，从而形成加窗语音。

加窗的主要作用在于减少由分帧处理带来的频谱泄露，这是因为，分帧是对语音信号的突然截断，相当于语音信号的频谱与矩形窗函数频谱的周期卷积。

由于矩形窗频谱的旁瓣较高，信号的频谱会产生“拖尾”，即频谱泄露。

为此，可采用汉明窗，因为汉明窗旁瓣最低，可以有效地克服泄露现象，具有更平滑的低通特性，得到的频谱比较平滑。

汉明(Hamming)窗定义：3、谱减法简介谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。

谱减法的基本原理：图1 谱相减法原理图图中为加窗后的带噪信号，为的噪声信号功率谱，为增强后的语音信号。

由于人耳对语音相位不敏感，所以用原始含噪语音的相位代替估计语音的相位。

谱减法实现的几条公式如下：(1)(2)(3)由式(1)得到增强后的语音信号的功率谱；然后利用原始含噪语音的相位代替增强后语音的相位，恢复出增强后的语音信号。

音频信号处理中的语音增强算法研究综述引言：在现实生活中，由于各种环境因素的干扰，语音信号往往受到噪声的影响而变得模糊不清。

为了提高语音信号的质量和可理解性，研究者们致力于开发各种语音增强算法。

本文将对音频信号处理中的语音增强算法进行综述，从传统方法到深度学习方法，分析其原理、应用和优缺点。

传统语音增强算法：1. 统计模型方法统计模型方法是传统语音增强算法中常用的一种方法。

该方法通过对语音信号和噪声进行建模，通过最大似然准则来估计语音信号的参数，进而实现语音增强。

代表性的算法有谱减法(Spectral Subtraction)、最小均方误差法(Minimum Mean Square Error)等。

这些算法在一定程度上能够减小噪声的影响，提高语音信号的质量，但也存在一定的缺点，例如对于非平稳噪声和低信噪比情况下的处理效果并不理想。

2. 子空间方法子空间方法是基于统计模型方法的另一种改进方法。

该方法通过运用降维、投影等技术，将噪声信号和语音信号从不同的子空间中进行建模和分离。

其中，主成分分析(Principal Component Analysis)和独立分量分析(Independent Component Analysis)是常用的子空间方法。

这些方法具有较好的噪声抑制效果，但也存在对信号相关性的依赖性，对噪音类型的预先知识要求较高等问题。

深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者开始将其应用于语音增强领域，并取得了显著的成果。

1. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种使用卷积层和池化层进行特征提取的神经网络模型。

在语音增强领域，研究者们通过将噪声信号和语音信号输入到CNN中，以降低噪声的影响并提取有用的语音特征。

例如，Deep Convolutional Neural Networks(DCNN)被广泛应用于单麦克风语音增强任务中，取得了较好的增强效果。

2. 循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络模型，适用于连续序列数据的处理。

学校代码： 10128学号：语音信号处理专题报告（题目：谱减法原理及其实现过程学院：专业：学生姓名：学号：班级：二〇一二年六月谱减法原理及其实现过程摘要本文主要研究谱减法原理及其实现过程及了解其在语音增强中的应用，目的是增强语音质量，减少语音失真和提高其可懂度。

S. Boll 假设噪声是平稳的或缓慢变化的加性噪声，并且语音信号和噪声信号不相关的情况下，提出了谱减法(SS：Spectral Subtraction)。

该方法能够抑制背景噪声的影响，但由于其局部平稳性的假设与实际情况并不相符，因此效果不理想，残留的音乐噪声较大；Berouti在传统谱减法的基础上增加了调节噪声功率谱大小的系数和增强语音功率谱的最小值限制，提高了谱减法的性能，但是其修正系数和最小值是根据经验确定的，适应性较差；P. Lockwood在谱减法的基础上提出了非线性谱减法(NSS：Non-liner Spectral Subtraction)，它根据语音信号的信噪比自适应调节语音增强的增益函数，提高了语音的信噪比，而信噪比并不能正确反映信号的听觉质量，因此用信噪比作为调整估计参数的依据并不能提高信号的听觉质量；Boh Lim Sim等人也提出了与此相近的改进算法，虽然提高了信号的信噪比，但残留的音乐噪声较大；Virag将人耳的掩蔽特性应用到非线性谱减法的增强算法中，部分解决了谱减法残留音乐噪声大的问题，但在信噪比较低或非平稳的情况下，其增强效果不理想；I.Cohen 等人首先估计语音信号概率密度函数，然后在此基础上改进了对数谱估计算法，使得改进的算法对非平稳噪声具有良好的抑制作用，该算法的缺点是语音信号的概率密度函数较难估计。

