运用MMSE先验信噪比估计进行语音增强

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (27): 152-154.

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运用MMSE先验信噪比估计进行语音增强

熊民权，曾以成，侯丽霞，杨红姣

湘潭大学光电工程系，湖南湘潭 411105

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-09-21 发布日期:2011-09-21

Speech enhancement using MMSE priori SNR estimation

XIONG Minquan，ZENG Yicheng，HOU Lixia，YANG Hongjiao

Department of photoelectric Engineering，Xiangtan University，Xiangtan，Hunan 411105，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-09-21 Published:2011-09-21

摘要/Abstract

摘要： 针对DD（Decision-Directed）先验信噪比估计方法在处理语音时产生延迟以及非因果先验信噪比估计算法不具实时性的缺点，提出一种MMSE（Minimum Mean Square Error）先验信噪比估计方法。它在高斯语音模型假设的基础上，运用最小均方误差准则直接从带噪信号中估计先验信噪比。通过对增强语音信噪比、Itakura-Saito失真测度以及信号时域图和语谱图仿真，结果表明，该算法比DD算法能更好地抑制“音乐噪声”和防止语音畸变，且相对于非因果先验信噪比估计算法具有更强实时性。

关键词: 语音增强, 先验信噪比, 音乐噪声, Itakura-Saito失真测度

Abstract: To solve the problems that Decision-Directed（DD） a priori SNR estimation gets defects of delayed and non-casual a priori SNR estimation has shortcoming of non-real time，MMSE a priori SNR estimation is proposed in this paper.Based on the Gauss voice model assumption，it directly estimates SNR of noisy speech using the Minimum Mean Square Error（MMSE） methods.Simulation with the SNR，Itakura-Saito distortion measure，signal wave and spectrogram show that the proposed method is not only better than DD in the area of suppressing “musical noise” and preventing the voice distortion but also superior to non-causal a priori SNR estimation on real-time.

Key words: speech enhancement, priori Signal to Noise Ratio（SNR）, musical noise, Itakura-Saito distortion measure

熊民权，曾以成，侯丽霞，杨红姣. 运用MMSE先验信噪比估计进行语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(27): 152-154.

XIONG Minquan，ZENG Yicheng，HOU Lixia，YANG Hongjiao. Speech enhancement using MMSE priori SNR estimation[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(27): 152-154.

[1]	王师琦，曾庆宁，龙超，熊松龄，祁潇潇. 语音增强与检测的多任务学习方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 197-202.
[2]	王雁，贾海蓉，吉慧芳，王卫梅. 特征联合优化深度信念网络的语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 38-42.
[3]	吉慧芳，贾海蓉，王雁. 改进相位谱补偿的语音增强方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(8): 48-52.
[4]	王杰1，杨程程1，莫嘉永2，王敦泽1，王谢谢1. 谐波重构先验信噪比估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(7): 44-48.
[5]	王虎，李晶，赵恒淼，臧燕，李春堂. 稀疏低秩模型及相位谱补偿的语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(5): 150-155.
[6]	王波，于凤芹，陈莹. 基于非平滑非负矩阵分解语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 160-164.
[7]	王霞1，王丹1，王光艳2，张艳1. 压缩感知与EMD相结合的带噪面罩语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(18): 137-140.
[8]	张建伟，陶亮，周健，王华彬. 基于改进谱平滑策略的IMCRA算法及其语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(1): 153-157.
[9]	胡永刚1，张雄伟1，邹霞1，闵刚1，2，张立伟1，王健3. ADMM稀疏非负矩阵分解语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(3): 108-112.
[10]	宁矿凤，王景芳. DCT域维纳滤波语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(8): 226-230.
[11]	曹龙涛1，李如玮1，鲍长春1，吴水才2. 基于噪声估计的二值掩蔽语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(17): 222-227.
[12]	谷鹏1，2，朱俊华1，2，丁飞1，2. 一种含噪压缩感知的语音消噪方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(15): 216-220.
[13]	王瑜琳1，田学隆1，2，高雪利1. 自适应滤波语音增强算法改进及其DSP实现[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(1): 208-212.
[14]	徐文超，王光艳，耿艳香，白芳，费腾. 基于谱减法和变步长LMS语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(1): 213-217.
[15]	宁矿凤，王景芳. 压缩感知分组分离语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(24): 204-208.

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Speech enhancement using MMSE priori SNR estimation

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