CN109087657A - 一种应用于超短波电台的语音增强方法 - Google Patents
一种应用于超短波电台的语音增强方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109087657A CN109087657A CN201811209319.XA CN201811209319A CN109087657A CN 109087657 A CN109087657 A CN 109087657A CN 201811209319 A CN201811209319 A CN 201811209319A CN 109087657 A CN109087657 A CN 109087657A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- setp
- signal
- wave radio
- radio set
- ultrashort wave
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 239000004568 cement Substances 0.000 claims abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000009432 framing Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
- G10L21/0216—Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
Abstract
本发明公开了一种应用于超短波电台的语音增强方法,所述语音增强方法是将接收的语音信号经预处理后,采用最大后验概率算法获得增强后的语音信号;在采用最大后验概率算法计算过程中,通过自适应滤波器优化先验信噪比参数。本发明结合了超短波电台的特点,将超短波电台和语音增强技术更有效的结合起来,准确的估计了噪声,提高了语音增强效果,并优化了语音增强算法使其信噪比提升显著。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,具体涉及一种应用于超短波电台的语音增强方法。
背景技术
目前,提高超短波电台的语音信噪比主要是从提高信道指标,改进调制解调方法,优化电路设计等方面入手。虽然这些方法可在一定程度上提升语音信噪比,但效果不太理想。尤其是对语音通信间背景噪声的干扰,这些方法完全不能改善语音信噪比。所以,如何提高超短波电台的语音信噪比是超短波电台的难点之一,也是体现超短波电台性能的重要标志之一。
语音增强技术是一种可以有效提高语音信噪比的方法之一,目前大多数超短波电台是没有使用语音增强技术的,即使有个别电台使用了语音增强技术,也只是在解调出语音信号后简单的级联一个语音增强算法,并没有结合超短波电台的结构特点,选择一个合适的算法和组合方式,这就导致产生的效果并不是十分理想。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:目前超短波电台的主要语音增强方法是在信号解调后级联一个简单的语音增强算法,以达到提高语音信噪比的目的,但仅仅是级联一个简单的语音增强算法并不能满足有效提高信噪比的要求,本发明提供了解决上述问题的一种应用于超短波电台的语音增强方法。
本发明通过下述技术方案实现:
一种应用于超短波电台的语音增强方法,所述语音增强方法是将接收的语音信号经预处理后,采用最大后验概率算法获得增强后的语音信号;在采用最大后验概率算法计算过程中,通过自适应滤波器优化先验信噪比参数。
进一步地,应用于超短波电台的语音增强方法具体操作包括以下步骤:
Setp.1,开始接收信号,将接收信号经预处理后,进行傅里叶变换获得式(1):
Y(k,τ)=x(k,τ)+D(k) (1),
其中,k为第τ帧的频点,x(n)为纯净语音信号,d(n)为噪声;
Setp.2,计算后验信噪比,如式(2)所示:
γ(k,τ)=(Y(k,τ))/(δ_d(k)) (2);
Setp.3,确定自适应滤波器的增益函数,如式(3)所示:
其中,n=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8或0.9中的任一个。
Setp.4,计算先验信噪比,如式(4)和式(5)所示:
其中,a为常数,取0.98;
Setp.5,由Setp.2计算的后验信噪比和Setp.4计算的先验信噪比获得MAP的增益函数式(6),进行语音增强处理;
Setp.6,进行逆傅里叶变换,时域信号重构获得增强后语音信息。
通过加入自适应滤波器以优化先验信噪比参数。MAP算法中下一帧的先验信噪比根据前一帧来更新,由于当前计算得到的先验信噪比并不十分准确,这就导致通过当前先验信噪比计算得到的下一帧先验信噪比不能快速收敛,从而影响语音增强性能。对于此种情况,本发明在原有先验信噪比计算公式中加入一个自适应滤波器以提高先验信噪比的收敛速度和准确性。本发明经过仿真验证和工程调试,确定了自适应滤波器的增益函数。如式(3)所示,自适应滤波器的增益函数针对三个不同信噪比的区间做出调整:
