基于聽覺感知特性的信號子空間麥克風陣列語音增強算法_第1頁
基于聽覺感知特性的信號子空間麥克風陣列語音增強算法_第2頁
基于聽覺感知特性的信號子空間麥克風陣列語音增強算法_第3頁
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文檔簡介

1、 1486 自 動 化 學 報 35 卷 (a 目標語音 (a Target speech (a 目標語音 (a Target speech (b 中間麥克風的帶噪輸入 (b Noisy input of the central microphone (c Ephaim 算法取 i = 2 的實驗結果 (c Result of the Ephaim algorithm with i = 2 (b 中間麥克風的帶噪輸入 (b Noisy input of the central microphone (d Ephaim 算法取本文所提的 i 的實驗結果 (d Result of the Epha

2、im algorithm with the proposed i 圖2 Fig. 2 語句 “beeoer” 的波形圖 The waveforms of the utterance “beeoer” 表3 Table 3 帶噪輸入 算法在 CMU 數據庫上的平均測試結果 Experimental results on CMU database SSNRE (dB 5.07 4.47 10.40 IS 2.16 26.48 8.68 2.59 LAR 8.70 11.31 11.41 5.27 LLR 0.68 1.43 1.00 0.57 (c McCowan 算法增強結果 (c Result

3、 of the McCowan algorithm McCowan Ephaim 算法 本文算法 從表 3 中可以看到, 本文算法在各項評價指標 上都比比較算法要好. 相對于比較算法中的最好算 法, 本文算法在各項評價指標上的改進分別為: 分 段信噪比增強 5.33 dB, IS 距離 70.2 %, LAR 指標 53.4 %, LLR 指標 43 %. 從圖 3 中可以看出, McCowan 算法具有較大的 目標信號失真, 且對于噪聲能量集中的低頻噪聲消 噪效果較差. Ephaim 算法比 McCowan 算法有較 小的目標信號失真, 但低頻消噪效果也較差. 相對于 比較算法, 本文算法在不增加目標信號失真的情況 下更好地消除了噪聲能量集中的低頻噪聲. 在進行了語音客觀質量評價后, 為進一步驗證 本文算法增強語音給人的聽覺效果, 本文又進行了 主觀聽覺評價實驗. 本文在 CMU 數據庫中選取了 20 句帶噪語音 (10 個人每人兩句, 用本文的算法和 比較算法分別進行處理得到增強后的語音. 一共有 (d Ephaim 算法增強結果 (d Result of the Ephaim algorithm (e 本文算法增強結果 (e Result of the proposed algorithm 圖3 Fig.

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