【摘 要】
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随着可穿戴设备、视频会议通讯、人机交互等各个领域的发展,语音增强技术受到了学者的广泛关注。传统时频域的语音增强算法存在估计噪声模型单一、抗干扰能力较差、语音增强效果较差的问题。尽管基于深度神经网络学习的语音增强方法可以改善上述问题,但因模型权重参数复杂,限制了其在嵌入式平台上的应用。针对上述问题,本文首先讨论了训练集中纯净语音信号与同频噪声信号的能量关系,提出了一种新的频带增益参数提取算法,对现有
【基金项目】
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珠海市产学研合作项目:基于神经网络人工智能识别系统的研发（项目编号:ZH22017001200154PWC）；
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随着可穿戴设备、视频会议通讯、人机交互等各个领域的发展,语音增强技术受到了学者的广泛关注。传统时频域的语音增强算法存在估计噪声模型单一、抗干扰能力较差、语音增强效果较差的问题。尽管基于深度神经网络学习的语音增强方法可以改善上述问题,但因模型权重参数复杂,限制了其在嵌入式平台上的应用。针对上述问题,本文首先讨论了训练集中纯净语音信号与同频噪声信号的能量关系,提出了一种新的频带增益参数提取算法,对现有基于神经网络学习的语音增强算法进行优化改进。基于FPGA搭建应用测试平台,对所设计的语音增强算法进行了性能评估和应用示范:在特征参数提取过程中,采用能量谱深度调制算法提取训练集的频带增益参数,解决语音增强过程中出现过估计、少估计的问题;在语音增强模型训练过程中,针对算法模型复杂,计算速度慢的问题,提出了利用频带增益估算插值的数据处理方法,基于2层GRU循环神经网络进行模型训练,提高算法运行速度。为验证算法的有效性,对所提出的算法性能进行实验验证,并与现有文献中的算法在不同噪声环境下进行性能对比。结果表明,在Babble噪声干扰下,所提出算法的语音感知质量评价（PESQ）提高7.95%;在高斯白噪声干扰下,所提出算法的PESQ平均得分提高9.77%;在Factory噪声干扰下,所提出算法的PESQ平均得分提高7.19%;在Pink噪声干扰下,所提出算法的PESQ平均得分提高10.19%。最后,基于FPGA搭建算法测试平台,算法硬件实现后占用逻辑总资源的13.82%。
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