(1)当计算出第k帧第τ点的信噪比小于-15db的时候,可认为这一频点主要是噪声信号,通过公式计算,设定增益函数使其滤掉噪声信号;
(2)当信噪比大于0时,此时信号中的语音成分远大于噪声信号,这时设定门限为1保证让此信号无失真通过而不引入过多的增益补偿,如果引入其他增益补偿会导致在最后的MAP增益函数计算后得到的语音信号产生畸变,引发听觉的不适感;
(3)当信噪比在-15到0这个区间时,语音信号和噪声信号能量相对模糊,这时需要通过自适应滤波器进一步滤除信号里的噪声成分,又因为主要的去噪过程是在MAP中进行,自适应滤波主要是提高先验信噪比的准确性,所以需要在此区间的增益函数增加一个门限,使增益函数值不能小于这个门限。门限值可取0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8或0.9。
进一步地,应用于超短波电台的语音增强方法的Setp.3中,-15≤SNR(k,τ)≤0条件下,优选n=0.6。通过大量实验仿真,当取0.6时效果最佳,而在0.6以下时,最后得到增强后的语音信号幅度会减小。本发明能提高先验信噪比收敛速度,有效提高信噪比。
进一步地,应用于超短波电台的语音增强方法中,所述接收信号的无语音段的几帧当做噪声帧,得到噪声的功率为δd。
进一步地,应用于超短波电台的语音增强方法中,接收语音信号时,通过载波指示判断有用信号的有无,当载波指示开启时开始做噪声采样。
噪声环境对噪声估计有很大影响。目前大多数超短波电台是没有使用语音增强技术的,即使有个别电台使用了语音增强技术,也只是在解调出语音信号后简单的级联一个语音增强算法,通过对话音间隙或语音即将开始之前的无语音段信号采样来做噪声估计,而话音间隙的噪声需要通过端点检测算法来计算,这就不满足实时性要求。语音开始之前的无音段噪声采集,由于没有加入有无载波指示的判定,会导致估计的噪声不准确。这是因为载波从无到有,整个通信系统会产生一系列的变化,信道环境也随之改变,载波指示出现前接收的是无用信号,载波指示出现后是解调的有用信号,这就导致有无载波时噪声环境是不同的,所以仅仅对话音开始前的无语音段采样,而不经过判定载波指示来提取噪声是不准确的。
进一步地,应用于超短波电台的语音增强方法中,将接收的语音信号经分帧加汉明窗预处理预处理。
此外,对于传统的语音增强算法:目前使用较多的语音增强算法是类谱减法或维纳滤波器,虽然其结构简单,实现方便,但却不能很好的提高语音信噪比。在背景噪声较理想,内部电路引入的白噪声也较为理想的情况下能有效提高语音信噪比,但在背景噪声较差,尤其是内部引入过多白噪声的情况下,不但不能提高语音信噪比反而会降低语音信噪比,这是算法本身所带来的局限性。
对于MAP算法:基于最大后验概率(Maximum a posteriori,MAP)的语音增强算法相对于类谱减法和维纳滤波器,能有效去除背景噪声,提高语音信噪比,所以将MAP算法应用于超短波电台是可行的,具体操作流程如图1所示。
综上所述,谱减法和维纳滤波虽然实现简单,但对于语音信噪比的提升并不明显,反而在复杂噪声环境下会极大的降低语音信噪比;MAP算法是通过计算先验和后验信噪比来得到增益函数,增益函数主要依赖于先验信噪比计算的准确性,先验信噪比一开始是一个预估值,需要不断的更新才会收敛但也可能一直不收敛,这就导致增强后的语音信号,在开始阶段信噪比较低,然后信噪比会逐渐变大。
基于上述内容,本发明具有如下的优点和有益效果:
为解决现有的噪声环境以及先验信噪比计算的问题,本发明使用MAP语音增强算法,结合超短波电台的工作原理,在语音增强算法中加入载波锁定指示判断以得到更准确的噪声估计,而不需要额外引入其他复杂的噪声;同时改进算法,加入自适应滤波器,优化参数使计算得到的先验信噪比更加准确,使其迅速收敛以达到提高语音信噪比的目的。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为现有技术的基于最大后验概率的语音增强算法流程图;
图2为本发明的基于最大后验概率的语音增强算法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例
本发明提供了一种应用于超短波电台的语音增强方法,如图2所示,具体操作方法如下:
Setp.1,开始接收信号。
Setp.2,载波指示判定:
在超短波电台语音增强中,根据超短波电台的结构特点,在语音增强中加入载波锁定指示来判断信号的有无。当载波指示开启时开始做噪声采样,默认为载波指示开启后话音开始前的几帧为噪声帧。因为在通信过程中,从按下收发控制开关到开始讲话有一个过程,且按照语音信号短时平稳性的要求,每一帧信号大约在10到30毫秒之间,且帧与帧之间又有大概50%的帧重叠,所以可以认为载波指示开启后话音开始前几帧是不存在语音信号的,可以完全当做噪声,且噪声环境与后面的信号噪声保持一致。这样便可准确的估计出噪声。
Setp.3,假设采集的语音信号为:y(n)=x(n)+d(n)。
Setp.4,将采集的语音信号经分帧加汉明窗预处理。
Setp.5,将Setp.4处理后的语音信号进行傅里叶变换获得式(1):
Y(k,τ)=x(k,τ)+D(k) (1),
其中,k为第τ帧的频点,x(n)为纯净语音信号,d(n)为噪声;
采样信号无语音段的几帧当做噪声帧,得到噪声的功率为δd。
