專利名稱：譜增益計(jì)算方法、裝置以及噪聲抑制系統(tǒng)的制作方法
譜增益計(jì)算方法、裝置以及噪聲抑制系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通訊技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及譜增益的計(jì)算方法、裝置以及噪聲抑制系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
語(yǔ)音信號(hào)是人類傳播信息和感情交流的重要媒體，但在語(yǔ)音通信過(guò)程中不可避免地受到來(lái)自周圍環(huán)境、乃至其它講話者的干擾，這些干擾最終使接收到的語(yǔ)音信號(hào)并非純凈的原始語(yǔ)音信號(hào)，而是受噪聲污染的帶噪語(yǔ)音信號(hào)。在語(yǔ)音通信過(guò)程中，噪聲是使通信變的困難的主要原因。
噪聲抑制(NS)技術(shù)可以幫助減小噪聲的不利影響。它的目標(biāo)是增加信噪比(SNR)并因此增加語(yǔ)音的可懂性，降低聽者的努力度，改善聲學(xué)環(huán)境的感知品質(zhì)。噪聲抑制技術(shù)的實(shí)現(xiàn)算法主要包括NS算法部分和語(yǔ)音激活檢測(cè)(VAD)算法部分
在現(xiàn)有的NS技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案中，主荽有多麥克風(fēng)(Multi-Mic)和單麥克風(fēng)(Single-Mic) NS技術(shù)。Multi-MicNS技術(shù)采用一對(duì)麥克風(fēng)的硬件結(jié)構(gòu)，NS算法是麥克陣列算法，這種算法可以顯著改善語(yǔ)音的可懂性，提高通話的質(zhì)量，但是算法的效果與兩麥克之間的距離及方向角有很大關(guān)系，而且算法在面對(duì)多種噪聲源和回響層次時(shí)魯棒性較差。相較Multi-Mic NS技術(shù)，Single-Mic NS技術(shù)對(duì)硬件的限制小，并且NS算法能很好的適應(yīng)多種噪聲源和回響層次，所:以在移動(dòng)通信終端系統(tǒng)，比較理想的噪聲抑制技術(shù)是Single-Mic NS技術(shù)。這種技術(shù)的NS算法對(duì)噪聲功率譜的估計(jì)是關(guān)鍵。由于大部分現(xiàn)實(shí)的噪聲環(huán)境是非平穩(wěn)的，這就需要經(jīng)常的調(diào)整噪聲譜的估計(jì)，以使NS有效的進(jìn)行。自然，在目標(biāo)語(yǔ)音不出現(xiàn)時(shí)進(jìn)行噪聲譜的調(diào)整是最準(zhǔn)確的，這時(shí)輸入的信號(hào)只有噪聲，這就需要語(yǔ)音停頓檢測(cè)(VAD)技術(shù)。
Single-Mic NS技術(shù)所采用的算法主要是集中在短時(shí)譜分析(STSA) NS算法上。STSA廣泛應(yīng)用是因?yàn)樗谶\(yùn)算復(fù)雜度方面占有優(yōu)勢(shì)。大部分的通過(guò)了主觀評(píng)價(jià)的噪聲抑制算法，都是STSA算法。主觀評(píng)價(jià)語(yǔ)音質(zhì)量的增強(qiáng)度，是最近國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的對(duì)NS的一個(gè)必須的評(píng)價(jià)方法，下一代移動(dòng)蜂窩電話標(biāo)準(zhǔn)3GPP制定了主觀評(píng)價(jià)噪聲抑制算法的規(guī)程。因此STSA是最可靠的噪聲抑制算法。在STSA算法中，最小均方誤差短時(shí)譜分析(MMSE-STSA)是有效的NS算法，它最小化短時(shí)譜幅度估計(jì)的均方誤差，并且在提供好的噪聲抑制的同時(shí)不產(chǎn)生稱為"musical noise"的殘余噪聲。
圖1是現(xiàn)有技術(shù)中噪聲抑制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，包括噪聲抑制組件110和VAD組件120，其中噪聲抑制組件110包括如下裝置:短時(shí)傅里葉分解裝置111、噪聲估計(jì)裝置112、先驗(yàn)和后驗(yàn)信噪比估計(jì)裝置113、譜增益計(jì)算裝置114和短時(shí)傅里葉綜合裝置115。
系統(tǒng)在接收到含噪語(yǔ)音之后，首先輸入短時(shí)傅里葉分解裝置111。短時(shí)傅里葉分解裝置111計(jì)算含噪語(yǔ)音的離散傅里葉變換，從而得到它的譜幅度和相位。其中譜幅度分別輸入VAD檢測(cè)組件120和譜增益計(jì)算裝置114。
VAD檢測(cè)組件120用以根據(jù)輸入的譜幅度，判斷語(yǔ)音的停頓周期，并將判斷結(jié)果輸入噪聲估計(jì)裝置112。
噪聲估計(jì)裝置112根據(jù)VAD檢測(cè)組件120的判斷結(jié)果，在語(yǔ)音停頓的時(shí)段內(nèi)，對(duì)噪聲進(jìn)行功率譜的估計(jì)和更新。由噪聲估計(jì)裝置112輸出的功率譜的更新結(jié)果被輸入至先驗(yàn)和后驗(yàn)信噪比估計(jì)裝置113，用以計(jì)算先驗(yàn)和后驗(yàn)信噪
比，并將計(jì)算結(jié)果輸入譜增益計(jì)算裝置114。
譜增益計(jì)算裝置114根據(jù)輸入的譜幅度和先驗(yàn)和后驗(yàn)信噪比，對(duì)譜幅度進(jìn)行加權(quán)，以增強(qiáng)語(yǔ)音。被加權(quán)后的幅度與相位相乘后送入短時(shí)傅里葉綜合裝置115進(jìn)行離散傅里葉反變換，得到時(shí)域增強(qiáng)的語(yǔ)音信號(hào)。
VAD組件120的工作原理是采用固定的能量檢測(cè)門限，例如50dB，每間隔一定的幀數(shù)對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)的能量加以檢測(cè)，如果能量的變化幅度大于門限值，則認(rèn)為是語(yǔ)音幀，否則認(rèn)為是停頓幀。并將這一判斷結(jié)果輸入噪聲估計(jì)裝置112。
現(xiàn)有技術(shù)中，譜增益計(jì)算裝置114采用貝賽爾函數(shù)的方法對(duì)譜增益進(jìn)行計(jì)
算，表達(dá)式如下:
<formula>formula see original document page 9</formula>(1)
M代表下列函數(shù):<formula>formula see original document page 9</formula>
其中/0和A分別是第0級(jí)和第1級(jí)修正貝賽爾函數(shù)。
從上面的敘述中不難看出，譜增益計(jì)算單元是整個(gè)噪聲抑制系統(tǒng)的核心。現(xiàn)有技術(shù)中的譜增益計(jì)算單元采用貝塞爾函數(shù)的方法進(jìn)行譜增益計(jì)算，其算法的復(fù)雜較高，不利于提高噪聲抑制系統(tǒng)的工作速度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是，提供一種譜增益計(jì)算方法、設(shè)備以及噪聲抑制系統(tǒng)，對(duì)譜增益的算法加以簡(jiǎn)化，提高譜增益計(jì)算單元以及噪聲抑制系統(tǒng) 的工作速度。