噪声参数估计的准确与否直接会影响谱减法语音增强效果，因此，带噪语音中背景噪声参数的估计问题值得关注。

最后，基于噪声与语音具有一定的相关性的实际情况，我们提出了算法的进一步改进设想，并对此思想做出了数学推导，得到了算法进一步改进的方向及可行性。

改进的谱减法在语音增强中的应用一、boll的改进谱减法基本理论1979年，s.f.boll提出一种改进的谱减法。

主要的改进点如下。

（1）在谱减法中使用信号的频谱幅值或功率谱改进的谱减公式为噪声段的平均谱值为当y=1时，算法相当于用谱幅值做谱减法；当y=2时，算法相当于用功率谱做谱减法。

式中，a为过减因子；β为增益补偿因子。

（2）计算平均谱值在相邻帧之间计算平均值：利用yi（k）取代xi（k），可以得到较小的谱估算方差。

（3）减少噪声残留在减噪过程中保留噪声的最大值，从而在谱减法中尽可能地减少噪声残留，从而削弱“音乐噪声”。

此处，max|nr（k)|代表最大噪声残余。

二、基本谱减法的实验boll的改进谱减法函数spectralsubim名称：spectralsubim功能：基于boll的改进谱减法语音降噪。

调用格式：output = spectralsubim(signal,wind, inc, nis, gamma, beta)说明：输入参数signal是输入的含噪语音信号；wind为窗函数或窗长；inc是帧移；nis是前导无话段帧数；gamma和beta是算法参数。

output是降噪后的信号。

函数代码如下：functionoutput=spectralsubim(signal,wind,inc,nis,gamma,beta)nwin=length(wind);if (nwin == 1) % 判断窗长是否为1，若为1，即表示没有设窗函数w = wind; % 是，帧长=windwnd=hamming(w);elsew = nwin; % 否，帧长=窗长wnd=wind;endnfft=w;y=enframe(signal,w,inc)';y=fft(y,nfft);yphase=angle(y(1:fix(end/2)+1,:)); %含噪语音的相位y=abs(y(1:fix(end/2)+1,:)).^gamma; %功率谱numberofframes=size(y,2);n=mean(y(:,1:nis)')'; %初始的能量谱均值d(k)nrm=zeros(size(n)); %噪声残余量最大值noisecounter=0;noiselength=9; %噪声平滑因子ys=y; %平均谱值for i=2:(numberofframes-1)ys(:,i)=(y(:,i-1)+y(:,i)+y(:,i+1))/3;endfor i=1:numberofframes[noiseflag, speechflag, noisecounter,dist]=vad_logspec(y(:,i).^(1/gamma),n.^(1/gamma),noise counter); %基于频谱距离的vad检测if speechflag==0n=(noiselength*n+y(:,i))/(noiselength+1); %更新并平滑噪声nrm=max(nrm,ys(:,i)-n); %更新最大的噪声残余x(:,i)=beta*y(:,i);elsed=ys(:,i)-n; %谱减if i>1 &&i<numberofframes %减少噪声残留项for j=1:length(d)if d(j)<nrm(j)d(j)=min([d(j) ys(j,i-1)-n(j)ys(j,i+1)-n(j)]);endendendx(:,i)=max(d,0);endendoutput=overlapadd2(x.^(1/gamma),yphase,w,inc);信噪比计算函数snr_calc名称：snr_calc功能：计算信噪比。

