特定人语音增强技术研究

特定人语音增强技术研究
我们利用增强型最小控制递归平均（IMCR）的噪声估计和面向决策的先验信噪比估计，提出基于统计模型的语音增强算法。在训练阶段，获得通用的梅尔倒谱系数的混合高斯模型。在语音增强阶段，利用当前帧的噪声功率谱和可调权重因子来调节IMCR噪声估计的最小跟踪进程。另外，基于统一混合高斯模型，一些重要的常量参数用频率变化参数来代替。例如这些参数：在决策方向先验信噪比估计中的权重参数，在IMCR的修正最小跟踪进程的调节权重因子。我们在各种稳态和非稳态噪声环境下评估可该语音增强算法的表现。从实验结果看，该算法比传统语音增强算法更适合作为语音处理系统的预处理方案。

图1 基于同一说话人模型的语音增强算法的总框图

表1 传统的和增强方法的感知语音质量评估（PESQ）结果

表2 总信噪比结果比较

表3 总体水平的组合测量（Covl）结果比较