Setp.6,计算后验信噪比,如式(2)所示:
γ(k,τ)=(Y(k,τ))/(δd(k)) (2);
Setp.7,确定自适应滤波器的增益函数,如式(3)所示:
其中,n=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8或0.9中的任一个。
Setp8,计算先验信噪比:
由于先验信噪比会根据前一帧来不断更新下一帧,根据不同的环境作出适当的改变。所以在信号的第一帧,由于没有前一帧作为参考,先验信噪比则由式(4)得到:
其中a为常数,取0.98;
当大于第一帧的时候,先验信噪比的计算公式如式(5)所示:
其中,a为常数,取0.98;
Setp.9,由Setp.6计算的后验信噪比和Setp.8计算的先验信噪比获得MAP的增益函数式(6),进行语音增强处理;
Setp.10,进行逆傅里叶变换,时域信号重构获得增强后语音信息。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种应用于超短波电台的语音增强方法,其特征在于,所述语音增强方法是将接收的语音信号经预处理后,采用最大后验概率算法获得增强后的语音信号;在采用最大后验概率算法计算过程中,通过自适应滤波器优化先验信噪比参数。
2.根据权利要求1所述的一种应用于超短波电台的语音增强方法,其特征在于,具体操作包括以下步骤:
Setp.1,开始接收信号,将接收信号经预处理后,进行傅里叶变换获得式(1):
Y(k,τ)=x(k,τ)+D(k) (1),
其中,k为第τ帧的频点,x(n)为纯净语音信号,d(n)为噪声;
Setp.2,计算后验信噪比,如式(2)所示:
γ(k,τ)=(Y(k,τ))/(δd(k)) (2);
Setp.3,确定自适应滤波器的增益函数,如式(3)所示:
其中,n=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8或0.9中的任一个。
Setp.4,计算先验信噪比,如式(4)和式(5)所示:
其中,a为常数,取0.98;
Setp.5,由Setp.2计算的后验信噪比和Setp.4计算的先验信噪比获得MAP的增益函数式(6),进行语音增强处理;
Setp.6,进行逆傅里叶变换,时域信号重构获得增强后语音信息。
3.根据权利要求2所述的一种应用于超短波电台的语音增强方法,其特征在于,所述Setp.3中,-15≤SNR(k,τ)≤0条件下,优选n=0.6。
4.根据权利要求2所述的一种应用于超短波电台的语音增强方法,其特征在于,所述接收信号的无语音段的几帧当做噪声帧,得到噪声的功率为δd。
5.根据权利要求1所述的一种应用于超短波电台的语音增强方法,其特征在于,接收信号时,通过载波指示判断有用信号的有无,当载波指示开启时开始做噪声采样。
6.根据权利要求1所述的一种应用于超短波电台的语音增强方法,其特征在于,将接收的语音信号经分帧加汉明窗预处理预处理。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811209319.XA CN109087657B (zh) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 |
PCT/CN2019/111551 WO2020078400A1 (zh) | 2018-10-17 | 2019-10-17 | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811209319.XA CN109087657B (zh) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109087657A true CN109087657A (zh) | 2018-12-25 |
CN109087657B CN109087657B (zh) | 2021-09-14 |
Family
ID=64843658
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811209319.XA Active CN109087657B (zh) | 2018-10-17 | 2018-10-17 | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109087657B (zh) |
WO (1) | WO2020078400A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020078400A1 (zh) * | 2018-10-17 | 2020-04-23 | 成都天奥信息科技有限公司 | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 |
CN112634927A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-09 | 电子科技大学 | 一种短波信道语音增强方法 |