语音信号的降噪与增强算法研究随着科技的进步，我们越来越离不开智能化设备的使用。

但是，在使用手机、电脑等智能设备的时候，我们常常会遇到一些问题，如语音信号质量不佳，噪音干扰等。

这些问题对于我们的生活工作产生了很大的影响。

为了解决这个难题，我们需要一些降噪技术来改善语音信号质量。

降噪技术的实现原理语音信号降噪技术的实现原理是利用数字信号处理技术从信号中分离出噪声，以此提高语音信号的质量。

一般来说，降噪可以分为两种方法：基于滤波和基于深度学习。

基于滤波的语音信号降噪技术是利用滤波算法分离出噪声和语音信号。

该算法的基本思想是建立一个滤波器，用于滤除噪声干扰，来提高语音信号质量。

但是，基于滤波的降噪算法容易出现失真，因此需要对滤波器进行优化，以提高语音的清晰度。

与基于滤波的降噪技术不同，基于深度学习的降噪技术是将一些数据传入到神经网络中学习，通过神经网络中的各种神经元对输入进行处理，从而实现降噪的目的。

基于深度学习的降噪技术不仅可以减少噪声，同时可增强语音信号。

其作用是使得语音信号清晰度更高、可辨识度更好。

常用的降噪、增强技术语音信号降噪、增强技术有很多种，以下是一些常用的技术：1. 基于小波分析的降噪、增强技术基于小波分析的降噪、增强技术是通过对语音信号进行小波变换，提高语音信号的信噪比。

该技术不仅可以降噪，同时还能增强语音信号的特征，使得音质更加优秀。

2. 基于改进的谱减法降噪、增强技术谱减法是一种常用的语音信号降噪方法。

改进的谱减法技术利用声谱分析、短时傅里叶变换等方法实现对语音信号的降噪和增强。

该技术在降噪的同时还能减少音频失真，提高语音信号的清晰性。

3. 基于深度学习的降噪、增强技术基于深度学习的降噪、增强技术在语音信号的降噪、增强领域中得到了广泛的应用。

其优点是可以对原始数据自动提取特征，有效地降低了人工干预的成本。

未来发展趋势随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习算法的语音信号降噪、增强技术渐渐及其重要。

文章编号:1007-757X(2020)12-0056-02一种基于谱减法的语音增强算法研究刘雅琴，甘文丽(洛阳师范学院信息技术学院，河南洛阳471934)摘要：为了从带噪语音信号中提取出纯净的原始语音，分析了基本谱减法，给出了功率谱的谱减法的完整步骤，在此基C上引入噪声谱估计系数a,减少了功率谱估计的误差”在Matlab平台上对信噪比分别为5dB、0dB、一5dB、一10dB W种带噪语音信号进行了仿真验证，提高的信噪比依次约为6、8、10和11,结果表明输入信噪比越低，增强后的信噪比提高越多，该算法对于低信噪比的语音信号增强有一定的效果#关键词：单通道；语音增强；谱减法；信噪比；离散傅里叶变换中图分类号：TP391.4文献标志码：AAn Algor"thm of Speech Enhancement Based on Spectral Subtract"onLIU Yaqin,GAN Wenii(College of Information Technology,Luoyang Normal University,Luoyang471934,China)Abstract:In order to extract pure original speech from noisy speech signal,in this paper,the spectral subtraction algorithm is analyzed!andthecompletestepsofpowerspectralsubtractionalgorithmaregiven Onthisbasis!thenoisespectralestimation coe f icient a isintroducedtoreducetheerrorofpowerspectralestimation Fourkindsofnoisyspeechsignals withsignal-to-noise ratio of10dB,5dB,0dB,—5dB and一10dB are simulated and verified on Matlab platform.The increase of signal-to-noiseisabout6!8!10and11inturn Theresultsshowthatthelowertheinputsignal-to-noiseratiois!themoretheenhanced signal-to-noiseratiois This algorithm has certain e f ect on speech enhancement with low signal-to-noise ratioKey words:single channel；speech enhancement；spectral subtraction；signal-to-noise ratio；DFT0引言语音增强是从带噪语音信号或者受干扰信号中提取出纯净的原始语音。

