本發(fā)明涉及語(yǔ)音降噪,具體地說(shuō),涉及一種基于頻域空間的語(yǔ)音降噪方法。
背景技術(shù):
1、音頻放大器是對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行放大的裝置,輸出信號(hào)中語(yǔ)音和噪聲混雜在一起,頻譜相互重疊,很難在時(shí)域范圍進(jìn)行降噪處理。語(yǔ)音和噪聲具有調(diào)制特性,在混雜過(guò)程中,由上邊帶和下邊帶造成的頻譜搬移,會(huì)產(chǎn)生很多的邊帶頻率成分,為了從帶噪語(yǔ)音中提取出語(yǔ)音信號(hào),需要在頻域空間來(lái)實(shí)現(xiàn),但要從邊帶頻譜中提取出純凈的語(yǔ)音信號(hào),方法比較復(fù)雜。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的內(nèi)容是提供一種基于頻域空間的語(yǔ)音降噪方法,其能夠較佳的進(jìn)行語(yǔ)音降噪。
2、根據(jù)本發(fā)明的一種基于頻域空間的語(yǔ)音降噪方法,其包括以下步驟:
3、一、通過(guò)fft得到帶噪語(yǔ)音頻譜;
4、二、通過(guò)已知噪聲分量,利用噪聲的相對(duì)平穩(wěn)性,對(duì)帶噪語(yǔ)音頻譜進(jìn)行分解;
5、三、通過(guò)調(diào)制信號(hào)頻譜分離算法,得到純語(yǔ)音頻率分量,并通過(guò)ifft輸出得到純語(yǔ)音信號(hào),實(shí)現(xiàn)降噪。
6、作為優(yōu)選,步驟一中,帶噪語(yǔ)音頻譜ak、bk與帶噪語(yǔ)音信號(hào)的關(guān)系如下:
7、設(shè)噪聲信號(hào)為c(t),語(yǔ)音信號(hào)是y(t),帶噪語(yǔ)音信號(hào)表示為f(t),噪聲和語(yǔ)音信號(hào)的調(diào)制過(guò)程如(1)式所示:
8、f(t)=c(t)y(t)???????(1)
9、噪聲和語(yǔ)音信號(hào)都滿足傅里葉級(jí)數(shù)展開(kāi)的條件,得到:
10、
11、
12、上式中,a'0、ai、bi是噪聲信號(hào)的頻譜分量,c'0、cj、dj是語(yǔ)音信號(hào)的頻譜分量,ω0是信號(hào)的基頻,i是噪聲信號(hào)頻率成分,j是語(yǔ)音信號(hào)頻率成分;將上式帶入(1)式得到:
13、
14、
15、設(shè)噪聲信號(hào)的最大頻率分量為m,純語(yǔ)音信號(hào)的最大頻率分量為n,則(2)式轉(zhuǎn)換為:
16、
17、k是噪聲和語(yǔ)音調(diào)制后的頻率成分,(3)式中包含四項(xiàng),分別是:
18、
19、
20、
21、
22、上式用到了積化和差公式:
23、
24、
25、
26、
27、式中,a、b是參與運(yùn)算的相角;從公式看出,(3)式存在上邊帶(a+b)和下邊帶(a-b)的頻率成分;考慮到三角函數(shù)的負(fù)角運(yùn)算規(guī)律:
28、sin(-a)=-sin(a)?cos(-a)=cos(a)
29、對(duì)照(3)式可知,(3)式中的系數(shù)ak、bk是帶噪語(yǔ)音信號(hào)頻譜,其中,ak由f1(t)和f4(t)合并同頻項(xiàng)得到,bk由f2(t)和f3(t)合并同頻項(xiàng)確定;其中,上邊帶(a+b)和下邊帶(a-b)有頻率重合的部分,所以ak和bk由上邊帶和下邊帶共同確定。
30、作為優(yōu)選,步驟二中,帶噪語(yǔ)音頻譜ak、bk的分解過(guò)程如下:
31、設(shè)噪聲信號(hào)的頻率分量包括0,1,2,3,4倍頻,純語(yǔ)音信號(hào)的頻率分量包括1,2,3,4,5倍頻,則能得到噪聲譜和純凈語(yǔ)音譜,f1(t)、f4(t)和f2(t)、f3(t)均是兩個(gè)三角函數(shù)多項(xiàng)式的乘積,進(jìn)行多項(xiàng)式乘積運(yùn)算;
