分数傅里叶变换域上含噪语音的联合滤波-Read.PDF

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分数傅里叶变换域上含噪语音的联合滤波-Read

维普资讯 第22卷 第 6期 信 号 处 理 V01.22. No.6 2OO6年 l2月 SICNALPR0CESSING Dec.2006 分数傅里叶变换域上含噪语音的联合滤波 包永强 ’ 赵力 邹采荣 (1.南京X-程学院通信工程系;2.g/,南大学无线电X-程系,南京210096) 摘 要:噪声是影响语音识别和说话人识别性能的主要因素,目前常用的降噪方法多是针对平稳噪声的,而针对非平 稳噪声的降噪方法很少。而在实际环境中,通常的噪声是非平稳的。本文将含噪语音变换到分数傅立叶域上,提出了一种 在分数傅立叶变换域上进行线性最优滤波和中值滤波的联合滤波降噪方法。实验结果表明,该方法对含非平稳噪声的语音 的降噪效果明显优于维纳滤波,能够有效地降低非平稳噪声的影响,提高非平稳噪声环境下的语音识别和说话人识别性能。 关键词 :语音增强;分数傅里叶变换;最优线性滤波 CombineFilteringinFractionalFourierDomainsfornoisyspeech BaoYongqiang ZhaoLi ZouCairong (1.CommunicationengineerdepartmentofN蛐jinginstituteoftechnology; 2.DepartmentofRadioEngineering,Southeastuniversity,N ing210096,China) Abstract: Manyspeechenhancementalgorithmsareimplementedtoreducehtestationarynoisecomponetembeddedinaspeech signa1.Fewalgorithmsareimplementedtoreducethenon-stationarynoisehtoughhtenoiseinhterealenvironmentisnon-sattionaryU— sually.A new algorihtmswhichcombinelinearityoptimalfilteringnadmdeina Filteringinfractionalfourierdomainsispresentde .The experimentshowedhtatitcouldimproveSingal-to-Noisesuperiortowienerfilteringobviouslyunderhtecolourednoise.Ithaswideap- plieationprospectsinspe echrecongitionnadspeakerrecognition. Keywords: speechehn ancement;fractionalfouriertrnasform;lineariytoptimalfiltering 旋转这一性质,认为幂次为n的分数傅里叶变换相当于Winger 1 引言 分布函数相空间中角度是a~r/2的旋转。H.M.0zaktas 等人 在语音识别和说话人识别中,噪声是影响识别率进一步 提出了可利用分数傅里叶变换进行分数傅里叶的空间变化 提高的主要因素 儿 ,为了降低甚至消除噪声的影响,人们 性滤波。M.AlperL8儿 等人将最优滤波概念推广到了分数傅 从事了大量的研究。谱减法是处理静态噪声最常用的方法。 里叶域。分数傅里叶的时频特性使得其在光学等相关领域 由于谱减法假设噪声是统计平均的,因此,在非平稳噪声环

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