2023年3月 辽 宁 警 察 学 院 学 报 Mar. 2023 第2期 (总第138期) JOURNAL OF LIAONING POLICE COLLEGE No. 2 (Ser. No. 138)语音增强降噪方法研究孟飞宇，张红兵，岳沛瑀（中国刑事警察学院 公安信息技术与情报学院， 辽宁 沈阳 110854）摘 要：语音信号在采集和传输过程中会受到噪声的干扰，造成音频信噪比过低。

通常会用谱减法、滤波器法、神经网络等方法对收集到的音频进行降噪处理。

本研究以模型算法和非模型算法两部分为研究顺序，分析了几种常见降噪方法的原理和优缺点，通过对相应代码的实现，以信噪比和分段信噪比为评价标准，对比分析各类方法的降噪效果，最后得出基于LMS 自适应滤波器降噪方法效果更明显，同时神经网络的语音降噪方法会有更好的应用前景。

关键词：降噪；谱减法；滤波器法；神经网络中图分类号： D918.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0727(2023)02-0078-04收稿日期：2022-12-04作者简介：孟飞宇（1993-），男，辽宁沈阳人，硕士研究生。

研究方向：声像资料检验。

张红兵（1979-）：男，河南舞阳县人，硕士研究生导师，教授，硕士。

研究方向：声像资料检验。

瑀岳沛（1997-）：男，河南郑州人，硕士研究生。

研究方向：声像资料检验。

基金项目：中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目“基于云计算平台的语音信号处理技术应用研究”（2021YCYB46）。

语音是人与人沟通交流的主要方式，成为人们相互之间传递信息的一种重要手段。

在现实生活中，人们所获得的语音信号会因为录制设备和周围环境等因素的影响，出现语音清晰度较低的现象，如何改善语音信号质量是人们一直要攻克的难题。

国内外的专家学者相继提出维纳滤波、谱相减、软判决、短时谱幅度估计和卡尔曼滤波等诸多方法进行语音增强降噪[1]，在之后的研究应用过程中又对上述方法进行完善调整，并结合新技术的发展创新出更科学有效的增强降噪模式，使得增强降噪效果得到明显的提升。

Python中的音频增强音频增强是指利用Python编程语言和相关的音频处理库对音频进行处理，使其在音质、音量等方面得到改善和增强。

Python提供了许多强大的音频处理库，如librosa、pydub等，可以方便地实现音频增强的功能。

本文将介绍Python中的音频增强的基本原理和常用方法。

一、音频增强的基本原理音频增强的基本原理是通过对音频信号进行各种处理，改变音频的频谱、音量等特征，以提高音频的质量和可听性。

具体而言，音频增强可以包括以下几个方面的处理：1. 音频滤波：利用滤波器对音频信号进行去噪、降噪等处理，以减少噪声对音频质量的影响。

2. 音频均衡器：通过调节音频信号的频谱分布，增强或减弱某些频段的音量，以改善音频的平衡性和音质。

3. 音频压缩：通过压缩算法对音频信号进行压缩，减小音频文件的大小，提高存储和传输的效率。

4. 音频增益：调节音频信号的整体音量，增大或减小音频的声音强度。

5. 音频变速、变调：改变音频信号的播放速度和音调，以实现快进、慢放、升调、降调等效果。

二、Python中的音频增强方法在Python中，可以使用多种音频处理库和工具包来实现音频增强的功能。

下面介绍两个常用的音频处理库及其使用方法。

1. Librosa库Librosa是一款常用的音频处理库，提供了一系列强大的音频处理函数和工具。

可以使用pip命令安装librosa库：```pip install librosa```使用Librosa库可以实现音频的加载、保存、音频增益、音频滤波等功能。

以下是使用Librosa库实现音频增益的示例代码：```pythonimport librosa# 加载音频文件audio, sr = librosa.load('audio.wav')# 音频增益audio = audio * 1.2# 保存增益后的音频文件librosa.output.write_wav('audio_enhanced.wav', audio, sr)```2. Pydub库Pydub是Python中另一个常用的音频处理库，可以用于音频文件的读取、写入、切割、合并等操作。

学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:实验四 减谱法语音增强技术研究一、实验目的本实验要求掌握减谱法语音增强的原理，会利用已学的相关语音特征，构建语音特征矢量，然后自己设计减谱法语音增强程序（也可参考相关文献），能显示干净语音和加噪语音信号及处理后的结果语音信号波形，分析实验结果，写出报告。