CN110189746B (zh) * | 2019-03-20 | 2021-06-11 | 成都天奥信息科技有限公司 | 一种应用于地空通信的话音识别方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030187637A1 (en) * | 2002-03-29 | 2003-10-02 | At&T | Automatic feature compensation based on decomposition of speech and noise |
WO2008085703A2 (en) * | 2007-01-04 | 2008-07-17 | Harman International Industries, Inc. | A spectro-temporal varying approach for speech enhancement |
CN103295582A (zh) * | 2012-03-02 | 2013-09-11 | 联芯科技有限公司 | 噪声抑制方法及其系统 |
CN103531204A (zh) * | 2013-10-11 | 2014-01-22 | 深港产学研基地 | 语音增强方法 |
CN103632676A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-12 | 广州海格通信集团股份有限公司 | 一种低信噪比语音降噪方法 |
CN106486131A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-03-08 | 上海谦问万答吧云计算科技有限公司 | 一种语音去噪的方法及装置 |
CN107484080A (zh) * | 2016-05-30 | 2017-12-15 | 奥迪康有限公司 | 音频处理装置及用于估计声音信号的信噪比的方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101930746B (zh) * | 2010-06-29 | 2012-05-02 | 上海大学 | 一种mp3压缩域音频自适应降噪方法 |
CN102074246B (zh) * | 2011-01-05 | 2012-12-19 | 瑞声声学科技(深圳)有限公司 | 基于双麦克风语音增强装置及方法 |
CN103730123A (zh) * | 2012-10-12 | 2014-04-16 | 联芯科技有限公司 | 噪声抑制中衰减因子的估计方法和装置 |
JP6361156B2 (ja) * | 2014-02-10 | 2018-07-25 | 沖電気工業株式会社 | 雑音推定装置、方法及びプログラム |
CN107731242B (zh) * | 2017-09-26 | 2020-09-04 | 桂林电子科技大学 | 一种广义最大后验的谱幅度估计的增益函数语音增强方法 |
CN109087657B (zh) * | 2018-10-17 | 2021-09-14 | 成都天奥信息科技有限公司 | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 |
-
2018
- 2018-10-17 CN CN201811209319.XA patent/CN109087657B/zh active Active
-
2019
- 2019-10-17 WO PCT/CN2019/111551 patent/WO2020078400A1/zh active Application Filing
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030187637A1 (en) * | 2002-03-29 | 2003-10-02 | At&T | Automatic feature compensation based on decomposition of speech and noise |
WO2008085703A2 (en) * | 2007-01-04 | 2008-07-17 | Harman International Industries, Inc. | A spectro-temporal varying approach for speech enhancement |
CN103295582A (zh) * | 2012-03-02 | 2013-09-11 | 联芯科技有限公司 | 噪声抑制方法及其系统 |
CN103531204A (zh) * | 2013-10-11 | 2014-01-22 | 深港产学研基地 | 语音增强方法 |
CN103632676A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-03-12 | 广州海格通信集团股份有限公司 | 一种低信噪比语音降噪方法 |
CN107484080A (zh) * | 2016-05-30 | 2017-12-15 | 奥迪康有限公司 | 音频处理装置及用于估计声音信号的信噪比的方法 |
