CN108877826A - 一种基于多窗谱的语音减噪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于多窗谱的语音减噪方法，属于音频信号处理技术领域。本发明通过使用多窗谱具有较小偏差和方差，从含噪语音的多窗谱来估计噪声，使得先验信噪比具有较小的方差，从而有利于噪声的消除，将其引入到谱减法中，使得噪声估计的偏差较小，并且在对语音进行傅里叶变换得到的幅度进行平滑处理，计算谱减后的幅值，最终进行傅里叶反变换得到减噪后的语音，减噪后的语音更接近纯净语音。

Description

一种基于多窗谱的语音减噪方法
技术领域
本发明涉及一种基于多窗谱的语音减噪方法，属于音频信号处理技术领域。
背景技术
语音减噪属于语音增强技术，其本质就是语音降噪，换句话说，日常生活中，麦克风采集的语音通常是带有不同噪声的“污染”语音，语音增强的主要目的就是从这些被“污染”的带噪语音中恢复出我们想要的干净语音。
为了抑制语音中的噪声，学者们提出过一些语音增强方法。谱减法就是其中的一种，谱减法存在对噪声谱估计不准的缺点。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于多窗谱的语音减噪方法，通过引入多窗谱对谱减法进行改进，同时对傅里叶变换后的幅值进行平滑处理，使得噪声大大降低，最终提取出的语音更接近纯净语音。
本发明采用的技术方案是：一种基于多窗谱的语音减噪方法，该方法包括以下步骤：
(1)语音采集：采集语音；
(2)语音信号的预处理：主要包括分帧、加窗处理；
(3)对预处理后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)，分别求其幅度谱|Xi(k)|和相位谱θi(k)，在相邻帧之间做平滑处理，计算平均幅度谱
(4)将预处理后的信号进行多窗谱估计，得到多窗谱功率谱密度P(k，i)；
(5)对多窗谱功率谱密度估计值进行相邻帧之间的平滑处理，计算出平均功率谱密度Py(k，i)；
(6)计算出噪声平均功率谱密度Pn(k)；
(7)计算增益因子g(k，i)；
(8)通过增益因子和平均幅度求得谱减后的幅度谱
(9)通过快速傅里叶反变换(IFFT)得到减噪后的语音信号
具体地，所述步骤(1)中的语音采集，在通过专业音频软件采集信号时，采样率fs≥2fh，fh为信号最高频率，设置声道数为单声道，采样频率为8000Hz，量化精度为16bit。
具体地，所述步骤(2)中预处理包括以下步骤：
(1)分帧：因为语音信号为短时平稳信号，所以需要进行分帧处理，以便把每一帧当成平稳信号处理。同时为了减少帧与帧之间的变化，相邻帧之间取重叠。一般帧长取25ms，帧移取帧长的一半。
(2)加窗：加窗之后是为了进行傅里叶展开，使全局更加连续，避免出现吉布斯效应，加窗之后，原本没有周期性的语音信号呈现出周期函数的部分特征。在语音信号分析中，常用的窗函数有矩形窗、海宁窗和汉明窗。
具体地，所述步骤(3)中，平均幅度谱的计算公式如下：
以i帧为中心前后各取M帧，共有2M+1帧进行平均。
具体地，所述步骤(4)中，多窗谱定义如下：
式中，L为数据窗个数；为k个数据窗的谱：
式中；x(n)为数据序列；N为序列长度，ak(n)为第k个数据窗，
多窗谱功率谱密度计算公式如下：
P(k，i)＝PMTM[xi(m)]。
具体地，所述步骤(5)中，平均功率谱密度计算公式如下：
公式中以i帧为中心前后各取M帧，共有2M+1帧进行平均。
具体地，所述步骤(6)中，噪声平均功率谱密度计算公式如下：
具体地，所述步骤(7)中，增益因子计算公式如下：
α为过减增益因子，β为增益补偿因子。
具体地，所述步骤(8)中，幅度谱计算公式如下：
具体地，所述步骤(9)中，傅里叶反变换公式如下：
本发明的有益效果是：本发明将多窗谱引入到谱减法中，对谱减法进行了改进，使原来对噪声的估计误差减小，同时将傅里叶变换后的幅值进行平滑处理，最终使得处理后的语音跟接近纯净语音。
附图说明
图1是本发明流程图。
具体实施方式
下面通过附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明，但本发明的保护范围不局限于所述内容。
实施例1：如图1所示，一种基于多窗谱的语音减噪方法，包括以下步骤：
(1)语音采集：采集语音；
(2)需要设置声道数，当采集语音信号时，设置为单声道，当采样频率满足奈奎斯特采样定理，采样率fs≥2fh，fh为信号最高频率，采样频率设置为8000Hz，量化精度为16bit；
(3)分帧：因为语音信号为短时平稳信号，所以需要进行分帧处理，以便把每一帧当成平稳信号处理。同时为了减少帧与帧之间的变化，相邻帧之间取重叠。一般帧长取25ms，帧移取帧长的一半；
(4)加窗：加窗之后是为了进行傅里叶展开，使全局更加连续，避免出现吉布斯效应，加窗之后，原本没有周期性的语音信号呈现出周期函数的部分特征。在语音信号分析中，常用的窗函数有矩形窗、海宁窗和汉明窗；
(5)对预处理后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)，分别求其幅度谱|Xi(k)|和相位谱θi(k)，在相邻帧之间做平滑处理，计算平均幅度谱平均幅度谱计算公式如下：
以i帧为中心前后各取M帧，共有2M+1帧进行平均。
(6)将预处理后的信号进行多窗谱估计，得到多窗谱功率谱密度P(k，i)。多窗谱定义如下：
式中，L为数据窗个数；为k个数据窗的谱：
式中；x(n)为数据序列；N为序列长度，ak(n)为第k个数据窗；
多窗谱功率谱密度计算公式如下：
P(k，i)＝PMTM[xi(m)]。
(7)对多窗谱功率谱密度估计值进行相邻帧之间的平滑处理，计算出平均功率谱密度Py(k，i)。平均功率谱密度计算公式如下：
公式中以i帧为中心前后各取M帧，共有2M+1帧进行平均。
(8)计算出噪声平均功率谱密度Pn(k)，计算公式如下：
(9)计算增益因子g(k，i)，计算公式如下：
(10)通过增益因子和平均幅度求得谱减后的幅度谱计算公式如下：
(11)通过快速傅里叶反变换(IFFT)得到减噪后的语音信号计算公式如下：
多窗谱是一种非参数谱估计方法，相对于传统的周期图法，多窗谱具有更小的偏差和方差，是一致估计，本发明利用谱减法方差小的特点，从含噪语音的多窗谱来估计噪声，使得先验信噪比具有较小的方差，从而有利于噪声的消除。本发明通过使用多窗谱对谱减法进行改进，同时对傅里叶变换后的幅值进行平滑处理，可以进一步的降低噪声。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (10)