二、实验原理谱减法的基本原理谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。

由于语音是短时平稳的，所以在短时谱幅度估计中认为它是平稳随机信号，假设)(m s 、)(m n 和)(m y 分别代表语音、噪声和带噪语音，)(ωs S 、)(ωn S 和)(ωy S 分别表示其短时谱。

假设噪声)(m n 是与语音)(m s 不相关的加性噪声。

于是得到信号的加性模型：)()()(m n m s m y += (4-1)对功率谱有 )()()()(|)(||)(||)(|**222ωωωωωωωw w w w w w w N S N S N S Y +++= (4-4) 原始语音的估值为]|)([||)(||)(|222ωωωw w w N E Y S -=∧(4-5)只要在频域用(4-5)式得到纯净语音的谱估计，就可以根据(4-6)式得到增强后的语音。

[])()(ˆ)(ˆωϕωj w e s IFFT m s=错误！未找到引用源。

(4-6)根据前面分析，我们可以给出谱相减算法的整个算法流程，如图4-1所示：图4-1 谱减法的算法流程三、实验程序带噪学院:信息与电气工程学院班级: 电信111 姓名: 彭宝玺学号: 2011081226课程: 语音信号处理实验日期: 2014 年 4 月 25 日成绩:1、噪声叠加到信号上的比较%在噪声环境下语音信号的增强%语音信号为读入的声音文件%噪声为正态随机噪声clear;input=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\yuyinxinhao\b1.wav');count=length(input);noise1=0.1*randn(1,count);signal=input;for i=1:countvoice1(i)=signal(i)+noise1(i);endnoise2=0.01*randn(1,count);for i=1:countvoice2(i)=signal(i)+noise2(i);endnoise3=randn(1,count);signal=input;for i=1:countvoice3(i)=signal(i)+noise3(i);endn=1:count;figure %对比纯净语音信号，噪音信号和带噪语音信号subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(3,1,2);plot(n,noise1);title('噪音信号')subplot(3,1,3);plot(n,voice1);title('带噪信号')figure %对比纯净语音信号频谱，噪音信号和带噪信号频谱Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')Fss1=fft(noise1);subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss1));学院:信息与电气工程学院班级: 电信111 姓名: 彭宝玺学号: 2011081226 课程: 语音信号处理实验日期: 2014 年 4 月 25 日成绩:title('噪音信号频谱')Fv1=fft(voice1);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv1));title('带噪信号的频谱')figure %对比纯净语音信号，噪音信号和带噪语音信号subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(3,1,2);plot(n,noise2);title('噪音信号')subplot(3,1,3);plot(n,voice2);title('带噪信号')figure %对比纯净语音信号频谱，噪音信号和带噪信号频谱Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')Fss2=fft(noise2);subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss2));title('噪音信号频谱')Fv2=fft(voice2);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv2));title('带噪信号的频谱')figure %对比纯净语音信号，噪音信号和带噪语音信号subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(3,1,2);plot(n,noise3);title('噪音信号')subplot(3,1,3);plot(n,voice3);title('带噪信号')figure %对比纯净语音信号频谱，噪音信号和带噪信号频谱学院:信息与电气工程学院班级: 电信111 姓名: 彭宝玺学号: 2011081226课程: 语音信号处理实验日期: 2014 年 4 月 25 日成绩:Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')Fss3=fft(noise3);subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss3));title('噪音信号频谱')Fv3=fft(voice3);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv3));title('带噪信号的频谱')2、利用减谱法的基本原理给语音信号降噪噪声为0.1*randn(1,coun) 纯净信号为输入信号%在噪声环境下语音信号的增强%语音信号为读入的声音文件%噪声为正态随机噪声clear;input=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\yuyinxinhao\b1.wav');count=length(input);noise=1*randn(1,count);signal=input';for i=1:countvoice(i)=signal(i)+noise(i);endFv=fft(voice);anglev=angle(Fv);Fn=fft(noise);power1=(abs(Fv)).^2;power2=(abs(Fn)).^2;power3=power1-power2;power4=sqrt(power3);Fs=power4.*exp(j*anglev);sound=ifft(Fs);n=1:count;%纯净语音信号频谱Fss=fft(signal);figure %对比纯净语音信号和输出信号subplot(2,1,1)学院:信息与电气工程学院班级: 电信111 姓名: 彭宝玺学号: 2011081226课程: 语音信号处理实验日期: 2014 年 4 月 25 日成绩:plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(2,1,2)plot(n,sound);title('输出信号')figure %对比纯净语音信号频谱和输出语音信号频谱subplot(2,1,1)plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')subplot(2,1,2)plot(n,abs(Fs));title('输出信号频谱')max_v=max(voice); %对带噪信号抽样值点进行归一化处理re_voice=voice/max_v;%对输出信号抽样点值进行归一化处理max_s=max(sound);re_sound=sound/max_s;%读出带噪语音信号，存为'1001.wav'wavwrite(re_voice,5500,16,'1001');%读出处理后语音信号，存为'1002.wav'wavwrite(re_sound,5500,16,'1002')3、利用改进的减谱法给语音信号降噪噪声为0.1*randn(1,coun) 纯净信号为输入信号%在噪声环境下语音信号的增强%语音信号为读入的声音文件%噪声为正态随机噪声clear;input=wavread('C:\Users\Administrator\Desktop\yuyinxinhao\b1.wav');count=length(input);noise=0.1*randn(1,count);signal=input';for i=1:countvoice(i)=signal(i)+noise(i);endFv=fft(voice);anglev=angle(Fv);Fn=fft(noise);power1=(abs(Fv)).