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信噪比信息与时频特征修正相位的语音增强
被引量：
5
1
作者
贾海蓉
王卫梅
吉慧芳
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期162-170,共9页
针对在基于谐波模型的相位谱语音增强算法中,只对浊音段相位进行重构导致语音失真和听觉不连贯的问题,提出了用信噪比信息与时频特征改进相位重构的新方法。首先,引入与相位失真有关的时频特征并计算决策阈值;然后利用信噪比信息计算带...
针对在基于谐波模型的相位谱语音增强算法中,只对浊音段相位进行重构导致语音失真和听觉不连贯的问题,提出了用信噪比信息与时频特征改进相位重构的新方法。首先,引入与相位失真有关的时频特征并计算决策阈值;然后利用信噪比信息计算带噪语音与纯净语音的相位偏差,两项比较进一步估计清音段与浊音段的语音相位,能有效改善语音的连贯性;最后将重构的相位与改进二元假设模型的幅值估计结合并进行语音增强。经过对不同噪声背景下的不同语音进行实验表明:新算法的相位差更接近于原信号。与对比算法相比,增强语音的信噪比平均提高2.39dB,语音感知评价指标平均提高0.12,有效地降低了语音失真,提高了语音可懂度。
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关键词
相位重构
信噪比
信息
时频特征
决策阈值
相位偏差
下载PDF
职称材料
时频掩码优化的两阶段语音增强算法
被引量：
1
2
作者
郑莉
李鸿燕
《电子设计工程》
2022年第4期17-21,共5页
针对传统深度神经网络语音增强算法未区分在不同信噪比环境中去噪的侧重点,同时考虑到预测相位信息对于语音增强的重要性,提出了时频掩码优化的两阶段语音增强算法。第一阶段将带噪语音的幅度谱特征输入深度神经网络进行训练,预测得到...
针对传统深度神经网络语音增强算法未区分在不同信噪比环境中去噪的侧重点,同时考虑到预测相位信息对于语音增强的重要性,提出了时频掩码优化的两阶段语音增强算法。第一阶段将带噪语音的幅度谱特征输入深度神经网络进行训练,预测得到干净语音幅度谱和噪声幅度谱;第二阶段通过信噪比信息估计增益系数,以控制残留噪声和语音失真之间的平衡;同时,计算带噪语音和纯净语音的相位偏差来协助预测语音频谱,将增益系数和相位偏差引入时频掩码函数,优化网络训练模型,以更好地预测纯净语音幅度谱。实验结果表明,相比优化前的算法,该方法增强后语音的语音质量感知指标平均提高0.22,语音可懂度指标平均提高0.027,更好地去除了噪声,降低了语音失真。
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关键词
语音增强
深度神经网络
时频掩码
信噪比
信息
增益系数
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职称材料
题名
信噪比信息与时频特征修正相位的语音增强
被引量：
5
1
作者
贾海蓉
王卫梅
吉慧芳
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期162-170,共9页
基金
国家自然科学基金(61371193)
山西省自然科学基金(201701D121058)
文摘
针对在基于谐波模型的相位谱语音增强算法中,只对浊音段相位进行重构导致语音失真和听觉不连贯的问题,提出了用信噪比信息与时频特征改进相位重构的新方法。首先,引入与相位失真有关的时频特征并计算决策阈值;然后利用信噪比信息计算带噪语音与纯净语音的相位偏差,两项比较进一步估计清音段与浊音段的语音相位,能有效改善语音的连贯性;最后将重构的相位与改进二元假设模型的幅值估计结合并进行语音增强。经过对不同噪声背景下的不同语音进行实验表明:新算法的相位差更接近于原信号。与对比算法相比,增强语音的信噪比平均提高2.39dB,语音感知评价指标平均提高0.12,有效地降低了语音失真,提高了语音可懂度。
关键词
相位重构
信噪比
信息
时频特征
决策阈值
相位偏差
Keywords
phase reconstruction
SNR information
time-frequency characteristics
decision threshold
phase deviation
分类号
TN912.35 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
时频掩码优化的两阶段语音增强算法
被引量：
1
2
作者
郑莉
李鸿燕
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《电子设计工程》
2022年第4期17-21,共5页
基金
山西省自然科学基金资助项目(201701D121058)
山西省回国留学人员科研资助项目(2020-042)。
文摘
针对传统深度神经网络语音增强算法未区分在不同信噪比环境中去噪的侧重点,同时考虑到预测相位信息对于语音增强的重要性,提出了时频掩码优化的两阶段语音增强算法。第一阶段将带噪语音的幅度谱特征输入深度神经网络进行训练,预测得到干净语音幅度谱和噪声幅度谱;第二阶段通过信噪比信息估计增益系数,以控制残留噪声和语音失真之间的平衡;同时,计算带噪语音和纯净语音的相位偏差来协助预测语音频谱,将增益系数和相位偏差引入时频掩码函数,优化网络训练模型,以更好地预测纯净语音幅度谱。实验结果表明,相比优化前的算法,该方法增强后语音的语音质量感知指标平均提高0.22,语音可懂度指标平均提高0.027,更好地去除了噪声,降低了语音失真。
关键词
语音增强
深度神经网络
时频掩码
信噪比
信息
增益系数
Keywords
speech enhancement
DNN
time-frequency mask
SNR information
gain coefficient
分类号
TN912.35 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信噪比信息与时频特征修正相位的语音增强
贾海蓉
王卫梅
吉慧芳
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
2
时频掩码优化的两阶段语音增强算法
郑莉
李鸿燕
《电子设计工程》
2022
1
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职称材料
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