1.一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)语音采集：采集语音；
(2)语音信号的预处理：包括分帧、加窗处理；
(3)对预处理后的信号进行快速傅里叶变换FFT，分别求其幅度谱|Xi(k)|和相位谱θi(k)，在相邻帧之间做平滑处理，计算平均幅度谱
(4)将预处理后的信号进行多窗谱估计，得到多窗谱功率谱密度P(k，i)；
(5)对多窗谱功率谱密度估计值进行相邻帧之间的平滑处理，计算出平均功率谱密度Py(k，i)；
(6)计算出噪声平均功率谱密度Pn(k)；
(7)计算增益因子g(k，i)；
(8)通过增益因子和平均幅度求得谱减后的幅度谱
(9)通过快速傅里叶反变换IFFT得到减噪后的语音信号
2.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(1)中的语音采集通过专业的音频采集软件进行采集，声道数为单声道，采样频率满足奈奎斯特采样定理，采样率fs≥2fh，fh为信号最高频率。
3.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(2)分帧采用的帧长为128，帧移为64，加窗处理中窗函数采用汉宁窗。
4.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(3)中，平均幅度谱的计算公式如下：
以i帧为中心前后各取M帧，共有2M+1帧进行平均。
5.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(4)中，多窗谱功率谱密度计算公式如下：
P(k，i)＝PMTM[xi(m)]。
6.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(5)中，平均功率谱密度计算公式如下：
公式中以i帧为中心前后各取M帧，共有2M+1帧进行平均。
7.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(6)中，噪声平均功率谱密度计算公式如下：
8.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(7)中，增益因子计算公式如下：
α为过减增益因子，β为增益补偿因子。
9.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(8)中，幅度谱计算公式如下：
10.根据权利要求1所述的一种基于多窗谱的语音减噪方法，其特征在于：所述步骤(9)中，傅里叶反变换公式如下：
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