^2;power2=(abs(Fn)).^2;学院:信息与电气工程学院班级: 电信111 姓名: 彭宝玺学号: 2011081226 课程: 语音信号处理实验日期: 2014 年 4 月 25 日成绩: for i=1:countif(power1(i)>=3*power2(i))power3(i)=power1(i)-3*power2(i);elsepower3(i)=0.01*power2(i);endendpower4=sqrt(power3);Fs=power4.*exp(j*anglev);sound=ifft(Fs);n=1:count;%纯净语音信号频谱Fss=fft(signal);figure %对比纯净语音信号和输出信号subplot(2,1,1)plot(n,signal);title('纯净信号')subplot(2,1,2)plot(n,sound);title('输出信号')figure %对比纯净语音信号频谱和输出语音信号频谱subplot(2,1,1)plot(n,abs(Fss));title('纯净信号频谱')subplot(2,1,2)plot(n,abs(Fs));title('输出信号频谱')四、实验结果1、噪声叠加到信号上的比较（1）噪声为0.1*randn(1,count)学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020004000600080001000012000140001600018000-0.200.2纯净信号020004000600080001000012000140001600018000-0.500.5噪音信号020004000600080001000012000140001600018000-0.50.5带噪信号020004000600080001000012000140001600018000050100纯净信号频谱050噪音信号频谱2000400060008000100001200014000160001800050100带噪信号的频谱（2）噪声为0.01*randn(1,count)学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020004000600080001000012000140001600018000-0.200.2纯净信号020004000600080001000012000140001600018000-0.0500.05噪音信号020004000600080001000012000140001600018000-0.20.2带噪信号020004000600080001000012000140001600018000050100纯净信号频谱0200040006000800010000120001400016000180005噪音信号频谱02000400060008000100001200014000160001800050100带噪信号的频谱（3）噪声为randn(1,count)学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020004000600080001000012000140001600018000-0.200.2纯净信号020004000600080001000012000140001600018000-505噪音信号-505带噪信号2、利用减谱法的基本原理给语音信号降噪噪声为0.1*randn(1,coun) 纯净信号为输入信号20004000600080001000012000140001600018000-0.2-0.100.10.2纯净信号-0.50.5输出信号学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020406080纯净信号频谱50100输出信号频谱3、利用改进的减谱法给语音信号降噪噪声为0.1*randn(1,coun) 纯净信号为输入信号 （1）参数取a=3,b=0.0120004000600080001000012000140001600018000-0.2-0.100.10.2纯净信号20004000600080001000012000140001600018000-0.1-0.0500.050.1输出信号学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020004000600080001000012000140001600018000020406080纯净信号频谱0200040006000800010000120001400016000180000204060输出信号频谱（2）参数取a=10,b=0.01-0.2-0.10.10.2纯净信号-0.1-0.050.050.1输出信号学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020406080纯净信号频谱020406080输出信号频谱（3）参数取a=0.8,b=0.01020004000600080001000012000140001600018000-0.2-0.10.10.2纯净信号020004000600080001000012000140001600018000-0.4-0.20.20.4输出信号学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020406080纯净信号频谱20004000600080001000012000140001600018000020406080输出信号频谱（4）参数取a=3,b=0.0001020004000600080001000012000140001600018000-0.2-0.10.10.2纯净信号-0.1-0.050.050.1输出信号学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020406080纯净信号频谱020004000600080001000012000140001600018000020406080输出信号频谱（5）参数取a=3,b=0.1020004000600080001000012000140001600018000-0.2-0.10.10.2纯净信号20004000600080001000012000140001600018000-0.2-0.10.10.2输出信号学院:信息与电气工程学院 班级: 电信111 姓名: 彭宝玺 学号: 2011081226 课程: 语音信号处理 实验日期: 2014 年 4 月 25 日 成绩:020406080纯净信号频谱20004000600080001000012000140001600018000020406080输出信号频谱五、实验分析1、噪声叠加到信号上时，噪声会对信号产生较大影响，噪声加强会使信号被噪声淹没；噪声减弱，对信号的影响减小;2、用减谱法的基本原理対带噪信号进行处理后，信号质量明显提升，从而得到较纯净的语音信号;3、用改进的减谱法対带噪信号进行处理后，信号质量更好，语音信号更纯净。

