基于对计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)算法思想的研究,提出了一种单通道语音增强方法。通过分析白噪声、风噪声、周期性噪声三类典型噪声和一般语音信号的频谱特点,构造适合的信号提取特征作为线索,判...基于对计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)算法思想的研究,提出了一种单通道语音增强方法。通过分析白噪声、风噪声、周期性噪声三类典型噪声和一般语音信号的频谱特点,构造适合的信号提取特征作为线索,判别出信号时频单元中的主要信号成分,然后对各时频单元乘以相应的衰减系数以掩蔽噪声成分。对仿真实验结果的客观测试和非正式听音测试表明,相对于常用的多子带谱减法和维纳滤波法,所提出的算法能够更有效地抑制白噪声、风噪声、周期性噪声等背景噪声。展开更多
基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取...基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。展开更多
文摘基于对计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)算法思想的研究,提出了一种单通道语音增强方法。通过分析白噪声、风噪声、周期性噪声三类典型噪声和一般语音信号的频谱特点,构造适合的信号提取特征作为线索,判别出信号时频单元中的主要信号成分,然后对各时频单元乘以相应的衰减系数以掩蔽噪声成分。对仿真实验结果的客观测试和非正式听音测试表明,相对于常用的多子带谱减法和维纳滤波法,所提出的算法能够更有效地抑制白噪声、风噪声、周期性噪声等背景噪声。
文摘基于计算听觉场景分析(Computational Auditory Scene Analysis,CASA)的语音分离系统通过模拟人耳的听觉感知系统对混合信号进行处理并分离出感兴趣的目标语音,近年来得到了很大的发展。如何在干扰噪声存在的情况下进行正确的基音提取跟踪一直是CASA系统研究的重点。提出了一种基于目标语音源的改进基音跟踪算法。该算法通过对目标源估计和基音检测两个步骤的反复迭代计算,得到最终的基音轨迹。通过在不同噪声干扰条件下与传统基音跟踪算法对比的实验结果证明,该算法能够有效地抑制噪声,提高输出语音的信噪比和语音质量。
