文献类型：期刊文章

作　　者：董胡[1,2] 徐雨明[1] 马振中[1] 李列文[1] 任可[1]

DONG Hu;XU Yu-ming;MA Zhen-zhong;LI Lie-wen;REN Ke(School of Information Science and Engineering,Changsha Normal University,Changsha 410100,China;School of Physics and Electronics,Hunan Normal University,Changsha 410181,China)

机构地区：[1]长沙师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙410100 [2]湖南师范大学物理与电子科学学院,湖南长沙410181

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：国家自然科学基金(11474090,11174077,61502164);湖南省教育优秀青年项目(17B025);湖南省自然科学基金青年项目(2018JJ3557);长沙师范学院院级教学改革项目(P2016014)

年　　份：2020

卷　　号：30

期　　号：1

起止页码：50-53

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：语音增强主要用来提高受噪声污染的语音可懂度和语音质量,它的主要应用与在嘈杂环境中提高移动通信质量有关。传统的语音增强方法有谱减法、维纳滤波、小波系数法等。针对复杂噪声环境下传统语音增强算法增强后的语音质量不佳且存在音乐噪声的问题,提出了一种结合小波包变换和自适应维纳滤波的语音增强算法。分析小波包多分辨率在信号频谱划分中的作用,通过小波包对含噪信号作多尺度分解,对不同尺度的小波包系数进行自适应维纳滤波,使用滤波后的小波包系数重构进而获取增强的语音信号。仿真实验结果表明,与传统增强算法相比,该算法在低信噪比的非平稳噪声环境下不仅可以更有效地提高含噪语音的信噪比,而且能较好地保存语音的谱特征,提高了含噪语音的质量。

关 键 词：语音增强 小波包 自适应维纳滤波  多分辨率分析 多尺度分解

分 类 号：TP301.6]