谱减法降噪原理
谱减法是一种常见的语音信号降噪方法。

它的基本原理是：将语音信号转换为频域表示，然后通过对频谱进行减法运算，去除噪声信号，最后将结果转换回时域得到降噪后的语音信号。

具体地说，谱减法会先对输入语音信号进行快速傅里叶变换(FFT)，得到其频域表示。

然后，利用某些先验知识或算法，确定哪些频率分量是噪声，哪些是语音信号。

通常情况下，噪声分量的幅度较大，而语音信号分量的幅度较小。

因此，可以通过对噪声分量进行减法运算来去除噪声。

具体地，谱减法会先对频谱进行平滑处理，以保留语音信号中的谐波峰和其他特征，同时过滤掉噪声中的峰值。

然后，对于每个频率分量，采用以下公式进行处理：
$M'(f) = max(M(f) - alpha N(f), 0)$
其中$M(f)$是原始频谱幅度，$N(f)$是噪声频谱幅度，$alpha$是一个调整参数，可以控制去噪的强度。

如果$M(f)$比$N(f)$小，那么$M'(f)$就等于$0$，表示这个频率分量被认为是噪声。

如果$M(f)$比$N(f)$大，那么$M'(f)$就等于$M(f) - alpha N(f)$，表示去除了一部分噪声。

最后，将处理后的频谱通过逆傅里叶变换(IFT)转换回时域得到降噪后的语音信号。

总之，谱减法通过对频域信号进行减法运算，去除噪声信号，从而实现降噪。

尽管它有一些局限性，但它是一种常用的降噪方法，被广泛应用于语音信号处理中。

语音信号处理中的语音增强算法研究一、引言语音信号处理是人工智能、机器学习和通信领域的一个重要分支。

语音增强算法作为其中的核心技术之一，旨在提高语音信号的质量和清晰度，以便更好地满足人们的需求。

本文将针对语音增强算法进行深入探讨和研究。

二、语音增强算法的原理语音增强算法主要有两个重要原理：语音信号先验和信号模型。

首先，语音信号具有一定的统计特性，比如具有一定的时域和频域相关性等。

通过利用这些先验知识，可以更好地提取和增强语音信号。

其次，信号模型是指对语音信号进行数学建模，以便更好地理解和处理信号。

三、经典的语音增强算法1.自适应滤波器自适应滤波器是一种利用滤波器来抑制噪声的方法。

它通过对输入信号和噪声进行建模，并自适应地调整滤波器参数，使得输出信号尽可能接近清晰语音信号。

2.频谱减法法频谱减法法是一种利用谱减去噪声的方法。

通过对语音信号和噪声进行频谱分析，将噪声频谱估计减去语音信号频谱，得到增强后的语音信号。

3.声源定位声源定位是一种将声源和噪声分离的方法。

通过对多个麦克风的语音信号进行分析，可以估计声源的位置和方向，并将噪声信号抑制。

四、深度学习在语音增强算法中的应用近年来，深度学习在语音增强算法中的应用得到了广泛关注和应用。

深度学习模型可以自动从大量的语音数据中学习语音信号的特征，并通过增加网络层数、增加训练数据等方式提高语音增强的效果。

1.卷积神经网络卷积神经网络是一种用于处理图像和语音信号的深度学习模型。

