| 题名 | 低信噪比语音信号增强算法研究及实时处理 |
| 作者 | 陈立平 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2009-06-01 |
| 授予单位 | 中国科学院电子学研究所 |
| 授予地点 | 电子学研究所 |
| 导师 | 张晓娟 |
| 关键词 | 微弱信号 噪声功率估计 谱估计 自适应信号分离 实时处理 |
| 其他题名 | Researches on Low SNR Speech Enhancement Algorithms and Real Time Processing |
| 中文摘要 | 微弱信号检测技术是一门新型的学科，它具有广泛的应用领域并越来越受到人们关注。微弱信号不仅是指信号的幅度小，还表示信号是淹没在噪声中的，其信噪比很低。微弱信号处理需要采用高性能的硬件测量设备结合适当的数字信号处理算法来实现。 本论文研究了低信噪比情况下的语音信号增强算法，应用于微弱语音信号的处理系统。本论文的主要研究工作有： 1. 研究改进了多种低信噪比语音信号增强算法，成功应用于语音信号处理系统。本论文研究的语音增强算法有： ★ 在语音信号谱分量统计模型的基础上研究了基于最小统计的单通道噪声功率估计算法，结合本文提出的基于短时对数谱幅度估计的改进语音信号谱分量估计式，进行了语音信号的增强处理； ★ 研究了基于有无语音信号软判决的噪声功率估计算法，引入软函数表征当前处理帧信号中语音存在概率，进行噪声功率的估计。参考纯净语音信号频域分布规律，采用分频带维纳滤波处理进行改进； ★ 研究了基于小波变换的语音信号去噪声算法，在软阈值函数与硬阈值函数的基础上，采用了一种新的阈值函数进行折中处理； ★ 根据语音信号与干扰噪声的自相关时间门限不同，研究了单通道语音信号自适应分离算法。 2. 结合语音处理系统的基带输出，采用PC机与信号采集处理卡，利用多线程信号处理机制组成微弱语音信号的实时处理存储系统。 3. 系统联调测试及实验结果处理分析。 本论文的创新型研究成果有： 1. 提出了一种基于最小统计噪声功率估计下的改进短时对数谱幅度估计的语音信号增强算法；研究并改进了基于有无语音软判决的噪声功率估计算法与分频带语音谱分量估计式的语音信号增强算法；利用信号的相关性提出了一种新的单通道语音信号自适应去噪声方法； 2. 采用多线程、多缓存机制实现了微弱语音信号的实时处理、存储系统； 3. 通过系统测试及实验结果处理，检测出微弱语音信号。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2011-07-19 |
| 页码 | 77 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://159.226.65.12/handle/80137/8829]  |
| 专题 | 电子学研究所_电子所博硕士学位论文_电子所博硕士学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈立平. 低信噪比语音信号增强算法研究及实时处理[D]. 电子学研究所. 中国科学院电子学研究所. 2009. |
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