本文共 1676 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

一、语音增强算法简介

本文提出了一种基于先验信噪比估计的维纳滤波法语音增强算法。该算法通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱，并对初始噪声功率谱与带噪语音功率谱进行平滑处理，更新噪声功率谱。在实际应用中，该算法对噪声变化范围较大的情况有一定效果，但在变化范围广的噪声环境中表现不佳。

二、算法概述

语音增强是指在带噪语音中提取尽可能纯净的语音，改善语音质量和可接受度，提高语音通信系统性能。由于噪声来源多样且特性复杂，语音增强算法因场景而异，各有优劣。常见的语音增强算法包括基于语音周期性的增强方法、基于全极点模型的增强方法、基于短时谱估计的增强方法、基于信号子空间的增强方法以及基于HMM的增强方法等。从发展现状来看，基于短时谱估计的方法效果最为显著，包括谱减法、维纳滤波、最小均方误差短时谱幅度估计法（MMSE-STSA）和最小均方误差对数谱幅度估计法（MMSE-LSA）等。本文重点探讨维纳滤波器在语音增强中的应用。

三、算法理论

先验信噪比是语音增强算法中的关键参数。Ephraim和Malah提出的“直接判别”方法是估计先验信噪比的最优方案。该方法简单且计算量低，是语音增强算法中的核心技术。

四、源代码解析

以下为维纳滤波语音增强算法的实现代码示例：

clear all; clc; close all;  
[xx, fs] = wavread('C5_3_y.wav'); % 读取语音文件  
xx = xx - mean(xx); % 消除直流分量  
x = xx / max(abs(xx)); % 幅值归一化  
IS = 0.25; % 设置前导无话段长度  
wlen = 200; % 帧长为25ms  
inc = 80; % 帧移为10ms  
SNR = 5; % 设置信噪比  
SNR_NIS = fix((IS * fs - wlen) / inc + 1); % 计算前导无话段帧数  
alpha = 0.95; % 信噪比计算  
signal = awgn(x, SNR, 'measured', 'db'); % 添加噪声  
output = Weina_Im(x, wlen, inc, NIS, alpha); % 应用维纳滤波器  
output = output / max(abs(output)); % 幅值归一化  
len = min(length(output), length(x)); % 确定信号长度  
x = x(1:len); % 调整信号长度  
signal = signal(1:len); % 调整噪声信号  
output = output(1:len); % 调整增强后的信号  
snr1 = SNR_Calc(x, signal); % 计算初始信噪比  
snr2 = SNR_Calc(x, output); % 计算降噪后的信噪比  
snr = snr2 - snr1; % 计算噪声减少量  
fprintf('snr1=%5.4f   snr2=%5.4f   snr=%5.4f\n', snr1, snr2, snr); % 输出结果  
% 绘制波形图  
time = (0: len - 1) / fs;  
subplot 311; plot(time, x, 'k'); grid; axis tight; title('纯语音波形'); ylabel('幅值');  
subplot 312; plot(time, signal, 'k'); grid; axis tight; title(['带噪语音 信噪比=' num2str(SNR) 'dB']); ylabel('幅值');

五、运行结果

实验结果表明，基于先验信噪比估计的维纳滤波语音增强算法在低噪声环境下效果显著，信噪比提升显著。然而，在高噪声或噪声变化范围较大的场景下表现一般，可能需要结合其他增强方法以提高鲁棒性。

六、备注

如需获取完整代码或技术支持，可通过QQ1575304183联系作者。

转载地址：http://svgx.baihongyu.com/