通过卷积层、池化层和全连接层等组件，可以有效地提取语音信号的特征，并进行增强。

2.循环神经网络循环神经网络是一种能够处理时序数据的深度学习模型。

通过在网络中引入记忆单元和循环连接，可以对语音信号进行时序处理，提高增强效果。

五、语音增强算法的评价指标为了评价语音增强算法的性能，需要选择合适的评价指标。

常用的评价指标包括信噪比、语音失真度、语音理解度等。

六、未来发展趋势随着人工智能和深度学习技术的不断发展，语音增强算法也呈现出许多新的发展趋势。

使用加权滤波器的一种改进的谱减语音增强算法摘要在噪声环境，例如飞机座舱、汽车引擎中，语音中或多或少地夹杂着噪声。

为了减少带噪语音中的噪声，我们提出了一种改进型的谱减算法。

这种算法是利用对谱减的过度减法而实现的。

残余噪声能够利用人类听觉系统的掩蔽特性被掩蔽。

为了消除残余的音乐噪声，引入了一种基于心理声学的有用的加权滤波器。

通过仿真发现其增强的语音并未失真，而且音乐噪声也被有效地掩蔽，从而体现了一种更好的性能。

关键词：语音增强；谱减1.引言语音信号中经常伴有环境中的背景噪声。

在一些应用中如：语音命令系统，语音识别，说话者认证，免提系统，背景噪声对语音信号的处理有许多不利的影响。

语音增强技术可以被分为单通道和多通道或多通道增强技术。

单通道语音增强技术的应用情况是只有一个采集通道可用。

谱减语音增强算法是一个众所周知的单通道降噪技术[]2,1。

大多数实现和多种基本技术的运用是在语音谱上减去对噪声谱的估计而得以实现的。

传统的功率谱相减的方法大大减少了带噪语音中的噪声水平。

然而，它也在语音信号中引入了一种被称为音乐噪声的恼人的失真。

在本文中我们运用一种能够更好、更多地抑制噪声的改进的频谱过度减法的方法[]3。

该方法的运用是为了估计纯净语音的功率谱，它是通过从语音功率谱中减去噪声功率谱的过度估计而实现的。

此外，为了在语音失真和噪声消除之间找到最佳的平衡点，一种基于声学心理学的动机谱加权规则被纳入。

通过利用人耳听觉系统的掩蔽特性能够掩蔽现有的残余噪声。

当确定了语音掩蔽阈值的时候，运用一种改进的掩蔽阈值估计来消除噪声的影响。

该方法提供了比传统的功率谱相减法更优越的性能，并能在很大程度上降低音乐噪声。

2．过度谱相减算法该方法的基本假设是把噪声看作是独立的加性噪声。

假设已经被不相关的加性噪声信号()t n降解的语音信号为()t s：()()()t n t s t x += （1）带噪语音信号的短时功率谱近似为：()()()ωωωj j j e N e S e X +≈ （2） 通过用无音期间得到的平均值()2ωj e N 代替噪声的平方幅度值()2ωj e N 得到功率谱相减的估计值为： ()()()222ˆωωωj j j e N e X e S -= （3）在运用了谱减算法之后，由于估计的噪声和有效噪声之间的差异而出现了一种残余噪声。