CN106486131A (zh) * | 2016-10-14 | 2017-03-08 | 上海谦问万答吧云计算科技有限公司 | 一种语音去噪的方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
CYRIL PLAPOUS ET AL.: "Improved Signal-to-Noise Ratio Estimation for Speech Enhancement", 《IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO, SPEECH, AND LANGUAGE PROCESSING》 * |
PASCAL SCALAR ET AL.: "SPEECH ENHANCEMENT BASED ON A PRIORI SIGNAL TO NOISE ESTIMATION", 《IEEE》 * |
王海艳: "基于统计模型的语音增强算法研究", 《中国博士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020078400A1 (zh) * | 2018-10-17 | 2020-04-23 | 成都天奥信息科技有限公司 | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 |
CN110189746B (zh) * | 2019-03-20 | 2021-06-11 | 成都天奥信息科技有限公司 | 一种应用于地空通信的话音识别方法 |
CN112634927A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-09 | 电子科技大学 | 一种短波信道语音增强方法 |
CN112634927B (zh) * | 2020-12-03 | 2022-07-29 | 电子科技大学 | 一种短波信道语音增强方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020078400A1 (zh) | 2020-04-23 |
CN109087657B (zh) | 2021-09-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108831499B (zh) | 利用语音存在概率的语音增强方法 | |
CN110852201B (zh) | 一种基于多脉冲包络谱匹配的脉冲信号检测方法 | |
CN109087657A (zh) | 一种应用于超短波电台的语音增强方法 | |
CN103440872B (zh) | 瞬态噪声的去噪方法 | |
CN103632676B (zh) | 一种低信噪比语音降噪方法 | |
CN106885971B (zh) | 一种用于电缆故障检测定点仪的智能背景降噪方法 | |
CN105448303A (zh) | 语音信号的处理方法和装置 | |
CN106340292A (zh) | 一种基于连续噪声估计的语音增强方法 | |
CN109616139A (zh) | 语音信号噪声功率谱密度估计方法和装置 | |
CN103456310A (zh) | 一种基于谱估计的瞬态噪声抑制方法 | |
CN103474074B (zh) | 语音基音周期估计方法和装置 | |
CN103632681B (zh) | 一种谱包络静音检测方法 | |
CN103109320A (zh) | 噪声抑制装置 | |
CN105785324A (zh) | 基于mgcstft的线性调频信号参数估计方法 | |
CN106373559A (zh) | 一种基于对数谱信噪比加权的鲁棒特征提取方法 | |
CN113593590A (zh) | 一种语音中瞬态噪声的抑制方法 | |
CN105654959A (zh) | 一种自适应滤波的系数更新方法及装置 | |
Fan et al. | Speech noise estimation using enhanced minima controlled recursive averaging | |
CN104270328B (zh) | 一种信噪比实时估计方法 | |
CN102098239B (zh) | 一种信道估计方法、装置和vamos系统 | |
CN101533642B (zh) | 一种语音信号处理方法及装置 | |
CN104361892B (zh) | 一种干扰信号与语音调制信号混叠的窄带干扰识别方法 | |
Wenlu et al. | Modified Wiener filtering speech enhancement algorithm with phase spectrum compensation | |
CN110444222B (zh) | 一种基于信息熵加权的话音降噪方法 | |
Schmalenstroeer et al. | Open range pitch tracking for carrier frequency difference estimation from hf transmitted speech |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |