基于自適應參數的多窗譜譜減法算法改進

張莉 李文鈞 岳克強

摘 要：當今人工智能發展迅速，語音識別成為人機交互的重要方式。為提高語音識別準確度，在分析語音信號前去除語音信號噪聲干擾并提高語音信號能量尤為重要。在實際應用中，不同語音信號包含不同的噪聲。針對不同的語音噪聲，在傳統譜減法基礎上，通過判斷算法窗函數，根據不同的噪聲能量改變多窗譜減法的過減因子參數，以增強算法自適應能力。仿真結果表明，在低信噪比情況下，通過改變過減因子值，可取得一個最優過減因子值以改進譜減法下的音樂噪聲和失真度。自適應多窗譜減法改進后與基本譜減法相比，信噪比提高了29%;與多窗譜減法相比，信噪比提高了16%。該自適應多窗譜減法可適應不同噪聲環境下的語音信號，增強語音信號中的關鍵信息并減少噪聲干擾。

關鍵詞：譜減法;自適應參數;多窗函數;語音降噪

DOI：10. 11907/rjdk. 191973 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP312文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）005-0074-04

0 引言

人工智能與互聯網衍生出各類智能產品。人類可在嘈雜的環境下提取有效信息進行溝通，當轉換到機器上時，如何使其更有效地識別并提取有用信息成為研究重點。

在語音信號處理中，接收到的語音信號大多含有噪聲，語音增強技術應運而生。語音增強的目的是提高語音質量，需在降噪和語音失真之間找到一個最好的權衡點。文獻[1-2]對譜減算法進行改進，在傳統譜減算法的基礎上，對無聲段進行平滑處理，得到噪聲功率;文獻[3-4]通過約束先驗信噪比與調整后驗信噪比，提出基于[MMSE]的短時譜幅度增益函數計算方法，即根據信噪比取值范圍對増益函數進行適當調整;文獻[5]提出一種基于約束方差頻譜平滑與極小值跟蹤（VCSS-ML）的噪聲譜估計算法;文獻[6-7]研究了譜減法與深度神經網絡語音增強算法;文獻[9]提出基于優化迭代譜減法的音樂無噪聲語音增強方法。現有研究在低信噪比下的改進效果并不明顯，如何選取最優參數值，使該算法既能減少“音樂噪聲”，又不會使波形失真成為研究熱點。因此本文提出一種改進的譜減法，通過調整參數得到相對情況下較優的參數值。

1 基本譜減法

基本譜減法從輸入的含有噪聲的信號總能量中減去噪聲能量，從而獲得有用信號的能量。設含噪語言信號為[xn]，加窗分幀處理后得到第[？]幀語音信號為[xi（m）]，幀長為[N]，對[xi（m）]作離散傅里葉變換（DFT）后[Xi（k）]為：

譜減算法增強處理后的信號會殘留較多噪聲，因為有一定的節奏感，所以又稱為音樂噪聲[2]。產生音樂噪聲的元音與噪聲信號的特點有關，因為其符合高斯分布，幅度隨機變化的范圍較寬[3]。所以引用無語音期間噪聲統計方差表示噪聲時，會根據信號幀噪聲分量大小，殘留一部分較大的噪聲，在頻譜上表現為隨機凸起。增強后的語音信號會有節奏地殘留噪聲，這些音樂噪聲嚴重影響語音自然度質量。

2 基于多窗譜改進的譜減法

窗函數一般具有低通性，選擇不同窗函數會有不同的帶寬和頻譜泄漏，語音信號分析常用的窗函數有矩形窗、海寧窗和漢明窗。其定義為：

數據窗是一組相互正交的離散橢球序列。為克服譜減法不靈活的問題，融合不同窗函數和自適應參數的選擇，讓該算法變得靈活，具體方法如下：

（1）對帶噪的語音信號進行預處理。一般語音信號預處理包含加窗分幀，在加窗部分對其進行判斷，并根據窗函數是否為漢明窗的條件選擇不同方法。若為漢明窗，以自適應參數進行分析;若不為漢明窗，以不同的窗函數進行分析。

（2）對加窗分幀后的信號[xi（m）]進行傅里葉變換，求出其幅度譜和相位譜。其中平均幅度譜[Xi（k）]為：

3 實驗結果分析

3.1 加窗對比

實驗語言信號頻率為16khz的純語音信號。將一段純語音信號與白噪聲疊加，得到信噪比為-5、0、5dB的帶噪信號，分別采用矩形窗、海寧窗和漢明窗對語音信號進行分幀處理，其中語言信號頻率為16khz，采用漢明窗對語言信號進行加窗分幀，幀長為25ms、幀移為10ms。純語音信號（見圖2（a））疊加白噪聲信號（見圖2（b））后采取不同的窗函數進行分幀，采用改進的多窗譜方法降噪后的結果見圖2（c）-（e）所示，其信噪比變化情況如表1所示。

從表1可以看出采用多窗譜的譜減法，分別選用不同的窗函數進行對比，發現矩形窗頻譜泄露均大于漢明窗和海寧窗，其中對頻譜包容性更佳的是海寧窗，所以在噪聲環境下，多窗譜算法選擇海寧窗。

3.2 自適應參數對比

在相同漢明窗和信噪比的條件下運用該自適應多窗譜減法，從而得到一個關于參數與提高的信噪比曲線圖，如圖3所示。

從圖3可得到最優參數，將得到的參數與相鄰參數在不同的白噪聲下進行對比，結果如圖4所示。其中，虛線代表在一定噪聲環境下對其進行自適應得到的最優參數，另外兩種代表該最優參數的鄰近參數，不同參數下運用譜減法得到的波形如圖5（a）-（c）所示。

結合圖4、圖5可看出過減因子參數變化明顯影響了譜減法。從圖5可看出當過減因子過小時，譜減后的波形帶有大量音樂噪聲，從而使得到的語音信號難以分辨;若過減因子過大，則會引起語音信號失真，從而丟失語音幀。本文實驗采用融合多窗譜譜減法與參數自適應算法，得到的最優參數優于在同樣條件下的其它參數。

將改進的自適應多窗譜減法與基本譜減法和多窗譜減法進行對比，在相同噪聲環境（這里的噪聲使用對純凈語音加高斯白噪聲進行模擬）下，分別采用3種譜減法對其進行實驗，改進的自適應多窗譜減法與基本譜減法相比，其信噪比提高了29%，與多窗譜減法相比其信噪比提高了16%。

4 結語

在語音識別中，語音前端處理尤為重要。語音識別精度在一定程度上依賴于原始語音增強和去噪。對原始語音進行增強有利于突出原始語音中最重要的信號，而對原始語音去噪可減少外界對語音識別的影響，有利于提高語音識別精度。

本文著重研究了語音識別中的前端處理，在基本譜減法的基礎上增強窗函數，發現在同一噪聲環境下，海寧窗語音信號包含度優于另外兩種窗函數，在窗函數相同的情況下可通過輸入語音信號噪聲，自適應地改變譜減法參數，提高算法自適應能力。下一步將利用本文算法處理語音信號，通過語音識別準確率進一步驗證算法有效性。

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（責任編輯：江 艷）