[發明專利]突變噪聲快速估計方法

在審

• 申請號: 202010746800.3
• 申請日: 2020-07-30
• 公開（公告）號: CN111933165A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 張徐垚;管海清
• 申請（專利權）人: 西南電子技術研究所(中國電子科技集團公司第十研究所)
• 主分類號: G10L21/0208
• 分類號: G10L21/0208;G10L21/0216;G10L21/0232;G10L21/0264
• 代理公司: 成飛(集團)公司專利中心 51121
• 代理人: 郭純武

本發明公開的一種突變噪聲快速估計方法，屬于無線通信領域，通過下述技術方案實現：首先對輸入的帶噪語音信號進行分幀、加漢寧窗，然后進行N點快速傅里葉變換FFT；求解帶噪語音功率譜后對帶噪語音功率譜按照從小到大、從左到右進行排序，篩選出中間部分的頻點計算平均值，得到第l幀整個頻帶的平均噪聲功率譜；再噪聲突變檢測及參數修正：比較前后幀之間平均噪聲功率譜的估計值的變化量，若變化量超過設定閾值，判定為發生了噪聲突變，則對當前幀的平滑參數和狀態變量進行校正；否則判定為未發生噪聲突變，直接按照經典MCRA算法進行條件語音存在概率計算、噪聲譜估計更新，遞歸平滑計算更新噪聲功率估計值，輸出噪聲譜估計值。

技術領域

本發明屬于無線通信領域，主要涉及一種語音降噪中的噪聲估計算法，特別是一種能對突變噪聲進行快速估計的方法。

背景技術

語音信號因其具有直接、高效、方便的優點,作為傳遞信息的方式被應用于很多領域。然而,在使用語音進行信息表達的同時,實際環境中的噪聲會無法避免地對其產生影響，噪聲不僅影響語音接收者收聽語音時的舒適度,還會影響各種語音處理應用的性能。在語音通信中，背景噪聲是影響語音通信質量的主要因素之一，語音信號在傳輸過程中會受到來自外界環境噪聲、通訊設備內部噪聲的干擾，容易受到噪聲的污染，會致使語音質量下降，語音系統性能惡化。語音降噪的目的是盡可能從帶噪語音中提取純凈語音信號，降低背景噪聲。語音的清楚程度取決于伴隨信號的噪聲級，系統可以通過在特定時間測量噪聲級的方式來估計噪聲。目前，噪聲估計已成為語音增強技術中很關鍵的環節。在很多單通道語音增強算法中，尤其在噪聲源不可知的情況下，實時噪聲功率譜估計是很重要的。噪聲估計的準確性會直接影響降噪算法的性能和最終效果，若噪聲估計過高，則微弱的語音將被去掉，增強語音會產生失真；若估計過低，則會有較多的背景殘留噪聲，進而降低語音可懂度。噪聲估計是語音降噪的基礎，只有實現了快速的、準確的噪聲估計，才能較好地抑制背景噪聲，減小語音失真，提高通信質量。傳統的噪聲估計方法實現純粹基于語音活動的檢測，制約了噪聲在語音存在時的更新，而且在弱語音信號的低輸入信噪比時，其可靠性性能惡化較明顯。

在短波、超短波電臺的調幅、調頻等語音通信模式中，電臺解調輸出的音頻信號中的噪聲功率會發生突變。由于信道增益的變化，在通信開始時，電臺解調輸出的噪聲會突然變??；在通信結束時，電臺解調輸出的噪聲會突然變大。對這種噪聲突變的音頻信號進行降噪處理時，噪聲的快速估計尤為重要。

噪聲譜估計是語音增強系統中一個重要組成部分。傳統的噪聲估計方法是使用語音活動性監測(VAD:VoiceActiveDetection)判別語音是否出現，并分離出無聲段，此時無聲段主要表現為噪聲特性，然后在無聲區通過某種統計方法，獲得背景噪聲特性的近似估計,對噪聲譜進行更新。盡管該方法在噪聲為平穩的情況下是可行的，但是在實際的噪聲環境中噪聲譜的特性變化很大，且在低信噪比下，VAD的誤檢率會增大，在不能正確判斷無聲段的情況下很難保證估計出來的噪聲的準確性?；赩AD的噪聲估計需要先進行VAD檢測，在無聲段進行噪聲更新，這種噪聲估計算法雖在平穩噪聲環境下效果不錯，但是在噪聲譜特性不斷變化的場景下，效果就不甚理想，且該方法依賴VAD判斷的準確性，在低信噪比條件下，VAD準確性下降，影響噪聲估計的準確性。為了實現精確的噪聲估計，就要對噪聲譜進行實時的估計。Martin提出了一種基于最小值統計的方法來估計噪聲?；谧钚≈到y計的噪聲估計可分為基于最小統計量(MinimumStatistics，MS)的噪聲估計方法、最小值控制的遞歸平均法(MinimaControlledRecursiveAveraging，MCRA)估計噪聲譜。MS方法通過跟蹤特定窗內語音功率譜的最小值來估計噪聲，乘以一個系數來補償偏差。該方法所得噪聲估計的方差是傳統方法的2倍，同時它可能偶爾會削弱低能墾音素，尤其當最小觀察窗很小時，只有以很高的計算復雜度為代價來克服其局限性。MCRA方法是根據帶噪聲語音子帶平滑功率譜與其最小值之間的比值，計算帶噪語音子帶中語音存在概率，調節時頻平滑參數，加權帶噪語音功率譜來估計噪聲譜。后兩種噪聲譜估計方法保證了噪聲譜估計的準確性，但在追蹤帶噪語音子帶平滑功率譜最小值時都采用了固定時間的窗，因此在噪聲突變的情況下，估計的噪聲譜存在延時。