語音信號處理

1、山東建筑大學實驗報告學院:信息與電氣工程學院 班級: 電信111 姓名: 彭寶璽 學號: 2011081226 課程: 語音信號處理 實驗日期: 2014 年 4 月 25 日 成績: 實驗四 減譜法語音增強技術(shù)研究一、實驗?zāi)康谋緦嶒炓笳莆諟p譜法語音增強的原理，會利用已學的相關(guān)語音特征，構(gòu)建語音特征矢量，然后自己設(shè)計減譜法語音增強程序（也可參考相關(guān)文獻），能顯示干凈語音和加噪語音信號及處理后的結(jié)果語音信號波形，分析實驗結(jié)果，寫出報告。二、實驗原理譜減法的基本原理譜相減方法是基于人的感覺特性，即語音信號的短時幅度比短時相位更容易對人的聽覺系統(tǒng)產(chǎn)生影響，從而對語音短時幅度譜進行估計，適用于受加性

2、噪聲污染的語音。由于語音是短時平穩(wěn)的，所以在短時譜幅度估計中認為它是平穩(wěn)隨機信號，假設(shè)、和分別代表語音、噪聲和帶噪語音，、和分別表示其短時譜。假設(shè)噪聲是與語音不相關(guān)的加性噪聲。于是得到信號的加性模型： (4-1)對功率譜有 (4-4)原始語音的估值為 (4-5)只要在頻域用(4-5)式得到純凈語音的譜估計，就可以根據(jù)(4-6)式得到增強后的語音。 (4-6)根據(jù)前面分析，我們可以給出譜相減算法的整個算法流程，如圖4-1所示：增強后的語音帶噪語音啊FFTIFFT相位信息減去估計噪聲圖4-1 譜減法的算法流程三、實驗程序1、噪聲疊加到信號上的比較%在噪聲環(huán)境下語音信號的增強%語音信號為讀入的聲音文

3、件%噪聲為正態(tài)隨機噪聲clear;input=wavread('C:UsersAdministratorDesktopyuyinxinhaob1.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;

4、for i=1:countvoice3(i)=signal(i)+noise3(i);endn=1:count;figure %對比純凈語音信號，噪音信號和帶噪語音信號subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('純凈信號')subplot(3,1,2);plot(n,noise1);title('噪音信號')subplot(3,1,3);plot(n,voice1);title('帶噪信號')figure %對比純凈語音信號頻譜，噪音信號和帶噪信號頻譜Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);pl

5、ot(n,abs(Fss);title('純凈信號頻譜')Fss1=fft(noise1);subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss1);title('噪音信號頻譜')Fv1=fft(voice1);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv1);title('帶噪信號的頻譜')figure %對比純凈語音信號，噪音信號和帶噪語音信號subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('純凈信號')subplot(3,1,2);plot(n,noise2);title('噪

6、音信號')subplot(3,1,3);plot(n,voice2);title('帶噪信號')figure %對比純凈語音信號頻譜，噪音信號和帶噪信號頻譜Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss);title('純凈信號頻譜')Fss2=fft(noise2);subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss2);title('噪音信號頻譜')Fv2=fft(voice2);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv2);title('帶噪信號的頻譜'

7、;)figure %對比純凈語音信號，噪音信號和帶噪語音信號subplot(3,1,1);plot(n,signal);title('純凈信號')subplot(3,1,2);plot(n,noise3);title('噪音信號')subplot(3,1,3);plot(n,voice3);title('帶噪信號')figure %對比純凈語音信號頻譜，噪音信號和帶噪信號頻譜Fss=fft(signal);subplot(3,1,1);plot(n,abs(Fss);title('純凈信號頻譜')Fss3=fft(noise3);

8、subplot(3,1,2);plot(n,abs(Fss3);title('噪音信號頻譜')Fv3=fft(voice3);subplot(3,1,3)plot(n,abs(Fv3);title('帶噪信號的頻譜')2、利用減譜法的基本原理給語音信號降噪 噪聲為0.1*randn(1,coun) 純凈信號為輸入信號%在噪聲環(huán)境下語音信號的增強%語音信號為讀入的聲音文件%噪聲為正態(tài)隨機噪聲clear;input=wavread('C:UsersAdministratorDesktopyuyinxinhaob1.wav');count=length

9、(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;%純凈語音信號頻譜Fss=fft(signal);figure %對比純

10、凈語音信號和輸出信號subplot(2,1,1)plot(n,signal);title('純凈信號')subplot(2,1,2)plot(n,sound);title('輸出信號')figure %對比純凈語音信號頻譜和輸出語音信號頻譜subplot(2,1,1)plot(n,abs(Fss);title('純凈信號頻譜')subplot(2,1,2)plot(n,abs(Fs);title('輸出信號頻譜')max_v=max(voice); %對帶噪信號抽樣值點進行歸一化處理re_voice=voice/max_v;%對輸

11、出信號抽樣點值進行歸一化處理max_s=max(sound);re_sound=sound/max_s;%讀出帶噪語音信號，存為'1001.wav'wavwrite(re_voice,5500,16,'1001');%讀出處理后語音信號，存為'1002.wav'wavwrite(re_sound,5500,16,'1002')3、利用改進的減譜法給語音信號降噪噪聲為0.1*randn(1,coun) 純凈信號為輸入信號%在噪聲環(huán)境下語音信號的增強%語音信號為讀入的聲音文件%噪聲為正態(tài)隨機噪聲clear;input=wavread(

12、'C:UsersAdministratorDesktopyuyinxinhaob1.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;for i=1:count if(power1(i)>=3*power2(i) power3(i)=powe

13、r1(i)-3*power2(i); else power3(i)=0.01*power2(i); endendpower4=sqrt(power3);Fs=power4.*exp(j*anglev);sound=ifft(Fs);n=1:count;%純凈語音信號頻譜Fss=fft(signal);figure %對比純凈語音信號和輸出信號subplot(2,1,1)plot(n,signal);title('純凈信號')subplot(2,1,2)plot(n,sound);title('輸出信號')figure %對比純凈語音信號頻譜和輸出語音信號頻譜su

14、bplot(2,1,1)plot(n,abs(Fss);title('純凈信號頻譜')subplot(2,1,2)plot(n,abs(Fs);title('輸出信號頻譜')四、實驗結(jié)果1、噪聲疊加到信號上的比較（1）噪聲為0.1*randn(1,count)（2）噪聲為0.01*randn(1,count)（3）噪聲為randn(1,count)2、利用減譜法的基本原理給語音信號降噪噪聲為0.1*randn(1,coun) 純凈信號為輸入信號3、利用改進的減譜法給語音信號降噪噪聲為0.1*randn(1,coun) 純凈信號為輸入信號（1）參數(shù)取a=3,b=0

15、.01（2）參數(shù)取a=10,b=0.01（3）參數(shù)取a=0.8,b=0.01（4）參數(shù)取a=3,b=0.0001（5）參數(shù)取a=3,b=0.1五、實驗分析1、噪聲疊加到信號上時，噪聲會對信號產(chǎn)生較大影響，噪聲加強會使信號被噪聲淹沒；噪聲減弱，對信號的影響減小;2、用減譜法的基本原理対帶噪信號進行處理后，信號質(zhì)量明顯提升，從而得到較純凈的語音信號;3、用改進的減譜法対帶噪信號進行處理后，信號質(zhì)量更好，語音信號更純凈。合理選擇參數(shù)a、b很重要，由于實驗所用的是輔音，去a=3,b=0.01左右較合適。a太大或太小，不能取得較好的降噪效果,b太小，不能抑制純音噪聲，b太大會造成噪聲，必須b<<