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1、1,语音增强算法及其DSP实现,学生：学号：指导老师：2005年6月8日,2,一.毕设完成主要工作二.语音增强算法概述三.减谱法的DSP实现四.减谱法算法分析及结果比较五.结论,简 介,3,一.毕设完成主要工作,用ANSI C语言实现了三种减谱算法移植三种算法到DSP上，并通过测试对三种算法进行性能分析,4,语音增强是从带噪声信号中提取语音信息。目的是改进语音质量，消除背景噪声，提高可懂度，有着广泛的应用。,二.语音增强算法概述,1.研究背景,5,2.论文采用以下三种减谱算法：,传统减谱增强算法引入参数增强算法伪倒谱增强算法,6,3.算法涉及主要分析技术,(1).高通预处理(2).加窗处理(3
2、).短时傅立叶变换(4).短时能量(5).短时过零率,7,存储器结构采用改进的哈佛结构CPU多总线、深度流水提供专门的硬件处理单元特殊的DSP指令、快速的指令周期,三.算法的DSP实现,1.DSP实现的优势,8,2.算法的DSP系统实现框图,TMS320C5410DSP,9,3.算法DSP实现难点,DSP C 数据类型 vs ANSI C数据类型HPI 接口与主机的数据交换DSP 链接器命令文件（.CMD文件)的编写C和汇编语言混和编程DSP 调试DSP 代码优化,10,三.减谱法的实现及结果分析,1.传统减谱法,假定语音为平稳信号，而噪声和语音为加性信号彼此统计独立。,由此可得：,因为互谱的
3、统计平均值为0，所以有：,11,传统减谱法原理框图,增强后的语音信号功率,FFT,有/无语音判决,带噪信号功率,IFFT,插入相位,噪声谱方差,更新噪声谱估计,有语音,无语音,y(i),s(i),传统减谱法,12,2.减谱法关键技术 语音激活检测技术(简称 VAD),目的：区分语音和各种背景噪声。,13,原理：依据语音与噪音的不同特性。一般是提取特征参数，再进行门限判别。,VAD实现模型图,14,特征参数的选择 本文选择短时能量和短时过零率两个参数作为语音/静音帧的判断依据，并动态更新判别门限。短时能量判断的基本原理 利用语音帧与静音帧能量的差异进行判别 在短时能量检测后的短时过零率检测 利用
4、清音和噪声过零率的差异对判别结果进行修正,15,检测流程,16,VAD 算法DSP实验结果,17,3.传统减谱法实验结果分析,18,传统法处理带噪语音有明显效果，但产生了“音乐噪声”(music noise)因为噪声随机性导致的失真是频谱减法的必然结果，所以只能设法减轻“音乐噪声”对听觉造成的不舒适感。,19,4.两种改进减谱法：,（1）引入参数法引入参数m、n，对噪声估计值进行调整，更好地突出语音频谱。（2）伪倒谱法增加一步FFT变换，变换到伪倒谱域中，使语音和噪声更好地分离。,20,引入参数法原理框图,（1）引入参数减谱法,21,引入参数后实验结果对比,22,伪倒谱相减法原理框图,（2）伪
5、倒谱法,FFT,有/无语音判决,带噪信号功率的m次幂,IFFT,插入相位,噪声谱方差的m次幂,更新噪声谱估计,有语音,无语音,y(i),s(i),IFFT,FFT,信号功率的1/m次幂,增强后语音功率,IFFT,n,修正,23,伪倒谱法实验结果对比,24,三种算法对客观信噪比和主观可懂度（人耳听觉的舒适感）都有提高。但客观信噪比和主观可懂度提高的程度不成正比。,实验结果对比,25,结 论,1.谱减方法的优点在于方法较简单，但产生了听觉上的失真。2.引入参数法对噪声估计值进行调整，减少了失真。3.伪倒谱法在伪倒谱域中对语音和噪声进行更好地分离，语音的自然度和连贯性最好。4.三种算法对客观信噪比和主观可懂度的提高程度不成正比。,26,致 谢,感谢孙 老师和董 老师的悉心指导 感谢其他老师和同学们的热情帮助,