為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種譜增益計(jì)算方法，包括如下步驟 (a)提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息/^,。,以及后驗(yàn)信噪比信息及p。w (b)根 據(jù)先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K; (C)設(shè)定判定參數(shù) 的閾值Ko; (d)將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K〉Ko時(shí)，執(zhí) 行步驟(e)，當(dāng)K《Ko時(shí)，執(zhí)行步驟(f); (e)將判定參數(shù)帶入指數(shù)函數(shù)
G=及—xlO"i一，計(jì)算譜增益G; (f)將判定參數(shù)帶入對(duì)數(shù)函數(shù)
1 ~1~ /
(7 =,及，X(fl2lOg10K + 62)，計(jì)算譜增益G;所述判定參數(shù)
作為可選的技術(shù)方案，所述步驟(f)進(jìn)一步包括如下步驟(fl)設(shè)定子 閾值K,，所述K^Ko; (f2)將判定參數(shù)K同子閾值Id相比較，當(dāng)K〈K《Ko 時(shí)，執(zhí)行步驟(G)，當(dāng)K《K,時(shí)，執(zhí)行步驟(f4); (f3)設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的 a2=a21、 b2=b21，將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G; (f4)設(shè)定對(duì) 數(shù)函數(shù)中的a產(chǎn)a22、 b2=b22，將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G。
作為可選的技術(shù)方案，所述判定參數(shù)的閾值Ko的范圍是0.5至2.0。作為 可選的技術(shù)方案，
作為可選的技術(shù)方案，所述子閾值K,的范圍是0.05至0.5。
本發(fā)明還提供了一種譜增益計(jì)算裝置，包括如下模塊信息采集模塊，用 于提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息判定參數(shù) 計(jì)算模塊，用于根據(jù)信息采集部分提供的先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K;閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定判定參數(shù)的閾值Ko;判定模塊， 用于將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K〉Ko時(shí)，將判定參數(shù)K 輸入指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，當(dāng)K《Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊;
指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入指數(shù)函數(shù)G- xlO^A ，
計(jì)算譜增益G;對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù) G=及:"x("2log10〖+ 62)，計(jì)算譜增益G;所述判定參數(shù)
K=及—(l+及、
1 + / \ ° 作為可選的技術(shù)方案，所述對(duì)數(shù)計(jì)算模塊進(jìn)一步包括如下單元子閾值設(shè) 定單元，用于設(shè)定子閾值Kp所述K-Ko;子閾值判斷單元，用于將判定參數(shù) K同子閾值Id相比較，當(dāng)K^K《Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入第一計(jì)算單元， 當(dāng)K《&時(shí)，將判定參數(shù)K輸入第二計(jì)算單元；第一計(jì)算單元，設(shè)定對(duì)數(shù)函 數(shù)中的a^a2b b2=b21，將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G;第二 計(jì)算單元，設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的afa22、 b2=b22，將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中， 計(jì)算譜增益G。
作為可選的技術(shù)方案，所述判定參數(shù)的閾值K0的范圍是0.5至2.0。 作為可選的技術(shù)方案，所述子閾值Ki的范圍是0.05至0.5。 本發(fā)明還提供了一種噪聲抑制系統(tǒng)，包括噪聲抑制組件和VAD組件，其 中噪聲抑制組件包括短時(shí)傅里葉分解裝置、噪聲估計(jì)裝置、先驗(yàn)和后驗(yàn)信噪比 估計(jì)裝置、譜增益計(jì)算裝置和短時(shí)傅里葉綜合裝置，所述譜增益計(jì)算裝置包括 如下模塊信息采集模塊，用于提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息及,,。，以及后
驗(yàn)信噪比信息i^。w;判定參數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)信息采集部分提供的先驗(yàn)信
ii噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K;閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定判 定參數(shù)的閾值Ko;判定模塊，用于將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，
當(dāng)K〉Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，當(dāng)K《Ko時(shí)，將判定參 數(shù)K輸入對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊；指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入指
數(shù)函數(shù)^ = 7^—xlO^+S計(jì)算譜增益G;對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判
定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)G = *一 x ("2 log1Q夂+ 62)，計(jì)算譜增益G。
作為可選的技術(shù)方案，所述VAD組件包括如下模塊幀采集模塊，用于 每隔一段時(shí)間在含噪語(yǔ)音譜幅度信息中采集數(shù)據(jù)幀，作為當(dāng)前數(shù)據(jù)幀；功率包 絡(luò)計(jì)算模塊，用于計(jì)算幀采集模塊采集的當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的功率包絡(luò)值，包括低通 帶包絡(luò)功率和高通帶包絡(luò)功率；功率包絡(luò)最值計(jì)算模塊，用于計(jì)算低通帶以及 高通帶的功率包絡(luò)最大值與最小值；功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊，用于計(jì)算低通帶 和高通帶信號(hào)功率的動(dòng)態(tài)范圍是否小于低通帶門限值與高通帶門限值，從而判 斷是否存在語(yǔ)音；低通帶語(yǔ)音判定模塊，用于判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀在低通帶是否存 在語(yǔ)音；高通帶語(yǔ)音判定模塊，用于判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀在高通帶是否存在語(yǔ)音； 語(yǔ)音檢測(cè)判決模塊，用于根據(jù)動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊，低通帶語(yǔ)音判定模塊以及高 通帶語(yǔ)音判定模塊的結(jié)果判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀之中是否存在語(yǔ)音，上述三個(gè)模塊中 有一個(gè)模塊的判斷結(jié)果為不存在語(yǔ)音，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)幀不存在語(yǔ)音。
作為可選的技術(shù)方案，所述功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊根據(jù)功率包絡(luò)最值計(jì)算 模塊所輸出的低通帶以及高通帶的功率包絡(luò)最大值與最小值，計(jì)算低通帶以及 高通帶最大值與最小值的差值，將其與設(shè)定的低通帶門限值與高通帶門限值比 較，若差值小于對(duì)應(yīng)通帶的門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，若差值大于等于對(duì)應(yīng) 通帶的門限值，則認(rèn)為存在語(yǔ)音，所述低通帶門限值和高通帶門限值可以通過(guò)外部輸入的方式進(jìn)行設(shè)定。、
作為可選的技術(shù)方案，所述低通帶語(yǔ)音判定模塊將當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的低通帶包 絡(luò)功率與低通帶功率包絡(luò)最小值相比較，若差值大于修正的低通帶門限值，則
認(rèn)為存在語(yǔ)音，若差值小于等于修正的低通帶門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，所 述修正的低通帶門限值由功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊中的低通帶門限值乘以修正
系數(shù)之后得到，所述修正系數(shù)的取值范圍是0至1，可以通過(guò)外部輸入的方式
進(jìn)行設(shè)定。
作為可選的技術(shù)方案，所述高通帶語(yǔ)音判定模塊將當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的高通帶包 絡(luò)功率與高通帶功率包絡(luò)最小值相比較，若差值大于修正的高通帶門限值，則 認(rèn)為存在語(yǔ)音，若差值小于等于修正的高通帶門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，所 述修正的高通帶門限值由功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊中的高通帶門限值乘以修正
系數(shù)之后得到，所述修正系數(shù)的取值范圍是O至l，可以通過(guò)外部輸入的方式
進(jìn)行設(shè)定。
本發(fā)明優(yōu)點(diǎn)在于
1、 采用上述方法降低噪音，當(dāng)^w。,值低時(shí)，對(duì)噪聲的衰減就比較大；當(dāng) i^,。,值高時(shí)，對(duì)噪聲的衰減就小。當(dāng)&。w大時(shí)，對(duì)噪聲的衰減就大。但是及f。, 減小了 "音樂(lè)噪聲"(musical noise)，這是因?yàn)?，?dāng)i^妙值比較小時(shí)，相應(yīng)的 i^。w的值將比較大，這時(shí)衰減也會(huì)較大，這樣就把比平均噪聲級(jí)別高的譜值拉 小了。因此，通過(guò)這樣處理，無(wú)論什么時(shí)候噪聲譜值超過(guò)平均值，這個(gè)算法都 會(huì)避免出現(xiàn)本地突發(fā)的"音樂(lè)噪聲"。
2、 本發(fā)明所述之方法降低了計(jì)算的復(fù)雜程度。本發(fā)明所述之方法較現(xiàn)有 技術(shù)可以少進(jìn)行一次加法、 一次除法、 一次幵方以及一次指數(shù)或者對(duì)數(shù)運(yùn)算， 因此降低了計(jì)算的復(fù)雜程度，可以提高工作效率。3、作為可選的技術(shù)方案，所述VAD組件分別獨(dú)立地考察高通段和低通段 的功率包絡(luò)值，可以進(jìn)一步提高了 VAD組件工作的可靠性。


附圖1是現(xiàn)有技術(shù)中噪聲抑制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意附圖2所示為本發(fā)明提供的譜增益計(jì)算方法具體實(shí)施方式
的實(shí)施步驟流程
附圖3所示為上述具體實(shí)施方式
中步驟S250的詳細(xì)實(shí)施步驟流程圖； 附圖4所示為本發(fā)明所述譜增益計(jì)算裝置的具體實(shí)施方式
的裝置結(jié)構(gòu)示意
附圖5所示為上述具體實(shí)施方式
中對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊的結(jié)構(gòu)示意圖； 附圖6所示為本發(fā)明所述噪聲抑制系統(tǒng)的具體實(shí)施方式
中VAD組件的結(jié) 構(gòu)示意附圖7所示為上述具體實(shí)施方式
中功率包絡(luò)最值計(jì)算模塊的結(jié)構(gòu)示意圖； 附圖8是采用本發(fā)明所述噪聲抑制系統(tǒng)具體方式對(duì)含街道噪聲的目標(biāo)語(yǔ)音 進(jìn)行噪聲抑制后的MOS圖。
具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明提供的譜增益的計(jì)算方法、裝置以及噪聲抑制系統(tǒng) 的具體實(shí)施方式
做詳細(xì)說(shuō)明。
首先結(jié)合附圖給出本發(fā)明提供的譜增益計(jì)算方法的具體實(shí)施方式
。 附圖2所示為本發(fā)明提供的譜增益計(jì)算方法具體實(shí)施方式
的實(shí)施步驟流程
圖，包括如下步驟步驟S200，提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息及。 。,以及后驗(yàn)信噪比信息^。w;步驟S210，根據(jù)先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算 出判定參數(shù)K;步驟S220，設(shè)定判定參數(shù)的閾值Ko;步驟S230，將計(jì)算得到 的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K〉Ko時(shí)，執(zhí)行步驟S240，當(dāng)K《Ko時(shí)，
執(zhí)行步驟S250;步驟S240，將判定參數(shù)帶入指數(shù)函數(shù)(7 = ~^—xlO"^+V
計(jì)算譜增益G ;步驟S250 ，將判定參數(shù)帶入對(duì)數(shù)函數(shù)
(7=及—x(a2lOg10"62)，計(jì)算譜增益G。 1 +及.、^ olu
所述判定參數(shù)《=(l +及p。J,所述判定參數(shù)的閾值Ko的范圍是 0.5至2.0。
步驟S200,提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息/^,.。r以及后驗(yàn)信噪比信息 A。s<。所述信息由獨(dú)立的噪聲估計(jì)方法得到，采用噪聲估計(jì)的方法得到先驗(yàn)和 后驗(yàn)信噪比信息屬于現(xiàn)有技術(shù)，此處不再贅述。
步驟S210,根據(jù)先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K，
所述判定參數(shù)K = ^^^一(1 +及-)。
采用上述方案定義K值，并帶入上述指數(shù)或者對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算譜增益，其優(yōu) 點(diǎn)在于，當(dāng)及-。,值低時(shí)，對(duì)噪聲的衰減就比較大；當(dāng)及pw。,值高時(shí)，對(duì)噪聲的 衰減就小。當(dāng)及"f大時(shí)，對(duì)噪聲的衰減就大。但是i^,。,減小了 "音樂(lè)噪聲" (musical noise)，這是因?yàn)?，?dāng)及^>值比較小時(shí)，相應(yīng)的i^加的值將比較大， 這時(shí)衰減也會(huì)較大，這樣就把比平均噪聲級(jí)別高的譜值拉小了。因此，通過(guò)這 樣處理，無(wú)論什么時(shí)候噪聲譜值超過(guò)平均值，這個(gè)算法都會(huì)避免出現(xiàn)本地突發(fā) 的"音樂(lè)噪聲"。
步驟S220，設(shè)定判定參數(shù)的閾值Ko。
15所述判定參數(shù)的閾值Ko可以通過(guò)外部設(shè)定的方式進(jìn)行定義，通常Ko的取 值范圍是0.5至2.0，優(yōu)選l.O。
步驟S230，將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K〉Ko時(shí)，執(zhí) 行步驟S240，當(dāng)K《Ko時(shí)，執(zhí)行步驟S250。
考慮到驗(yàn)以及后驗(yàn)信噪比不同的情況下，得到的K值處于不同的區(qū)間內(nèi)， 分別采用指數(shù)函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)對(duì)其進(jìn)行計(jì)算，這種分段計(jì)算的方法，可以提高 抑制噪音的效果。在應(yīng)用中，也可以根據(jù)實(shí)際情況的需要，采取其他形式的分 段函數(shù)計(jì)算譜增益。
步驟S240，將判定參數(shù)K帶入指數(shù)函數(shù)G-及W xlO。^+\計(jì)算譜增
1 + /
益G。當(dāng)IOKo時(shí)，執(zhí)行此步驟。
步驟S250，將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)G = ~^—x log1Q尺+ 62)，
計(jì)算譜增益G。當(dāng)K《Ko時(shí)，執(zhí)行此步驟。
本具體實(shí)施方式
中的方法可以降低計(jì)算的復(fù)雜度。本具體實(shí)施方式
的噪聲 抑制方法與現(xiàn)有技術(shù)計(jì)算復(fù)雜度的對(duì)比可參見(jiàn)表1。
表1本具體實(shí)施方式
與現(xiàn)有技術(shù)計(jì)算復(fù)雜度的對(duì)比
乘法加法'除法對(duì)數(shù)與指數(shù)開方
本發(fā)明NS系統(tǒng)421 (對(duì)數(shù)或指數(shù))0
傳統(tǒng)NS系統(tǒng)55321
由上表知，本具體實(shí)施方式
的噪聲抑制方法的復(fù)雜程度低于現(xiàn)有技術(shù)復(fù)雜。
附圖3所示為本具體實(shí)施方式
中步驟S250的詳細(xì)實(shí)施步驟流程圖。對(duì)于步驟S250，為了進(jìn)一步提高計(jì)算的精確程度，此步驟進(jìn)一步包括如下步驟 步驟S251，設(shè)定子閾值K,，所述K-Kq;步驟S252，將判定參數(shù)K同子閾值 Kj相比較，當(dāng)K^K《Ko時(shí)，執(zhí)行步驟S253，當(dāng)K《K,時(shí)，執(zhí)行步驟S254; 步驟S253，設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的afa2,、 b2=b21,將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中， 計(jì)算譜增益G;步驟S254，設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的a2=a22、 b2=b22，將判定參數(shù)K 帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G。
所述子閾值&的范圍是0.05至0.5。
上述技術(shù)方案考慮到需要根據(jù)先驗(yàn)以及后驗(yàn)信噪比的值不同來(lái)調(diào)整噪聲 抑制算法，以獲得更好的技術(shù)效果。在先驗(yàn)以及后驗(yàn)信噪比不同的情況下，采 用先驗(yàn)以及后驗(yàn)信噪比計(jì)算得到的K值處于不同的區(qū)間內(nèi)。根據(jù)K值的不同， 將對(duì)數(shù)函數(shù)的系數(shù)賦予不同的值，采用分段計(jì)算的方法，可以進(jìn)一步提高此方 法抑制噪音的效果，因此是一種較佳的可選技術(shù)方案。
在實(shí)際操作中，也可以根據(jù)噪聲的類型和頻譜特點(diǎn)，選用更多的分段，在 每個(gè)分段內(nèi)分別修正對(duì)數(shù)函數(shù)的系數(shù)。
每個(gè)分段內(nèi)對(duì)數(shù)函數(shù)的系數(shù)值可以先賦予一組經(jīng)驗(yàn)值，然后根據(jù)對(duì)該方法 的使用效果進(jìn)行測(cè)試所得到的結(jié)果，通過(guò)外部手段進(jìn)行調(diào)整，以獲得更好的技 術(shù)效果。
下面結(jié)合附圖給出本發(fā)明所述譜增益計(jì)算裝置的具體實(shí)施方式
示意圖。 附圖4所示為本發(fā)明所述譜增益計(jì)算裝置的具體實(shí)施方式
的裝置結(jié)構(gòu)示意 圖，包括如下模塊
信息采集模塊300，用于提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息iV^以及后驗(yàn)信
噪比信息及,
-pay/,判定參數(shù)計(jì)算模塊310，用于根據(jù)信息采集部分提供的先驗(yàn)信噪比信息以
及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K;
閾值設(shè)定模塊320，用于設(shè)定判定參數(shù)的閾值Ko;
判定模塊330,用于將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K> Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊340，當(dāng)K《Ko時(shí)，將判定參數(shù)K 輸入對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊350;
指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊340，用于將判定參數(shù)K帶入指數(shù)函數(shù)
G=及—xl0M^，計(jì)算譜增益G;
1屮/
對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊350，用于將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù) G=及—x(VogJ化)，計(jì)算譜增益G;
所述判定參數(shù)K = (l +及戸,)。
1 +
信息采集模塊300將采集到的含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息及M。,以及后驗(yàn) 信噪比信息^。,,輸入判定參數(shù)計(jì)算模塊310，計(jì)算出判定參數(shù)K。此判定參數(shù) 與閾值設(shè)定模塊320設(shè)定的判定參數(shù)的閾值Ko —同輸入判定模塊330。判定模 塊330根據(jù)判定的結(jié)果，決定采用指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊340或者對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模 塊350計(jì)算譜增益。
附圖5所示為對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊350的結(jié)構(gòu)示意圖，包括如下單元-
子閾值設(shè)定單元351，用于設(shè)定子閾值K,，所述K^Ko;
子閾值判斷單元352，用于將判定參數(shù)K同子閾值KJ目比較，當(dāng)Kt< K《Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入第一計(jì)算單元，當(dāng)K《K,時(shí)，將判定參數(shù)K輸 入第二計(jì)算單元；第一計(jì)算單元353，設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的32=&21、 b2=b21，將判定參數(shù)K帶入 對(duì)數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G;
第二計(jì)算單元354，設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的afa22、 b2=b22，將判定參數(shù)K帶入 對(duì)數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G。
上述技術(shù)方案考慮到需要根據(jù)先驗(yàn)以及后驗(yàn)信噪比的值不同來(lái)調(diào)整噪聲 抑制算法，以獲得更好的技術(shù)效果。在先驗(yàn)以及后驗(yàn)信噪比不同的情況下，采 用先驗(yàn)以及后驗(yàn)信噪比計(jì)算得到的K值處于不同的區(qū)間內(nèi)。根據(jù)K值的不同， 采用不同的計(jì)算單元，將對(duì)數(shù)函數(shù)的系數(shù)賦予不同的值，可以進(jìn)一步提高此模 塊抑制噪音的效果，因此是一種較佳的可選技術(shù)方案。
在實(shí)際操作中，也可以根據(jù)噪聲的類型和頻譜特點(diǎn)，選用更多的計(jì)算單元 將對(duì)數(shù)函數(shù)進(jìn)行分段，在每個(gè)分段內(nèi)分別修正對(duì)數(shù)函數(shù)的系數(shù)。
關(guān)于上述模塊以及單元的進(jìn)一步詳細(xì)解釋，可以參考前一個(gè)具體實(shí)施方式
中對(duì)應(yīng)部分的內(nèi)容，此處不加贅述。
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明所述的噪聲抑制系統(tǒng)的具體實(shí)施方式
做詳細(xì)說(shuō)明。 一種噪聲抑制系統(tǒng)，包括噪聲抑制組件和VAD組件，其中噪聲抑制組件 包括短時(shí)傅里葉分解裝置、噪聲估計(jì)裝置、先驗(yàn)和后驗(yàn)信噪比估計(jì)裝置、譜增 益計(jì)算裝置和短時(shí)傅里葉綜合裝置。上述各組件以及裝置之間的關(guān)系可以參考 背景技術(shù)中相關(guān)內(nèi)容的敘述，此處不再贅述。
本具體實(shí)施方式
中，所述譜增益計(jì)算裝置包括如下模塊 信息采集模塊，用于提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪 曰息及pos/;
判定參數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)信息采集部分提供的先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K;閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定判定參數(shù)的閾值Ko;判定模塊，用于將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K〉Ko時(shí)， 將判定參數(shù)K輸入指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，當(dāng)K《Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入對(duì)數(shù) 函數(shù)計(jì)算模塊；指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入指數(shù)函數(shù)(7 = ~^—xlOai"\計(jì)算譜增益G;1 + / 對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù) G=及—x(a2log10《"2)，計(jì)算譜增益G。上述各個(gè)模塊之間的關(guān)系以及每個(gè)模塊的詳細(xì)描述，可以參考前述譜增益 計(jì)算裝置的具體實(shí)施方式
中的敘述。附圖6所示為本具體實(shí)施方式
中VAD組件的結(jié)構(gòu)示意圖，作為可選的技 術(shù)方案，所述VAD組件包括如下模塊幀采集模塊410，用于每隔一段時(shí)間 在含噪語(yǔ)音譜幅度信息中采集數(shù)據(jù)幀，作為當(dāng)前數(shù)據(jù)幀；功率包絡(luò)計(jì)算模塊 420，用于計(jì)算幀采集模塊采集的當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的功率包絡(luò)值，包括低通帶包絡(luò) 功率和高通帶包絡(luò)功率；功率包絡(luò)最值計(jì)算模塊430，用于計(jì)算低通帶以及高 通帶的功率包絡(luò)最大值與最小值；功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊440，用于計(jì)算低通 帶和高通帶信號(hào)功率的動(dòng)態(tài)范圍是否小于低通帶門限值與高通帶門限值，從而 判斷是否存在語(yǔ)音；低通帶語(yǔ)音判定模塊450，用于判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀在低通帶 是否存在語(yǔ)音；高通帶語(yǔ)音判定模塊460,用于判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀在高通帶是否 存在語(yǔ)音；語(yǔ)音檢測(cè)判決模塊470，用于根據(jù)動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊，低通帶語(yǔ)音 判定模塊以及高通帶語(yǔ)音判定模塊的結(jié)果判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀之中是否存在語(yǔ)音，上述三個(gè)模塊中有一個(gè)模塊的判斷結(jié)果為不存在語(yǔ)音，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)幀不存在語(yǔ)o作為可選的技術(shù)方案，所述VAD組件分別獨(dú)立地考察高通段和低通段的 功率包絡(luò)值，可以進(jìn)一步提高了 VAD組件工作的可靠性，因此是一種可選的 技術(shù)方案。附圖7所示為功率包絡(luò)最值計(jì)算模塊430的結(jié)構(gòu)示意圖，所述功率包絡(luò)最 值計(jì)算模塊430包括如下單元數(shù)據(jù)接收單元431，用于接收功率包絡(luò)計(jì)算模 塊輸出的當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的低通帶包絡(luò)功率值與高通帶包絡(luò)功率值;判斷單元432， 用于檢査此模塊中是否已經(jīng)存在功率包絡(luò)的最值；最值初始化單元433，用于 在此模塊中不存在功率包絡(luò)最值的情況下，將接收到的當(dāng)前數(shù)據(jù)幀低通帶包絡(luò) 功率值與高通帶包絡(luò)功率值作為相應(yīng)的功率包絡(luò)最值；最大值更新單元434， 用于在此模塊中存在功率包絡(luò)最值的情況下，將接收到的當(dāng)前數(shù)據(jù)幀低通帶包 絡(luò)功率值與高通帶包絡(luò)功率值與相應(yīng)的功率包絡(luò)最大值比較，若大于最大值， 則將此功率包絡(luò)最大值更新為接收到的該通帶的包絡(luò)功率值，否則不更新；最 小值更新單元435，用于在此模塊中存在功率包絡(luò)最值得情況下，將接收到的 當(dāng)前數(shù)據(jù)幀低通帶包絡(luò)功率值與高通帶包絡(luò)功率值與相應(yīng)的功率包絡(luò)最小值 比較，若小于最小值，則將此功率包絡(luò)最小值更新為接收到該通帶的包絡(luò)功率 值，否則不更新。所述功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊440根據(jù)功率包絡(luò)最值計(jì)算模塊所輸出的低通 帶以及高通帶的功率包絡(luò)最大值與最小值，計(jì)算低通帶以及高通帶最大值與最 小值的差值，將其與設(shè)定的低通帶門限值與高通帶門限值比較，若差值小于對(duì) 應(yīng)通帶的門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，若差值大于等于對(duì)應(yīng)通帶的門限值，則 認(rèn)為存在語(yǔ)音，所述低通帶門限值和高通帶門限值可以通過(guò)外部輸入的方式進(jìn)行設(shè)定。所述低通帶語(yǔ)音判定模塊450將當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的低通帶包絡(luò)功率與低通帶功 率包絡(luò)最小值相比較，若差值大于修正的低通帶門限值，則認(rèn)為存在語(yǔ)音，若 差值小于等于修正的低通帶門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，所述修正的低通帶門 限值由功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊中的低通帶門限值乘以修正系數(shù)之后得到，所述 修正系數(shù)的取值范圍是0至1 ，可以通過(guò)外部輸入的方式進(jìn)行設(shè)定。所述高通帶語(yǔ)音判定模塊460將當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的高通帶包絡(luò)功率與高通帶功 率包絡(luò)最小值相比較，若差值大于修正的高通帶門限值，則認(rèn)為存在語(yǔ)音，若 差值小于等于修正的高通帶門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，所述修正的高通帶門 限值由功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊中的高通帶門限值乘以修正系數(shù)之后得到，所述 修正系數(shù)的取值范圍是0至1，可以通過(guò)外部輸入的方式進(jìn)行設(shè)定。下列評(píng)測(cè)通過(guò)基于PC的測(cè)試從主觀和客觀兩方面充分證明了在性能方面 本發(fā)明的噪聲抑制系統(tǒng)比傳統(tǒng)噪聲抑制系統(tǒng)優(yōu)越；通過(guò)基于綜測(cè)儀的評(píng)測(cè)，顯 示了本發(fā)明提供的噪聲抑制系統(tǒng)的具體實(shí)施方式
能夠提升移動(dòng)通信終端的入 網(wǎng)測(cè)試指標(biāo)，并使語(yǔ)音通話質(zhì)量達(dá)到主觀和客觀相統(tǒng)一的目的。'基于PC的測(cè)試主要從主觀和客觀兩方面評(píng)測(cè)說(shuō)明本具體是方式的噪聲抑 制系統(tǒng)的優(yōu)越性。待測(cè)語(yǔ)音是四段8秒語(yǔ)音，包括兩段男聲兩段女聲；所含噪 聲包括多人談話噪聲，街道噪聲，辦公室噪聲，車內(nèi)噪聲四種。這些測(cè)試信 號(hào)是根據(jù)ITU-T推薦的R501標(biāo)準(zhǔn)得到的，并由語(yǔ)音和噪聲混合成為不同信噪 比的帶噪語(yǔ)音用來(lái)評(píng)測(cè)噪聲性能，下面的具體評(píng)測(cè)只是列舉了其中的一個(gè)測(cè)試 用例。主觀評(píng)測(cè)(MOS分法)MOS分的測(cè)試主要是利用MOS分軟件對(duì)語(yǔ)音的可接受程度進(jìn)行測(cè)試。 MOS分可以分為五級(jí)，每一級(jí)代表參加測(cè)試的個(gè)人在聽到待測(cè)語(yǔ)音時(shí)的主觀 感覺(jué)，5表示最高分，主觀感覺(jué)是不用任何努力即可聽懂待測(cè)語(yǔ)音，1表示最 低分，主觀感覺(jué)是對(duì)于待測(cè)語(yǔ)音無(wú)論如何努力都聽不懂，附圖8是對(duì)含街道噪 聲的目標(biāo)語(yǔ)音進(jìn)行噪聲抑制后MOS圖。通過(guò)上圖可以看出本發(fā)明所述噪聲抑制系統(tǒng)具體是方式對(duì)語(yǔ)音的客觀感 覺(jué)改善要優(yōu)于傳統(tǒng)噪聲抑制系統(tǒng)?？陀^評(píng)測(cè)(信噪比增值統(tǒng)計(jì))對(duì)信噪比增值的計(jì)算是一種客觀的測(cè)試方法。噪聲消除算法對(duì)信噪比的提 升也是對(duì)算法性能評(píng)測(cè)的一個(gè)重要指標(biāo)，具體的提升值可以用數(shù)學(xué)方法計(jì)算出 來(lái)。通過(guò)在各種噪聲和不同信噪比時(shí)對(duì)信噪比的提升值計(jì)算并求平均得，本發(fā) 明的噪聲抑制系統(tǒng)具體實(shí)施方式
的信噪比提高值達(dá)到25dB，而傳統(tǒng)NS系統(tǒng)只 有21dB，顯然本發(fā)明的噪聲抑制系統(tǒng)具體實(shí)施方式
對(duì)SNR提高的更多。并且 在帶噪語(yǔ)音信噪比《30dB時(shí)，本發(fā)明的噪聲抑制系統(tǒng)具體實(shí)施方式
對(duì)信噪比 的提升遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)NS系統(tǒng)。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通 技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些 改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種譜增益計(jì)算方法，其特征在于，包括如下步驟(a)提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息Rprior以及后驗(yàn)信噪比信息Rpost(b)根據(jù)先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K；(c)設(shè)定判定參數(shù)的閾值K0；(d)將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值K0相比較，當(dāng)K＞K0時(shí)，執(zhí)行步驟(e)，當(dāng)K≤K0時(shí)，執(zhí)行步驟(f)；(e)將判定參數(shù)帶入指數(shù)函數(shù) id="icf0001" file="A2008100426960002C1.tif" wi="47" he="13" top= "92" left = "97" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>計(jì)算譜增益G；(f)將判定參數(shù)帶入對(duì)數(shù)函數(shù) id="icf0002" file="A2008100426960002C2.tif" wi="65" he="13" top= "108" left = "97" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>計(jì)算譜增益G；所述判定參數(shù) id="icf0003" file="A2008100426960002C3.tif" wi="48" he="13" top= "136" left = "59" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>所述a1、a2均小于0。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的譜增益的計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟(f) 進(jìn)一步包括如下步驟-(fl)設(shè)定子閾值K"所述K^Ko;(f2)將判定參數(shù)K同子閾值Ki相比較，當(dāng)KKK《Ko時(shí)，執(zhí)行步驟(f3)， 當(dāng)K《K!時(shí)，執(zhí)行步驟(f4);(f3)設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的a^a2b b2=b21，將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中， 計(jì)算譜增益G;(f4)設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的afa22、 b2=b22，將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)中， 計(jì)算譜增益G。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的譜增益的計(jì)算方法，其特征在于，所述判定 參數(shù)的閾值Ko的范圍是0.5至2.0。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的譜增益的計(jì)算方法，其特征在于，所述子閾 值&的范圍是0.05至0.5。
5. —種譜增益計(jì)算裝置，其特征在于，包括如下模塊 信息采集模塊，用于提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息及-。，以及后驗(yàn)信噪比{曰息判定參數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)信息采集部分提供的先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K;閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定判定參數(shù)的閾值Ko;判定模塊，用于將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K〉Ko時(shí)， 將判定參數(shù)K輸入指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，當(dāng)K《Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入對(duì)數(shù) 函數(shù)計(jì)算模塊；指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入指數(shù)函數(shù)G=及—r xlO一，計(jì)算譜增益G; 1 +對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù) G=及—X(02l0gl。"62),計(jì)算譜增益G;所述判定參數(shù)《(1 +及- )。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的譜增益的計(jì)算裝置，其特征在于，所述對(duì)數(shù)計(jì)算模塊進(jìn)一步包括如下單元子閾值設(shè)定單元，用于設(shè)定子閾值Kp所述K-Ko;子閾值判斷單元，用于將判定參數(shù)K同子閾值&相比較，當(dāng)K,〈K《Ko 時(shí)，將判定參數(shù)K輸入第一計(jì)算單元，當(dāng)K《Ki時(shí)，將判定參數(shù)K輸入第二計(jì)算單元；第一計(jì)算單元，設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的32121、 b2=b21，將判定參數(shù)K帶入對(duì) 數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G;第二計(jì)算單元，設(shè)定對(duì)數(shù)函數(shù)中的a2=a22、 b2=b22，將判定參數(shù)K帶入對(duì) 數(shù)函數(shù)中，計(jì)算譜增益G。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的譜增益的計(jì)算裝置，其特征在于，所述判定 參數(shù)的閾值K0的范圍是0.5至2.0。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的譜增益的計(jì)算裝置，其特征在于，所述子閾 值K,的范圍是0.05至0.5。
9. 一種噪聲抑制系統(tǒng)，包括噪聲抑制組件和VAD組件，其中噪聲抑制組 件包括短時(shí)傅里葉分解裝置、噪聲估計(jì)裝置、先驗(yàn)和后驗(yàn)信噪比估計(jì)裝置、譜 增益計(jì)算裝置和短時(shí)傅里葉綜合裝置，其特征在于，所述譜增益計(jì)算裝置包括 如下模塊信息采集模塊，用于提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息i^,。，以及后驗(yàn)信噪 曰息Apos,;判定參數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)信息采集部分提供的先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K;閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定判定參數(shù)的閾值Ko;判定模塊，用于將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值Ko相比較，當(dāng)K〉Ko時(shí)， 將判定參數(shù)K輸入指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，當(dāng)K《Ko時(shí)，將判定參數(shù)K輸入對(duì)數(shù) 函數(shù)計(jì)算模塊；指數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入指數(shù)函數(shù)<formula>formula see original document page 0</formula>對(duì)數(shù)函數(shù)計(jì)算模塊，用于將判定參數(shù)K帶入對(duì)數(shù)函數(shù)(7=及—x(a2lOg10K + 62)，計(jì)算譜增益G。<formula>formula see original document page 0</formula>
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的噪聲抑制系統(tǒng)，其特征在于，所述VAD組件包括如下模塊幀采集模塊，用于每隔一段時(shí)間在含噪語(yǔ)音譜幅度信息中采集數(shù)據(jù)幀，作為當(dāng)前數(shù)據(jù)幀；功率包絡(luò)計(jì)算模塊，用于計(jì)算幀采集模塊采集的當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的功率包絡(luò)值，包括低通帶包絡(luò)功率和高通帶包絡(luò)功率；功率包絡(luò)最值計(jì)算模塊，用于計(jì)算低通帶以及高通帶的功率包絡(luò)最大值與最小值；功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊，用于計(jì)算低通帶和高通帶信號(hào)功率的動(dòng)態(tài)范圍是否小于低通帶門限值與高通帶門限值，從而判斷是否存在語(yǔ)音；低通帶語(yǔ)音判定模塊，用于判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀在低通帶是否存在語(yǔ)音；高通帶語(yǔ)音判定模塊，用于判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀在高通帶是否存在語(yǔ)音；語(yǔ)音檢測(cè)判決模塊，用于根據(jù)動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊，低通帶語(yǔ)音判定模塊以及高通帶語(yǔ)音判定模塊的結(jié)果判定當(dāng)前數(shù)據(jù)幀之中是否存在語(yǔ)音，上述三個(gè)模塊中有一個(gè)模塊的判斷結(jié)果為不存在語(yǔ)音，則認(rèn)為該數(shù)據(jù)幀不存在語(yǔ)音。
11. 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的噪聲抑制系統(tǒng)，其特征在于，所述功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊根據(jù)功率包絡(luò)最值計(jì)算模塊所輸出的低通帶以及高通帶的功率包絡(luò)最大值與最小值，計(jì)算低通帶以及高通帶最大值與最小值的差值，將其與設(shè)定的低通帶門限值與高通帶門限值比較，若差值小于對(duì)應(yīng)通帶的門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，若差值大于等于對(duì)應(yīng)通帶的門限值，則認(rèn)為存在語(yǔ)音，所述低通帶門限值和高通帶門限值可以通過(guò)外部輸入的方式進(jìn)行設(shè)定。
12. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的噪聲抑制系統(tǒng)，其特征在于，所述低通帶語(yǔ)音判定模塊將當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的低通帶包絡(luò)功率與低通帶功率包絡(luò)最小值相比較，若差值大于修正的低通帶門限值，則認(rèn)為存在語(yǔ)音，若差值小于等于修正的低通帶門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，所述修正的低通帶門限值由功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊中的低通帶門限值乘以修正系數(shù)之后得到，所述修正系數(shù)的取值范圍是0至1，可以通過(guò)外部輸入的方式進(jìn)行設(shè)定。
13. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的噪聲抑制系統(tǒng)，其特征在于，所述高通帶語(yǔ)音判定模塊將當(dāng)前數(shù)據(jù)幀的高通帶包絡(luò)功率與高通帶功率包絡(luò)最小值相比較，若差值大于修正的高通帶門限值，則認(rèn)為存在語(yǔ)音，若差值小于等于修正的高通帶門限值，則認(rèn)為不存在語(yǔ)音，所述修正的高通帶門限值由功率動(dòng)態(tài)范圍計(jì)算模塊中的高通帶門限值乘以修正系數(shù)之后得到，所述修正系數(shù)的取值范圍是0至1，可以通過(guò)外部輸入的方式進(jìn)行設(shè)定。
全文摘要
一種譜增益計(jì)算方法，包括如下步驟(a)提供含噪語(yǔ)音的先驗(yàn)信噪比信息R_prior以及后驗(yàn)信噪比信息R_post；(b)根據(jù)先驗(yàn)信噪比信息以及后驗(yàn)信噪比信息計(jì)算出判定參數(shù)K；(c)設(shè)定判定參數(shù)的閾值K₀；(d)將計(jì)算得到的判定參數(shù)K同閾值K₀相比較，當(dāng)K＞K₀時(shí)，執(zhí)行步驟(e)，當(dāng)K≤K₀時(shí)，執(zhí)行步驟(f)；(e)將判定參數(shù)帶入指數(shù)函數(shù)，計(jì)算譜增益G；(f)將判定參數(shù)帶入對(duì)數(shù)函數(shù)，計(jì)算譜增益G。本發(fā)明還提供了一種譜增益計(jì)算設(shè)備以及一種噪聲抑制設(shè)備。本發(fā)明優(yōu)點(diǎn)在于無(wú)論什么時(shí)候噪聲譜值超過(guò)平均值，這個(gè)算法都會(huì)避免出現(xiàn)本地突發(fā)的“音樂(lè)噪聲”，并且降低了計(jì)算的復(fù)雜程度。
文檔編號(hào)G10L21/02GK101673550SQ20081004269
公開日2010年3月17日 申請(qǐng)日期2008年9月9日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月9日
發(fā)明者劉光軍, 谷志茹 申請(qǐng)人:聯(lián)芯科技有限公司