基于非因果先验信噪比估计的语音增强算法研究

摘要

针对传统的对数域最小均方误差(Minimun mean square error short time log spectral amplitude estimation,MMSE-LSA)算法的噪声功率谱估计不适应实际的非平稳噪声和先验信噪比估计准确度不高的缺点,提出了一种改进的MMSE-LSA的语音增强算法.首先采用能有效追踪非平稳噪声的双向最小值约束递归平均的噪声谱估计方法(Minima controlled recursive averaging,MCRA)算法对噪声进行估计,然后结合对实际语音功率谱估计有较高估计准确度的非因果先验信噪比估计方法,从而改善传统的MMSE-LSA算法,进一步消除噪声.仿真结果表明,在非平稳噪声下,改进算法抑制背景噪声和残留的音乐噪声的效果有较大的改善,提高信噪比,并保持较好的语音质量.