32、先對(duì)f1(t)的頻譜搬移關(guān)系進(jìn)行分析,由噪聲信號(hào)和純語(yǔ)音信號(hào)調(diào)制后得到的帶噪語(yǔ)音,其頻率成分包括0~m+n倍頻,每個(gè)頻率分量是由上邊帶和下邊帶共同決定的,其中,考慮到純語(yǔ)音信號(hào)中不存在直流成分,j>0,因此,
33、i+j≥1
34、同時(shí),cos(-x)=cos(x),因此,凡是k=|i-j|=i+j的項(xiàng),都應(yīng)該合并,為此,得到f1(t)運(yùn)行的結(jié)果為:
35、
36、同理可以得到f4(t)運(yùn)行的結(jié)果為:
37、
38、從而得到(3)式中的系數(shù)ak:
39、ak=ak(f1)+ak(f4)?k=0,1,…m+n????(6)
40、同時(shí)考慮到sin(-x)=-sin(x),因此,合并k=|i-j|=i+j的項(xiàng),得到f2(t)運(yùn)行的結(jié)果為:
41、
42、其中,符號(hào)函數(shù)sgn(i-j)如(8)式所示:
43、
44、同理得到f3(t)運(yùn)行的結(jié)果為:
45、
46、從而得到(3)式中的系數(shù)bk:
47、bk=bk(f2)+bk(f3)?k=0,1,…m+n????(10)
48、將(6)式和(10)式聯(lián)立求解得到:
49、
50、作為優(yōu)選,步驟三中,具體為:
51、帶噪語(yǔ)音的最大頻率點(diǎn)k=m+n=9頻率只能通過(guò)噪聲的最大頻率和純語(yǔ)音信號(hào)的最大頻率得到,因此,
52、
53、(12)式中,a4、b4和a9、b9都是已知參數(shù),未知參數(shù)只有c5、d5,求解(12)式就可以得到純語(yǔ)音信號(hào)的最高頻譜分量c5、d5。
54、次高頻率點(diǎn)k=m+n-1=8,該頻率成分可以通過(guò)兩種頻率分量調(diào)制得到,因此,
55、
56、(13)式中,c5、d5已經(jīng)通過(guò)(10)式求解出來(lái),a4、b4和a8、b8都是檢測(cè)參數(shù),未知參數(shù)只有c4、d4,求解(13)式就可以得到純語(yǔ)音信號(hào)的次高頻譜分量c4、d4。
57、第三高頻率點(diǎn)k=m+n-2=7,該頻率成分可以通過(guò)三種頻率分量調(diào)制得到,因此,
58、
59、(14)式中,c5、d5已經(jīng)通過(guò)(12)式求解出來(lái),c4、d4已經(jīng)通過(guò)(13)式求解出來(lái),未知參數(shù)只有c3、d3,求解(14)式就可以得到純語(yǔ)音信號(hào)的第三高頻譜分量c3、d3。
60、以此遞推求解方程組,直到求出所有的純語(yǔ)音頻率分量,至此,成功從帶噪語(yǔ)音中分解出了純語(yǔ)音信號(hào)頻率分量,并通過(guò)ifft輸出得到純語(yǔ)音信號(hào)。
61、本發(fā)明可以有效地將調(diào)制語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分離,得到純凈的語(yǔ)音信號(hào),實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音降噪功能。
1.一種基于頻域空間的語(yǔ)音降噪方法,其特征在于:其包括以下步驟:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于頻域空間的語(yǔ)音降噪方法,其特征在于:步驟一中,帶噪語(yǔ)音頻譜ak、bk與帶噪語(yǔ)音信號(hào)的關(guān)系如下:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于頻域空間的語(yǔ)音降噪方法,其特征在于:步驟二中,帶噪語(yǔ)音頻譜ak、bk的分解過(guò)程如下:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于頻域空間的語(yǔ)音降噪方法,其特征在于:步驟三中,具體為: